Clarissa H.-Daten- & Automatisierungsingenieurin | M.Sc. Wirtschaftsinformatik
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Erfahrungen
KI-Trainerin
Komdis GmbH
- Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
- Tech-Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt-Engineering, Tools zur Prozessmodellierung.
Intelligente Bestellerfassung & Dashboard-Demo
Freelance-Portfolio
- KI-gestützte Extraktion von Bestelldaten aus unstrukturierten E-Mails; automatisierte Bestandsprüfung und Echtzeit-Kundenkommunikation.
Skalierbare Dateninfrastruktur
inovex GmbH
- Implementierung und Wartung von Cloud-Datenpipelines mit hohem Durchsatz für einen großen Automobilkunden.
- Tech-Stack: AWS (S3, Kinesis, Step Functions), TypeScript, Python, CI/CD.
ML-Absicherung für KI-erweiterte eingebettete Systeme
Fraunhofer IKS / Infineon
- Absicherung von ML-Komponenten in sicherheitskritischen Systemen.
- Mitautorin eines Industrie-Whitepapers über die Vertrauenswürdigkeit von KI-erweiterten eingebetteten Systemen.
- Tech-Stack: Python, PyTorch, scikit-learn.
OCR-Pipeline für Heizkessel-Typenschilder
Springboard / Stadtwerke Essen
- End-to-End-OCR-Pipeline zur Extraktion und Digitalisierung von Daten industrieller Kessel-Typenschilder.
- ML-Pipeline: Maßgeschneidertes Modell zur Texterkennung auf qualitativ minderwertigen Bildern; Vorverarbeitungs- und Augmentierungs-Pipeline.
- Tech-Stack: Python, FastAPI, Angular, PyTorch, OpenCV.
Videospiel-Empfehlungssystem
Universität Münster
- Inhaltsbasiertes und kollaboratives Empfehlungssystem unter Verwendung realer Steam-Daten.
- Daten-Engineering: Web-Scraping-Pipeline für Metadaten, Rezensionen und Spielzeitdaten.
- Tech-Stack: Python, Angular, Pandas, scikit-learn.
RPA-Automatisierung im Energiesektor
cronos Automation GmbH
- Software-Bots zur Automatisierung datenintensiver Geschäftsprozesse für Kunden aus dem Energiesektor.
- Implementierung: Automatisierungs-Workflows in UiPath.
- Tech-Stack: UiPath (Certified Advanced RPA Developer), Prozessanalyse.
E-Mail-zu-CRM-Lead-Extraktion
Freiberufliches Portfolio
- Ende-zu-Ende-Workflow mit KI-Parsing (OpenAI) zur Extraktion von Lead-Daten ins CRM; Ziel: >90 % Zeitersparnis für Vertriebsteams.
- Tech-Stack: n8n, Make, Gemini AI, OpenAI API, Odoo, Supabase, Streamlit.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Automotive, Versorgungsdienstleistungen, Bildung, Informationstechnologie (IT), Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Energie.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Qualitätssicherung, Betrieb und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Ich entwerfe und implementiere skalierbare Datenpipelines und cloudbasierte Infrastruktur – zuverlässig, wartbar und produktionsreif.
Mit praktischer Erfahrung in den Sektoren Automotive, Energie und Forschung.
Mein Fokus: Rohdaten in automatisierte Workflows verwandeln, auf denen Teams aufbauen können.
Fähigkeiten
- Cloud & Daten: Aws (S3, Kinesis, Step Functions, Athena), Sql, Postgresql, Supabase, Rest-Apis, Web Scraping
- Pipelines & Automatisierung: Python, N8n, Make, Uipath, Fastapi
- Ki & Ml: Llm-Apis (Openai, Gemini), Pytorch, Scikit-Learn, Pandas, Deep Learning
- Entwicklung: Typescript, React, Angular, Git/Gitlab, Ci/Cd, Oop, Pytest
- Visualisierung: Streamlit, Grafana, Matplotlib, Tableau
- Arbeitsweise: Strukturiert, Transparent, Pragmatisch, Fokus Auf Wartbare Systeme Und Saubere Datenarchitektur, Dsgvo-Konform.
Sprachen
Ausbildung
Universität Münster
M.Sc. · Wirtschaftsinformatik · Münster, Deutschland · 1,2
Zertifikate & Bescheinigungen
Certified Advanced Developer
Make
Certified Advanced RPA Developer
UiPath
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Clarissa ist in München, Deutschland ansässig.
Clarissa spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Fortgeschritten).
Clarissa hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Clarissa in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 8 Monate. Beachten Sie, dass Clarissa möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Clarissa gut geeignet für Rollen wie: KI-Trainerin, Intelligente Bestellerfassung & Dashboard-Demo, Skalierbare Dateninfrastruktur.
Die neueste Position von Clarissa ist KI-Trainerin bei Komdis GmbH.
In den letzten Jahren hat Clarissa für Komdis GmbH, Freelance-Portfolio, inovex GmbH, Fraunhofer IKS / Infineon und Springboard / Stadtwerke Essen gearbeitet.
Clarissa hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Automotive, Versorgungsdienstleistungen und Bildung. Clarissa hat auch etwas Erfahrung in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Informationstechnologie (IT) und Energie.
Clarissa hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E). Clarissa hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung, Betrieb und Business Intelligence.
Clarissa hat einen Master in Wirtschaftsinformatik von Universität Münster.
Clarissa hat 2 Zertifikate. U.a: Certified Advanced Developer und Certified Advanced RPA Developer.
Die Verfügbarkeit von Clarissa muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 16 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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