Dataiku-Experten in Deutschland

• Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
• Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
• Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
• Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
• Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
• Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.

• Beratung türkischer Kundinnen und Kunden, die einen Umzug nach Deutschland planen (Arbeits-, Studien- und Familiennachzugsvisa).
• Erstellung individueller Einwanderungsstrategien, Dokumenten-Checklisten und digitaler Leitfäden.
• Unterstützung bei der Erstellung von Lebensläufen und Motivationsschreiben nach deutschen Standards.
• Verwaltung der E-Mail-Marketing-Automatisierung, Newsletter-Abläufe und Zielgruppensegmentierung, um die Kundenbindung zu stärken.
• Gestaltung und Pflege von CRM-Integrationen zwischen Wix, HubSpot und Zapier zur Automatisierung des Kunden-Onboardings und der Nachverfolgung.
• Abwicklung des Vertriebs, einschließlich Deal- und Support-Pipelines, Workflow-Automatisierung und Kundenbeziehungsmanagement in HubSpot.
• Verwaltung der Rechnungsstellung und Budgetverfolgung über Lexoffice, um eine genaue Berichterstattung und finanzielle Transparenz sicherzustellen.
• Entwicklung und Optimierung digitaler Funnels, Landingpages und Onlinekurse zur Leadgenerierung und Steigerung der Conversion.
• Betreuung der Content-Erstellung und Performance-Marketing-Kampagnen auf Instagram, YouTube und Google Ads.

• Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
• Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
• Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
• Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
• Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib

• Projektumgebung: Python, Java, Azure AI Studio & OpenAI Studio, Embedding-Modelle, LLM als Richter
• Projektsprache: Deutsch
• Projektrolle(n): Projektmanager
• Projektmanagement zur Verbesserung der Chatbot-Leistung
• Recherche und Bewertung von Ansätzen zur Verbesserung und Messung der Antwortgenauigkeit sowie zur Steigerung des Kontextverständnisses des Chatbots
• Abstimmung von Architekturentscheidungen mit dem technischen Team und den Architekten
• Koordination und Überführung von Forschungsergebnissen in Entwicklungstasks

• Entwicklung eines umfassenden Geschäftskonzepts für ein medizinisches Sturzerkennungsgerät basierend auf einem in Deutschland eingetragenen Verfahrenspatent
• Identifizierung und Erfassung von Anwendungsfällen für den Einsatz von medizinischen Geräten in Wohngebäuden sowie in Einrichtungen von Gesundheitsdienstleistern
• Erweiterung des Produktumfangs auf Industriestandards wie HL7/FHIR sowie Entwicklung eines Produktdesigns basierend auf modernen Kommunikationsprotokollen für IIOT
• Förderung der Offshoring-Aktivitäten, Definition von SLA- und Scope-of-Work-Dokumenten für Entwicklungsteams nach Auswahl verschiedener Anbieter
• Identifizierung und Auswahl von Hardwarekomponenten (Terrabee, E-Con Systems) für LIDAR-/TDOA-Funktionen
• Definition integrierter KI-Funktionen und LLM-Modelle für Patientensturzerkennung sowie KI-basierte Audio-Trigger
• Begleitung der Implementierung von Algorithmen für Objekterkennung, Sturzerkennung und Identifizierung von Fehlalarmen

• Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
• Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
• Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
• Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
• Datenmodellierung in AWS Redshift

MLOps

• Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
• Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
• Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
• Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
• Feature Importance mit mlflow

Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy

• Entwicklung skalierbarer End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für ein großes Telekommunikationsunternehmen, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Bereitstellung und einer Streamlit-Visualisierungs-App.
• Einführung und Verankerung von Data Science im Customer-Experience-Team sowie tägliche Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Entwicklung von End-to-End-Lösungen; unter meiner laufenden Unterstützung blieb der Kundenzufriedenheitswert NPS stabil auf einem Rekordwert von >30pt.
• Beratung eines Kunden zu GenAI-Tools, Strategien für die KI-Entwicklung und Responsible-AI-Praktiken sowie Gestaltung interner Ansätze für Einführung und Governance.