Daan D.-Data Scientist / AI Engineer
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Erfahrungen
Data Scientist / AI Engineer
Apple
- Entwicklung und Bereitstellung von KI- und Machine-Learning-Modellen für Finanzprognosen, Budgetplanung, Vorhersagen und Geschäftsoptimierung.
- Entwicklung skalierbarer Datenpipelines mit BigQuery und Apache Airflow.
- Aufbau KI-gestützter KPI-Dashboards und Predictive-Analytics-Lösungen.
- Anwendung von Feature Engineering, Modellevaluierung, Optimierung und MLOps-Praktiken.
- Umsetzung von CI/CD-Automatisierung und cloudbasierten Bereitstellungs-Workflows.
Datenspezialist
Microsoft Corporation
- Optimierung von ETL-Pipelines, Reporting-Modellen und Analyse-Workflows.
- Bereitstellung von Analyseerkenntnissen für die Führungsebene.
- Entwicklung von Prototypen und ereignisgesteuerten Workflows mit Google Cloud Functions und Pub/Sub.
- Entwicklung von Data Marts und analytischen Cubes für das Finanzreporting.
- Verwaltung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform.
Data Engineer
Alphabet Inc
- Erstellung von ETL-Workflows aus Oracle-Datenbanken in unternehmensweite Data Warehouses.
- Optimierung von Datenpipelines und Verbesserung der Performance von Dashboard-Reports.
- Konfiguration von Google Kubernetes Engine-Clustern.
- Aufbau von Data-Warehouse-Tabellen und Reporting-Lösungen für Finanzprozesse.
- Erstellung Docker-basierter Entwicklungsumgebungen und Unterstützung agiler Teams.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT).
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Finanzen.
Zusammenfassung
Data Scientist / AI Engineer mit mehr als 8 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, KI-Lösungen, Predictive-Analytics-Systemen und datenbasierten Anwendungen. Erfahren in Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und Datenanalyse.
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung durchgängiger KI-Workflows einschließlich Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining, Evaluierung, Optimierung und Bereitstellung. Fundierte Kenntnisse in Predictive Modeling, Prognosen, NLP, KI-Automatisierung und der Umwandlung komplexer Datensätze in verwertbare Geschäftserkenntnisse.
Praktische Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Datenlösungen, Machine-Learning-Pipelines, cloudbasierter Analyseplattformen und intelligenter Automatisierungssysteme.
- Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen für Prognosen, Predictive Analytics und Geschäftsoptimierung unter Verwendung umfangreicher Unternehmensdaten.
- Aufbau vollständiger Machine-Learning-Workflows mit Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining, Evaluierung, Optimierung und Bereitstellung in der Produktion.
- Automatisierung von Datenverarbeitung, Berichterstattung und Analyse-Workflows zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
- Anwendung von KI-Techniken einschließlich Predictive Modeling, Anomalieerkennung, NLP und intelligenter Automatisierung.
- Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und cloudbasierter Analyselösungen zur Unterstützung des Unternehmensreportings.
- Zusammenarbeit mit Engineering-, Finanz- und Business-Teams bei der Umsetzung KI-gestützter Lösungen.
Fähigkeiten
Programmierung & Datenanalyse — Expert
Ki / Machine Learning — Expert
Data Engineering — Expert
Software Engineering — Expert
Cloud-Infrastruktur — Expert
Datenvisualisierung & Analytics — Expert
Programmierung & Datenanalyse: Python (Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-Learn), Sql, Eda, Datenbereinigung, Datentransformation
Datenbanken & Data Warehouse: Postgresql, Mysql, Oracle Database, Google Bigquery, Datenmodellierung, Data Warehousing
Ki / Machine Learning: Machine Learning, Predictive Modeling, Deep Learning, Feature Engineering, Nlp, Ki-Automatisierung
Data Engineering: Etl-Entwicklung, Datenpipelines, Apache Airflow, Workflow-Automatisierung, Ereignisgesteuerte Systeme
Software Engineering: Python, Java, Scala, Rest Apis, Microservices, Systemintegration, Skalierbares Design
Devops & Cloud: Git, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform, Google Cloud Platform, Ci/Cd
Entwicklungsmethoden: Agile, Scrum, Dokumentation, Testing, Produktionssupport
Sprachen
Ausbildung
University of Amsterdam
Master of Science · Data Science · Amsterdam, Niederlande
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Daan ist in Amsterdam, Niederlande ansässig.
Daan spricht folgende Sprachen: Niederländisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Daan hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Daan in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 3 Monate. Beachten Sie, dass Daan möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Daan gut geeignet für Rollen wie: Data Scientist / AI Engineer, Datenspezialist, Data Engineer.
Die neueste Position von Daan ist Data Scientist / AI Engineer bei Apple.
In den letzten Jahren hat Daan für Apple und Microsoft Corporation gearbeitet.
Daan hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT).
Daan hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Finanzen.
Daan hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Daan hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Finanzen gearbeitet.
Daan hat einen Master in Data Science von University of Amsterdam.
Die Verfügbarkeit von Daan 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 4 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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