Fahad Razzaq-KI-Plattformingenieur | MLOps | Kubernetes | Cloud-Infrastruktur
Tagessatz prüfen
Erfahrungen
Data Science – Operationsoptimierung
Netto-marken
Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.
- Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
- Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
- Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI
AI/ML Reviewer - Freiberuflich
Turing
Projekt: Supervised Fine-Tuning und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
- Prüfte und bewertete wöchentlich mehr als 10 produktionsreife Code-Einreichungen für ML-Pipelines, Datenvisualisierung und API-Services im Rahmen des RLHF-Programms von Turing und hielt dabei konsistente Qualitätsstandards über parallele Arbeitsstränge hinweg ein.
Data Analytics | Procurement Controlling und Automatisierung
DHL
Projekt: Global Controlling Business Services - Digitalisierung und Automatisierung des Budgetprozesses für DHL
- Half bei der Entwicklung und dem produktiven Einsatz eines ML-basierten Prognosemodells für die Budgetplanung mit 94 % Genauigkeit für 12-Monats-Prognosen und reduzierte den manuellen Planungsaufwand.
- Automatisierte Analytics-Pipelines über mehrere Datenquellen hinweg, straffte rund 40 % des monatlichen und quartalsweisen Reportings und verkürzte wochenlange Prozesse auf Minuten.
- Konfigurierte und nutzte APIs zum Auslesen von Daten aus dem internen System TM1, führte Ausreißeranalysen auf globalen Beschaffungs- und HR-Daten durch und automatisierte monatliche Präsentationen für Finanzberichte. Lieferte wöchentliche Berichte zu KPIs und Dashboard-Performance.
Verwendete Technologien: Python, Golang, Pandas, Numpy, Sklearn, Kubeflow, PowerBI, Power Query, Machine Learning, Prozessautomatisierung, JIRA, SAP, LLMs, Claude, OpenAI
Data Scientist
PremierBPO LLC
Kunde: Pinnacle - Pinnacle Talent Solutions bietet IT- und Workforce-Lösungen in den USA und Kanada an.
- Entwickelte und integrierte einen GenAI-Q&A-Chatbot in das interne Kommunikationsportal des Unternehmens und unterstützte damit mehr als 2.000 Mitarbeitende mit schnellerem Zugriff auf BI- und HR-Informationen.
Kunde: BSAP - US-amerikanischer Autoersatzteilehändler mit über 2 Millionen Produkten auf sechs großen E-Commerce-Plattformen.
- Verbesserte KPIs und die Effizienz der Geschäftsabläufe durch Automatisierung des Datenflusses und der Analytics über 18 Lager und 6 Vertriebskanäle hinweg, sparte 2 Data Scientists täglich 4 Stunden und ermöglichte schnellere, datenbasierte Entscheidungen.
Freiberuflicher Data Scientist
Freelance
- Lieferte Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen für internationale Kunden in den USA und den VAE, mit Schwerpunkten auf Analytics, NLP, prädiktiver Modellierung und KI-Automatisierung. Hielt eine hohe Kundenzufriedenheit, Folgeaufträge und den Fiverr-Status als Level-2-Seller.
- Führte Analysen durch und entwickelte ein Churn-Prediction-Modell mit Random Forest und XGBoost, wodurch sich die Genauigkeit von 75 % auf 93 % verbesserte. Analysierte Web-Analytics und Kundenfeedback, um Verhaltensmuster zu erkennen, und schlug Lösungen vor, um den Aufgabenabschluss und die Kundenzufriedenheit bei Telekom zu verbessern.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Einzelhandel, Telekommunikation, Transport und Logistik, Informationstechnologie (IT) und Automotive.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb, Forschung und Entwicklung (F&E), Personalwesen und Finanzen.
Fähigkeiten
- Python
- Sql
- Golang
- Typescript
- Datenanalyse
- Maschinelles Lernen
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Aws
- Microsoft Azure
- Linux
- Git
- Ci/Cd
- Airflow
- Mlflow
- Gitops
- Jenkins
- Prometheus
- Grafana
- Opentelemetry
- Devsecops
- Sast/Dast/Sca
- Iac-Sicherheit
- Powerbi
- Tableau
- Snowflake
- Pyspark
- Zeitreihenanalyse
- Dokumentation
Sprachen
Ausbildung
University College of Engineering and Technology
Bachelor in Computer Systems Engineering · Computer Systems Engineering · Bahawalpur, Pakistan
Zertifikate & Bescheinigungen
Docker Certified Associate (DCA)
Machine Learning in Production
Microsoft Application and DevSecOps
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Fahad ist in Bonn, Deutschland ansässig.
Fahad spricht folgende Sprachen: Urdu (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).
Fahad hat mindestens 6 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Fahad in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 2 Monate. Beachten Sie, dass Fahad möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Fahad gut geeignet für Rollen wie: Data Science – Operationsoptimierung, AI/ML Reviewer - Freiberuflich, Data Analytics | Procurement Controlling und Automatisierung.
Die neueste Position von Fahad ist Data Science – Operationsoptimierung bei Netto-marken.
In den letzten Jahren hat Fahad für Netto-marken, Turing, DHL, PremierBPO LLC und Freelance gearbeitet.
Fahad hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Einzelhandel, Telekommunikation und Transport und Logistik. Fahad hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT) und Automotive.
Fahad hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Forschung und Entwicklung (F&E). Fahad hat auch etwas Erfahrung in Betrieb, Personalwesen und Finanzen.
Fahad hat kürzlich in Industrien wie Einzelhandel, Telekommunikation und Transport und Logistik gearbeitet.
Fahad hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Fahad hat einen Bachelor in Computer Systems Engineering von University College of Engineering and Technology.
Fahad hat 5 Zertifikate. Darunter sind: Zertifizierter Kubernetes-Administrator, Zertifizierter Kubernetes-Anwendungsentwickler und Docker Certified Associate (DCA).
Fahad wird ab September 2026 vollzeit verfügbar sein.
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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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