Michael Nelz - Senior ML-Engineer | AI Engineer

Q: Wo ist Michael ansässig?

Michael ist in Eichenau, Deutschland ansässig und kann in On-Site -, Hybrid - und Remote -Arbeitsmodellen arbeiten.

Q: Welche Sprachen spricht Michael?

Michael spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Michael?

Michael hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Michael in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 7 Monate . Beachten Sie, dass Michael möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Michael?

Die neueste Position von Michael ist Senior ML Engineer, AI Engineer bei Lanxess AG .

Q: Für welche Unternehmen hat Michael in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Michael für Lanxess AG , Farie AG , Nelo Intelligence , Capgemini und Freiberufler gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Michael die meiste Erfahrung?

Michael hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Fertigung und Professionelle Dienstleistungen . Michael hat auch etwas Erfahrung in Versicherung , Chemie und Regierung und öffentliche Verwaltung .

Q: In welchen Bereichen hat Michael die meiste Erfahrung?

Michael hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence , Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung . Michael hat auch etwas Erfahrung in Marketing , Finanzen und Lieferkettenmanagement .

Q: In welchen Industrien hat Michael kürzlich gearbeitet?

Michael hat kürzlich in Industrien wie Fertigung , Professionelle Dienstleistungen und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Michael kürzlich gearbeitet?

Michael hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence , Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.

Empfohlener Experte

Eichenau, Deutschland

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Erfahrungen

Jan. 2026 - Juni 2026

6 Monate

Remote

Senior ML Engineer, AI Engineer

Lanxess AG

Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Bedarfs- und Cashflow-Prognosen.
Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Detection sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.

Juni 2025 - Dez. 2025

7 Monate

Senior ML Engineer, AI Engineer

Lanxess AG

Implementierung einer monatlichen Cashflow-Prognose basierend auf wirtschaftlichen Faktoren
Ergebnisse erreichen die Genauigkeit manueller Prognosen und werden für Entscheidungsfindung und Zeitersparnis eingesetzt
Deployment über Azure oder AWS
Tech-Stack: Python, Git, Pyro, Azure

Sept. 2024 - Mai 2025

9 Monate

Senior ML Engineer

Lanxess AG

Hands-On-Implementierung von End-to-End-Workflows zur präzisen Vorhersage von Nachfrage-Mustern und -Verhalten für Lageroptimierung
MLOps-Workflows mit Azure ML, Modellregistrierung und CI/CD über Docker und Kubernetes
Automatisches Retraining für das KI-Produkt

Juni 2024 - Aug. 2024

3 Monate

Senior ML Engineer

Farie AG

Entwicklung eines Modells zur Prognose der Ausschüttungsbeiträge für Farie AG mittels skalierbarer Data-Science-Techniken
Tech-Stack: Python, GCP Vertex AI

März 2024 - Juni 2024

4 Monate

Data Science Consultant

Nelo Intelligence

Implementierung eines skalierbaren, probabilistischen und hochzuverlässigen Cashflow-Forecasting-Systems zur Unterstützung strategischer Finanzplanung
Nutzung bayesscher Modellierung mit Pyro, automatisierten MLOps-Prozessen und Modellerklärungen mit Generative AI für präzise und unsicherheitsbewusste Prognosen
Deployment über Azure bzw. AWS
Tech-Stack: Python, Git, AWS SageMaker, AWS S3, AWS CloudWatch

Jan. 2023 - Dez. 2023

1 Jahr

Data-Science-Komponentenleiter für vorausschauende Wartung

Nelo Intelligence

Leitung eines Teams von 5 Data Scientists im Scrum-Umfeld für ein Produkt zur Vorhersage von Wartungsintervallen für Hochtemperaturöfen
Code-Reviews und Pair-Programming, Vorstellungsgespräche mit Bewerbern
Techstack: Python, Pyro, Azure Synapse, Azure OpenAI, LLM, Prompt Engineering, Langchain, Agentic AI, Plotly-Dash, Docker, FastAPI, Git

Okt. 2022 - Aug. 2023

11 Monate

Senior Datenwissenschaftler

Capgemini

Entwicklung einer generativen KI-App (Boardgame Copilot) für Android zur Unterstützung bei Brettspielregeln und Anleitungen
Techstack: Azure OpenAI, RAG, Langchain, Langsmith, Python, Rest-API, Java

Okt. 2022 - Aug. 2023

11 Monate

Data-Science-Profi

Freiberufler

Entwicklung verschiedener generativer KI-Demos wie Youtube-RAG und Boardgame Copilot App
Techstack: Azure OpenAI, Langchain, Langsmith, Python, Java

März 2021 - Dez. 2022

1 Jahr 10 Monate

Senior Datenwissenschaftler für vorausschauende Wartung

Nelo Intelligence

Implementierung von Machine Learning Features für binäre Nachfragevorhersage und Regression zur Schätzung der Nachfragehöhe
Einsatz von LLMs und Azure OpenAI für Stimmungsanalysen und qualitative Einblicke
Einführung von GenAI-Agent-Frameworks zur Erklärung von Vorhersageergebnissen und visuellen Aufbereitung
Einführung von Unit- und End-to-End-Tests in die Data-Science-Codebasis
Techstack: Python, Azure Synapse, CI/CD-Pipelines, Docker, Kubernetes

Jan. 2021 - Sept. 2022

1 Jahr 9 Monate

Senior Datenwissenschaftler

Capgemini

RAG-Showcase Youtube-RAG zur Beantwortung von Fragen zu YouTube-Videos basierend auf GPT-3 und Langchain
Techstack: Python, Generative KI, RAG, GPT, Langchain, Langsmith

Juni 2020 - Feb. 2021

9 Monate

Data-Science-Berater

Nelo Intelligence

Entwicklung eines Risiko-Management-Systems für die Holzindustrie mit Prompt Engineering und Agentic AI
Techstack: Python, Azure Synapse, Plotly-Dash, Docker

Jan. 2020 - Juni 2020

6 Monate

Data-Science-Berater

Nelo Intelligence

Prognose von Luftverschmutzung und Optimierung von Autopreis-Vorhersagen im öffentlichen Dienst
Techstack: Python, Webcrawler, GCP SQL, GCP VertexAI, LLM, GPT-4o, Langchain, Docker

Juni 2019 - Dez. 2020

1 Jahr 7 Monate

Datenwissenschaftler

Braincourt (Part of Capgemini)

Internes Projekt zur Tracking-Analyse der Customer Journey über Google Cloud und Aufbereitung der Insights für das Marketingteam mittels C#-Plugin für Excel
Techstack: Google Cloud, Google Analytics, C#, Python, Kubernetes, Docker

Jan. 2018 - Dez. 2019

2 Jahre

Data-Science-Berater

Nelo Intelligence

Entwicklung eines Preisschätzers zur Eigenregulierung von Schäden von Versicherten auf Basis von LLMs und GCP VertexAI
Proof of Concept für einen Auto-Vorschlags-Chatbot
Techstack: Python, GCP SQL, GCP IAM, GPT-4o, Langchain, Docker

Jan. 2018 - Mai 2019

1 Jahr 5 Monate

Junior Data-Science-Berater

Spectrum AG

AWS-Showcase zur Modellierung des Selbstregulierungsprozesses von Versicherten und Entwicklung eines Preisschätzers anhand von Web- und Bestandsdaten
Techstack: AWS Sagemaker, Python, Kubernetes, Docker

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen, Chemie, Versicherung und Regierung und öffentliche Verwaltung.

Informationstechnologie (IT)

Fertigung

Professionelle Dienstleistungen

Chemie

Versicherung

Regierung und öffentliche Verwaltung

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Marketing, Finanzen und Lieferkettenmanagement.

Business Intelligence

Informationstechnologie (IT)

Produktentwicklung

Marketing

Finanzen

Lieferkettenmanagement

Zusammenfassung

Getrieben vom Business – beflügelt durch Technologie! Business-Ziele und Ideen stehen an erster Stelle – Technologie macht sie greifbar und umsetzbar.

Als erfahrener ML-Engineer bringe ich Ihre ML-Projekte End-to-End in die Produktion. Angefangen bei der Datenanbindung, über die effiziente Transformation mit Python und PySpark, die Modelloptimierung mit Scikit-Learn, PyTorch und Pyro, das Deployment über IaC, Docker und Kubernetes, bis hin zum Monitoring der Ergebnisse mit MLOps-Tools wie z.B. Databricks MLflow.

Darüber hinaus konnte ich bereits kundengetriebene Erfahrung in der Leitung von Data-Science-Teams und dem Wissensaufbau zum Thema ML und AI sammeln.

Experten-Skills (8+ Jahre Berufserfahrung):

Datenanalyse, Machine Learning mit Python (8+ Jahre)
Deep Learning, Computer Vision mit Python (8+ Jahre)
Prompt Engineering, RAG-Implementierung und Agentic AI mit Python (4+ Jahre)
Agile Softwareentwicklung (8+ Jahre)
ML-Ops und Data-Pipelines in Cloudumgebungen (6+ Jahre)
Management von Data-Science-Teams (4+ Jahre)
Knowledge Sharing (Coding-Workshops, Kurse) (7+ Jahre)

Unterstützende Skills:

Unit- und E2E-Testing (6+ Jahre)
Docker und Kubernetes (6+ Jahre)

Fähigkeiten

Management Von Data-Science-Teams (4+ Jahre)
Datenanalyse, Machine Learning Mit Python (10+ Jahre)
Deep Learning, Computer Vision Mit Python (8+ Jahre)
Prompt Engineering Und Agentic Ai Mit Python (4+ Jahre)
Agile Softwareentwicklung (8+ Jahre)
Ml-Ops Und Data-Pipelines In Azure (6+ Jahre)
Knowledge Sharing (Coding-Workshops, Kurse) (7+ Jahre)
Software-Entwicklung: Python, Java, C#, Html, Php, Javascript, Bash-Scripting (10+ Jahre)
Unit- Und E2e-Testing (6+ Jahre)
Python (Oop, Scripting, Jupyter Notebooks): Azure-Sdk, Fastapi, Flask, Keras, Langchain, Mlflow, Numpy, Openai, Opencv-Python, Pandas, Pep8, Pyspark, Pytest, Requests, Sagemaker, Setuptools, Scikit-Learn, Scipy, Statsmodels, Tensorflow
Generative Ai: Prompt Engineering, Langchain, Langsmith, Llms, Agents
Deployment: Gnu Make, Git, Github, Kubernetes (Kubectl), Kubeflow, Docker, Bash/Powershell, Postman, Helm-Charts, Vms, Cuda, Cudnn
Microsoft Azure-Stack: Ci/Cd-Pipelines (Yaml + Jenkins), Azure Devops, Azure Blob Storage, Azure Sql, Azure Machine Learning, Azure Data Factory, Azure Openai, Azure Foundry, Azure Cli, Grafana
Aws-Stack: Amazon Sagemaker, S3, Cloudwatch, Iam
Gcp: Vertex Ai, Sql, Iam, Vms
Dokumentation: Latex, Markdown, Swagger, Draw.Io
Databricks, Hadoop, Hdfs, Apache Hive, Apache Zeppelin
Knime, Dataiku, Tableau, Board, Power Bi
R (Scripting, Markdown, Oop (S3, S4)): Dplyr, Ggplot2, Lattice, Leaflet, Stringr, Plotly, Shiny, Tidyr, Mlr3, Tensorflow, Caret
Sql

Sprachen

Deutsch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Ausbildung

Okt. 2013 - Dez. 2017

Ludwig-Maximilians-Universität München

Master of Science in Statistik mit Schwerpunkt Wirtschafts- und Sozialwissenschaften · Statistik · München, Deutschland

Okt. 2009 - März 2013

Ludwig-Maximilians-Universität München

Bachelor in Statistik mit Schwerpunkt Informatik · Statistik · München, Deutschland

Zertifikate & Bescheinigungen

Azure AI Fundamentals

Azure Data-Science Associate

Azure Fundamentals

DataIku DSS Certified

Databricks For Machine Learning

Databricks Generative AI Fundamentals

Generative AI For Everyone By DeepLearning.AI And AWS

Generative AI With LLMs By DeepLearning.AI And AWS

KNIME Certified: L1, L2, L3

LinkedIn Python Badge Top 15%

Product Owner Certified By Bg

Scrum Master Certified By Bg

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 15

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 5.5 J.

Durchschn. Dauer 11 M.

Längste Erfahrung 1 J. 11 M.

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Senior ML Engineer, AI Engineer, Senior ML Engineer, Data Science Consultant

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen

Hauptfachbereiche Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Zertifikate erworben 12

Profil

Erstellt

März 2026

Stand

Juli 2026

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Häufig gestellte Fragen

Du hast Fragen? Hier findest du mehr.

Wo ist Michael ansässig?

Michael ist in Eichenau, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.

Welche Sprachen spricht Michael?

Michael spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Michael?

Michael hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Michael in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 7 Monate. Beachten Sie, dass Michael möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Michael am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Michael gut geeignet für Rollen wie: Senior ML Engineer, AI Engineer, Senior ML Engineer, Data Science Consultant.

Was ist das neueste Projekt von Michael?

Die neueste Position von Michael ist Senior ML Engineer, AI Engineer bei Lanxess AG.

Für welche Unternehmen hat Michael in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Michael für Lanxess AG, Farie AG, Nelo Intelligence, Capgemini und Freiberufler gearbeitet.

In welchen Industrien hat Michael die meiste Erfahrung?

Michael hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Fertigung und Professionelle Dienstleistungen. Michael hat auch etwas Erfahrung in Versicherung, Chemie und Regierung und öffentliche Verwaltung.

In welchen Bereichen hat Michael die meiste Erfahrung?

Michael hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung. Michael hat auch etwas Erfahrung in Marketing, Finanzen und Lieferkettenmanagement.

In welchen Industrien hat Michael kürzlich gearbeitet?

Michael hat kürzlich in Industrien wie Fertigung, Professionelle Dienstleistungen und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Michael kürzlich gearbeitet?

Michael hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Michael?

Michael hat einen Master in Statistik von Ludwig-Maximilians-Universität München und einen Bachelor in Statistik von Ludwig-Maximilians-Universität München.

Ist Michael zertifiziert?

Michael hat 12 Zertifikate. Darunter sind: Azure AI Fundamentals, Azure Data-Science Associate und Azure Fundamentals.

Wie ist die Verfügbarkeit von Michael?

Michael ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Michael?

Der Stundensatz von Michael hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Michael beauftragen?

Um Michael zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 752-912 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.