Hachem S.-Dozent für Machine Learning & BI
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Erfahrungen
Dozent für Machine Learning & BI
EU Business School
- Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.
Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM
Senior Data Engineer
GFN GmbH – Amadeus Fire Group
- Microsoft-Fabric-Datenpipelines entwickelt und gewartet, um mehrere Unternehmensdatenquellen in zentrale Analyse- und Reporting-Lösungen zu integrieren.
- ETL/ELT-Workflows mit Microsoft Fabric, SQL, Python, Azure und REST APIs entworfen und umgesetzt.
- Daten aus Unternehmenssystemen wie Moodle, TCManager und anderen operativen Plattformen integriert.
- Automatisierte Power-BI-Berichte und Dashboards zur Unterstützung von Business Intelligence, Controlling und operativen Entscheidungen entwickelt.
- KI-gestützte Anwendungen mit OpenAI APIs für automatisiertes Wettbewerbsmonitoring und Analysen entwickelt.
- OCR- und KI-basierte Lösungen zur Dokumentverarbeitung entwickelt, um strukturierte Informationen aus Dokumenten zu extrahieren.
- Automatisierte Workflows für Datenverarbeitung und Reporting umgesetzt, um manuelle Aufgaben zu reduzieren und den Datenzugriff zu verbessern.
- An Datenintegration, API-Anbindung, Fehlerbehebung und der kontinuierlichen Verbesserung bestehender Datenpipelines gearbeitet.
Technologien: Microsoft Fabric, Power BI, SQL, Python, Azure, REST APIs, OpenAI API, OCR, ETL/ELT, Data Engineering.
LLM-Entwickler
Mongoseed AI
- LLM-gestützte Tools entwickelt, um die DSGVO-Konformität zu unterstützen und rechtliche Arbeitsabläufe zu automatisieren.
- Python-basierte Anwendungen umgesetzt, die Large Language Models in dokumentbezogene Prozesse integrieren.
- Interaktive Benutzeroberflächen mit Streamlit entwickelt, um KI-gestützte Funktionen für Nutzer zugänglich zu machen.
- An der Automatisierung wiederkehrender rechtlicher und compliancebezogener Aufgaben mit generativer KI gearbeitet.
- Zur Entwicklung praktischer KI-Lösungen für Dokumentverarbeitung und Workflow-Automatisierung beigetragen.
Technologien: Python, Large Language Models (LLMs), Generative AI, Streamlit, GDPR, Workflow Automation.
Backend-Entwickler
PARAVAN GmbH
- Eine Backend-Lösung zur Automatisierung von Reisekostenabrechnungen entwickelt, die in ABAS ERP integriert ist.
Technologien: Python, Django, PostgreSQL, MS Graph
Machine-Learning-Spezialist
Holo Light / BMW AG
- Machine-Learning-Modelle entwickelt, um das Fahrverhalten anhand von Sensor- und Standortdaten vorherzusagen.
- Sensorbasierte und geografische Datensätze verarbeitet und analysiert, um prädiktive Modelle zu unterstützen.
- Python-basierte Machine-Learning-Methoden angewendet, um Muster im Fahrverhalten zu erkennen.
- Datenvisualisierungen erstellt, um Modelleingaben und Vorhersageergebnisse zu analysieren.
- AWS und Streamlit als Teil der Entwicklungs- und Visualisierungsumgebung für Machine Learning verwendet.
- Zu einem automobilorientierten Predictive-Analytics-Projekt beigetragen, das Sensordaten, Machine Learning und Datenvisualisierung verbindet.
Technologien: Python, Machine Learning, AWS, Streamlit, Sensor Data Analysis, Predictive Analytics, Data Visualization.
Berater für Data Engineering
INIT GmbH
- Entwicklung von Kafka-Konnektoren für SAP-Systeme auf der Confluent-Plattform.
Technologien: Scala, Java, Kafka Connect, Docker, Jenkins, SAP
Spezialist für Machine Learning
Easy Sport Fitness
- Entwicklung von Machine-Learning- und Zeitreihenprognosemodellen zur Vorhersage von Besucherzahlen und Anwesenheitsmustern im Fitnessstudio.
- Analyse historischer Besucherdaten zur Ermittlung von Trends, Stoßzeiten und saisonalen Mustern.
- Umsetzung von Prognoselösungen mit Python und NeuralProphet zur Schätzung zukünftiger Besucherzahlen im Fitnessstudio.
- Entwicklung eines FastAPI-basierten Backends, um die Prognosefunktionen über APIs zugänglich zu machen.
- Erstellung interaktiver Dashboards und Visualisierungen mit Streamlit zur Darstellung von Besucherprognosen und Unterstützung der operativen Planung.
- Anwendung von Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Predictive-Analytics-Methoden zur Verbesserung der Prognoseprozesse.
Technologien: Python, Machine Learning, Zeitreihenprognose, NeuralProphet, FastAPI, Streamlit, Pandas, Datenvisualisierung, Predictive Analytics.
Data Analyst / Data Scientist
E.ON
- Unterstützung von Projekten in den Bereichen Datenanalyse, NLP und Webentwicklung.
Technologien: Python, Pandas, SQL, Azure, Snowflake, Streamlit
Data Scientist
Attila AI
- Entwicklung eines intelligenten Empfehlungssystems für personalisierte Produkte.
Technologien: Python, Scikit-learn, Keras, ML Algorithms
Softwareentwickler
Sagemcom
- Entwicklung einer Desktop-Anwendung zur Registrierung und Verwaltung von Besuchern.
- Umsetzung der Anwendungsfunktionen mit Python und Flask.
- Integration einer MySQL-Datenbank zur Speicherung und Verwaltung von Besucherregistrierungsdaten.
- Entwicklung von Backend-Funktionen zur Verarbeitung und Abfrage von Besucherdaten.
- Arbeit an Datenbankanbindung, Datenspeicherung und Anwendungsentwicklung.
- Praktische Erfahrung in Python-basierter Softwareentwicklung und der Integration relationaler Datenbanken.
Technologien: Python, Flask, MySQL, SQL, Backend-Entwicklung, Datenbankintegration, Softwareentwicklung.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Informationstechnologie (IT), Energie, Versorgungsdienstleistungen, Automotive und Sport und Freizeit.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Ich entwickle praktische Lösungen für Daten, Machine Learning und Business Intelligence mit Python, SQL und Cloud-Plattformen. Ich habe Microsoft-Fabric-Pipelines, automatisierte Berichte, KI-gestütztes Wettbewerbsmonitoring, OCR-basierte Extraktionstools und LLM-Anwendungen für die DSGVO-Konformität und rechtliche Arbeitsabläufe entwickelt. Außerdem arbeite ich mit Power BI, Azure, Snowflake, Databricks, MS Fabric, MongoDB, APIs und der OpenAI API.
Ich habe Backend-Systeme mit Django und Flask, SAP-Integrationen mit Kafka Connect, Prognose- und Empfehlungsmodelle sowie Machine-Learning-Lösungen auf Basis von Sensor-, Standort- und Zeitreihendaten entwickelt. Außerdem unterrichte ich Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende und helfe Lernenden dabei, technische Konzepte mit praktischen Anwendungen zu verbinden.
Fähigkeiten
- Bereiche: Machine Learning, Data Engineering, Business Intelligence, Datenanalyse, Cloud Computing (Azure / Aws), Softwareentwicklung, Webentwicklung, Nlp/Llm, Etl/Elt-Pipelines, Zeitreihenprognosen
- Programmierung: Python, Java, Scala, Pyspark, Sql, Kafka, Fastapi, Django, Flask, Streamlit, React, Javascript, Html/Css, Airflow, Mlflow
- Datenplattformen: Microsoft Fabric, Azure Data Factory (Adf), Databricks, Snowflake, Delta Lake, Confluent Kafka, Jenkins
- Datenbanken: Postgresql, Sql Server, Mongodb, Elasticsearch, Mysql, Sqlite
- Tools: Power Bi (Advanced Dax/Modeling), Tableau, Dbt, Docker, Git, Azure Devops, Ms Graph Api
Sprachen
Ausbildung
Passau University
Master · Computer Science · Passau, Deutschland
Higher School of Communication of Tunis (SUP'COM)
Engineering Diploma · Computer Science · Tunis, Tunesien
Preparatory Institute for Engineering Studies – El Manar (IPEIEM)
Bachelor · Mathematics · Tunis, Tunesien
Zertifikate & Bescheinigungen
Data Science for Leaders Program
KfW | Tomorrow University
Data Science Fundamentals
DataScience Academy
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Hachem ist in München, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Hachem spricht folgende Sprachen: Arabisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Hachem hat mindestens 7 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Hachem in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 8 Monate. Beachten Sie, dass Hachem möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Hachem gut geeignet für Rollen wie: Dozent für Machine Learning & BI, Senior Data Engineer, LLM-Entwickler.
Die neueste Position von Hachem ist Dozent für Machine Learning & BI bei EU Business School.
In den letzten Jahren hat Hachem für EU Business School, GFN GmbH – Amadeus Fire Group, Mongoseed AI, PARAVAN GmbH und Holo Light / BMW AG gearbeitet.
Hachem hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Energie und Versorgungsdienstleistungen. Hachem hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT), Automotive und Sport und Freizeit.
Hachem hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung.
Hachem hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Automotive gearbeitet.
Hachem hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gearbeitet.
Hachem hat einen Master in Computer Science von Passau University, einen Master in Computer Science von Higher School of Communication of Tunis (SUP'COM) und einen Bachelor in Mathematics von Preparatory Institute for Engineering Studies – El Manar (IPEIEM).
Hachem hat 2 Zertifikate. U.a: Data Science for Leaders Program und Data Science Fundamentals.
Hachem ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
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 19 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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