Data Visualization Experten in Berlin

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

• Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
• Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
• Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
• BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.

Ich führe meine eigene Freelance-Agentur mit Sitz in Berlin und unterstütze Startups und Teams.

• Ich habe über 100 Unternehmen dabei geholfen, ihre gewünschten digitalen Produkte umzusetzen.
• Ich habe den Designprozess verantwortet und eng mit anderen Teams zusammengearbeitet.
• Ich habe Design Thinking, Nutzerforschung und Wettbewerbsanalysen durchgeführt.
• Ich habe Designkonzepte, Wireframes und High-Fidelity-Prototypen entwickelt.
• Ich habe Websites und ihre Conversion Rates optimiert, um möglichst viele Kunden zu erreichen.
• Ich unterstütze Kunden aus den Bereichen Tech, Hospitality, Luxury, Immobilien und professionelle Dienstleistungen.
• Ich arbeite mit langfristigen Produkten und Kunden wie Accor, Corso Da Vinci, Webwavers und ImmoTrust zusammen.

• Erkennen von Betrugsmustern durch Implementierung strenger Anti-Betrugsregeln bei gleichzeitiger Beibehaltung akzeptabler False-Positive-Raten, wodurch das Betrugsrisiko für Nutzer um bis zu 80 % gesenkt wird
• Unterstützung bei Ideenfindung und Einführung neuer Trust-&-Safety-Funktionen, um betrügerische Aktivitäten zu blockieren und das Bewusstsein der Nutzer für Betrug zu erhöhen
• Unterstützung von Produkt, Entwicklung und Kundenservice mit BI-Berichten und weiterführender Anleitung, um Betrug und Verstöße gegen Richtlinien zu erkennen und zu bekämpfen

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Leitung von Abstimmungen zwischen Fachbereich und IT
• Koordination von Entwicklung und Test
• Business Analyse und strukturierte Anforderungsaufnahme
• Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen
• Integration von Schnittstellen zu internen Systemen
• Entwicklung von SQL-Abfragen und Reporting
• Dokumentation in Confluence Ergebnis: Termingerechte Inbetriebnahme, strukturierte und abgestimmte Projektbasis, Sicherstellung eines koordinierten Projektablaufs.

• Entwickelte und implementierte skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flat Files in Snowflake zu laden, und verringerte die Pipeline-Laufzeit um ca. 30 %.
• Migrierte umfangreiche Datensätze von On-Premises Teradata zu Snowflake unter Nutzung von AWS-Diensten (S3, Glue, Step Functions, IAM) und stellte so Datenkonsistenz und Integrität sicher.
• Setzte die Kimball-Methodik zur Gestaltung von Stern- und Schneeflockenschemas ein, verbesserte die Abfrageleistung und senkte die Snowflake-Kosten.
• Implementierte automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations-Framework, um Anomalien zu erkennen und die Datenkorrektheit vor Produktionsläufen sicherzustellen.
• Orchestrierte ETL-Workflows in Airflow mit Python und verwaltete Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices, um die Zuverlässigkeit zu steigern und die Pipeline-Verfügbarkeit zu gewährleisten.
• Erstellte interaktive Power-BI-Dashboards und kuratierte Datensätze, um datenbasierte Entscheidungen für Stakeholder zu ermöglichen.
• Pflegte technische Dokumentation in Confluence für ETL-Workflows und leitete Wissensaustauschsitzungen für neue Teammitglieder.

In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.

• Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
• Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
• Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
• Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
• Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.

• Entwicklung von Methoden für monokulare 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierte geometrische Modellierung aus mobilen Bildern
• Entwicklung lernbasierter Ansätze für Gesichtsformschätzung, videobasierte Gesichts­analyse und datenschutzfreundliches visuelles Lernen

• Betreuung und Skalierung mehrerer Kundenkonten (Meta- & Google Ads) mit Fokus auf ROAS und CPA
• Konzeption und A/B-Testing von Anzeigen-Creatives, Angeboten und Landingpages
• Entwicklung von E-Mail- und Flow-Automatisierungen in Klaviyo (Welcome, Abandoned Cart, Post-Purchase)

• Schnelle Operationalisierung von Messframeworks und Generierung von Insights, um Go-to-Market-Initiativen zu bewerten und innerhalb der ersten 60 Tage direkt regionale Planungs- und Investitionsentscheidungen zu beeinflussen.
• Durchführung komplexer Attributions- und Inkrementalitätsanalysen zur Quantifizierung der Kampagnenwirkung, wobei wesentliche Trends identifiziert wurden, die Verbesserungen bei der Nutzerakzeptanz und -interaktion vorantrieben.
• Zusammenarbeit mit Produkt- und Marketingleitung, um komplexe Verhaltensdaten in priorisierte OKRs und klare strategische Narrative zu übersetzen.

• Etablierung von Identity- & Directory-Management als neues (ausgelagertes) Team und Produkt im IAM-Cluster.
• Leitung des Produkts „Identity & Directory Management“ (8 Personen) als Product Owner.
• Konzept für „Digitale Identitäten“, d. h. IDs mit beliebig vielen Nutzern/Konten und Strategie für ein modernisiertes Produktangebot.
• Modernisierung der APIs, Migration zu containerisierter Infrastruktur, Rollout in internationale Märkte und standardisierte Lösungen im gesamten REWE-Konzern.
• Tech: OpenText™ (NetIQ) eDirectory & Identity Manager, LDAP, SAP HR/HCM, Docker/Kubernetes/Podman, REST-APIs, Microsoft Active Directory & Entra ID, PostgresDB, Keycloak, Ansible, Cyberark (PAM), Apache Kafka, Jira, Confluence, Miro.

• Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
• Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
• Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.

• Verantworte Strategie und Roadmap für die Zahlungsorchestrierungs- und Risikointelligenzprodukte für Enterprise-Abonnementkunden.
• Führe umfassende Workflow-Analysen und Nutzerinterviews durch, um das Onboarding neu zu gestalten, was zu einer 5-fachen Steigerung des Funnel-Durchsatzes und einer Reduzierung manueller Schritte um 70 % führte.
• Erstelle PRDs für skalierbare Datenpipelines, Betrugssignale und Automatisierungslogik, was die Genauigkeit der Erkenntnisse und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung um 30 % verbessert.
• Arbeite mit Engineering-, Daten-, Design- und Sicherheitsteams zusammen, um über 15 Enterprise-Funktionen mit 100 % erfolgreicher Release-Qualität auszuliefern.
• Führe Risk-Analytics-Dashboards und Performance-KPIs ein, wodurch die Untersuchungszeit um 40 % verkürzt und die Transparenz in den Teams verbessert wurde.
• Leite die Priorisierung neuer Funktionen, technischen Schulden und Sicherheitsinitiativen (PCI DSS, Zugriffskontrollen, Revisionsfähigkeit).
• Führe die Entwicklung ML-basierter Betrugserkennungsmodelle (Regression, Entscheidungsbäume) zur Identifikation von Hochrisikotransaktionen an, wodurch Rückbelastungen um 20 % gesenkt wurden.
• Entwerfe End-to-End-Analyse-Dashboards (Tableau, Redshift) zur Visualisierung des globalen Risikoexposures, wodurch die Onboarding-SLA von 2,4 Tagen auf 3 Minuten verkürzt wurde.
• Arbeite mit Engineering- und Datenteams zusammen, um skalierbare Payment-Risikoplattformen einzuführen und so die Compliance-Transparenz und Entscheidungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
• Betreue Analysten und Data Scientists in agilen Sprint-Zyklen und verankere eine datengetriebene Kultur im Risikobereich.

• Entwickelt KI-gestützte Analysetools zur Dürrevorhersage mit CMIP6-Daten.
• Integriert UAV- und Satellitenbilder zur Optimierung prädiktiver Modelle für Dürre-Resilienz.
• Ein Decision Support System (DSS) für integriertes Wasserressourcenmanagement entworfen.
• Partnerschaften mit Industrie und Forschungseinrichtungen für Umweltüberwachungslösungen aufgebaut.
• Internationale Projekte geleitet und Datenwissenschaftsinnovationen an politische und geschäftliche Ziele angepasst.