Design of Experiments Experten in Deutschland
für intelligentere Tests, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die robuste Experimente planen, die leistungsbestimmenden Faktoren identifizieren und Testergebnisse in klare Entscheidungen umwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für DOE, statistische Modellierung und Response Surface Methodology, schnell mit präzisen, geprüften und verfügbaren Freelancern vermittelt.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Design of Experiments eingesetzt haben
Gabin Maxime N.
Letzte Position:
Multi-Agenten-Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline (3 individuelle Agenten) bei Eigenständiges Projekt
Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit
3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.
Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.
Gilad G.
Letzte Position:
European Strategy Atlas – Eigenständiges Analytics- und Entscheidungsunterstützungsprojekt bei Independent Project
Ein interaktives Entscheidungsunterstützungs-Tool von Grund auf konzipiert und aufgebaut, basierend auf öffentlichen europäischen Daten aus 27 EU-Ländern und mehreren strategischen Dimensionen. Eine strukturierte analytische Methodik entwickelt, um Länder zu vergleichen, Muster und Zielkonflikte zu erkennen und strategische Optionen zu erkunden, statt nur statische Dashboards zu zeigen. Komplexe mehrdimensionale Daten in geführte, interaktive Erkundungs- und Lernabläufe für nicht-technische Nutzer übersetzt. Die Anwendung komplett mit Python und Streamlit entwickelt, mit KI-gestützter Entwicklung und Git-basierter Versionsverwaltung. Das Projekt eigenständig von der Fragestellung und Datenanalyse über Methodik, UX-Logik, Umsetzung bis hin zum Deployment entwickelt.
Tools: Python, Streamlit, Git, KI-gestützte Entwicklung
[link]
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Jörg S.
Letzte Position:
Ingenieur & Gründer bei SchemTech
- Simulationen und Entwicklung hybrider digitaler Zwillinge, um ein tiefes Prozessverständnis zu ermöglichen und bessere Entscheidungen und Ergebnisse in der industriellen F&E und Fertigung zu unterstützen.
Zoran P.
Letzte Position:
Founder & Automotive Consultant bei QM-Service Automotive
- Beratung für Daimler AG, Porsche, BMW, Smart und globale Zulieferer der Industrie, darunter VW, Continental, Magna, Webasto, JCI, Mahle, Valeo, Grammer, Woco, Hella, Brose, Faurecia, Lear und Dräxlmaier
- ISO TS 16949-Zertifizierung innerhalb von 12 Monaten statt zwei Jahren erreicht
- QM-Abteilung aufgebaut und geschult; Produktions- und Werksabläufe geleitet
- Verlagerung der Dichtsystemproduktion für VW Passat Tier 1 nach Polen umgesetzt (360 Arbeitsplätze)
- Porsche AG OEM-Scheinwerferprojekt in Slowenien geleitet: Lieferantenentwicklung, Einführung von Q-Gates, Definition von Grenzmustern, intensive Mitarbeiterschulungen, Produktivitätssteigerung, Kostensenkung, Pareto-Fehlerauswertungen am Shopfloor, Korrekturmaßnahmen sowie Sicherstellung der IATF 16949- und VDA 6.3-Zertifizierungen und der Liefermengen
Ammar A.
Letzte Position:
Softwareentwicklung | Test & Validierung | Daten- und KI-Engineering
- Anforderungsbasierte Testfallgestaltung für automatisierte Parkmanöver.
- Implementierung und Durchführung von Testfällen.
- Integration in das bestehende AVP (Automated Valet Parking) Software-Framework.
Michael M.
Letzte Position:
Projektkoordination & On-Site-Management - Pharmaanlagenbau bei OPTIMA Pharma GmbH
Montage und Inbetriebnahme pharmazeutischer Abfüllanlagen; drei Vial-Linien bis zum bestandenen FAT und eine Syringe-Linie bis zum bestandenen SAT begleitet.
Frank T.
Letzte Position:
Engineering & Industrie 4.0 / IoT Projektleiter bei Contech Software & Engineering GmbH
Engineering & Industrie 4.0 / IoT Projekte mit KI-System nach der Methode Robust Design für Produkte & Prozesse
Entwicklung, Implementierung & Einführung KI-System Analyser® für Robust Design für Produkte & Prozesse
KI und Industrie 4.0 Standardprodukt für präventive und reaktive Qualität und Absicherung sowie Maintenance (Predictive Quality und Predictive Maintenance) auf Basis von Big & Smart Data
Jovan J.
Letzte Position:
CSV Manager, Technisches Engineering bei CureVac Printer GmbH
- Unterstützung bei der Entwicklung von Systemanforderungen und Spezifikationen, um sicherzustellen, dass die Anforderungen testbar sind und die Anforderungen gemäß 21 CFR Part 11 erfüllt werden
- Coaching von Implementierungsteams bei der korrekten Erstellung und Durchführung von Validierungsdokumenten
- Bewertung geplanter Änderungen an validierten Computersystemen und Empfehlung des erforderlichen Umfangs der Validierungsaktivitäten
- Koordination von Audits zu internen Aktivitäten, Protokollen und Verfahren der Computergestützten Systemvalidierung sowie Erstellung von Antworten
- Identifizierung und Qualifizierung aller Computersysteme, die cGMP-Abläufe beeinflussen, anhand einer risikobasierten Methodik
- Entwicklung von Plänen zur Computergestützten Systemvalidierung gemäß CFR Part 11, Qualifizierungstestprotokollen, Rückverfolgbarkeitsmatrizen, Berichten, IQ/OQ-Protokollen und aller im Validierungsplan vorgesehenen Ergebnisse
- Entwicklung und Pflege von Testplänen, Testszenarien und Benutzerakzeptanztests sowie Steuerung ihrer Durchführung
- Tätigkeit als CSV-Leitung für alle Validierungsprojekte sowie Durchführung oder Überwachung von Validierungsplänen und -dokumenten
- Durchführung von Projektmanagementaktivitäten für den CSV-Prozess im Rahmen von Systemprojekten
- Zusammenarbeit mit dem Projektmanager, um Validierungsaktivitäten in die Implementierungszeitpläne aufzunehmen
- Verwaltung interner CSV-Ressourcen zur Unterstützung des Abschlusses von Qualifizierungsaktivitäten
- Sicherstellung der Initiierung, Erstellung und des Abschlusses aller CSV-bezogenen Abweichungen, Unstimmigkeiten und Änderungskontrolldokumente
- Enge Zusammenarbeit mit dem Validierungsmanager und QA Compliance, um eine angemessene Validierung von cGMP-Computersystemen sicherzustellen
- Durchführung oder Unterstützung von Schulungen zu Validierung und 21 CFR Part 11
Amar Sankar K.
Letzte Position:
Leitfaden für Prompts und Evaluation von CRM-Konversationen (persönlich)
- Entwicklung eines kompakten Frameworks zur Erstellung von Prompt-Antwort-Sets für CRM-Lifecycle-Szenarien (Onboarding, Aktivierung, Kundenbindung, Reaktivierung).
- Einbindung adversarialer Varianten (mehrdeutige Anfragen, widersprüchliche Anweisungen, Richtlinienfallen).
- Erstellung eines Bewertungsrasters für Faktentreue, Tonalität und Kohärenz.
- Entwicklung einer schlanken Richtlinie zur Abstimmung zwischen Annotatoren und zur Lösung von Meinungsverschiedenheiten.
Dany-Armand D.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei ibg NDT GmbH
- Untersuchung der Beziehung zwischen Wirbelstromprüfungs-(ECT)-Signalen und mikrostrukturellen Eigenschaften
- Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die intrinsische Materialeigenschaften widerspiegeln
- Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichttiefe als Referenz
- Anwendung bayesscher Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen
Andre S.
Letzte Position:
Interims-Projektmanager bei OptiManage GmbH
- Projektmanager für Technik, Kosten, Qualität und Terminplanung
- Herstellung von Kunststoff-Interieur-Verkleidungsteilen
Isaac U.
Letzte Position:
Globaler Leiter für Qualität, Sicherheit und Regulierungsangelegenheiten bei RKW SE
Entwicklung und Implementierung globaler Strategien für Qualität, Sicherheit und Regulierungsangelegenheiten.
Transformationen in den Bereichen Qualität, Sicherheit und Regulatory Affairs.
Führung bei der Umsetzung der zugesagten Qualität für Kunden und beim Geschäftswachstum von RKW.
Führung bei der erfolgreichen Erreichung einer Null-Unfall-Strategie.
Führung bei der erfolgreichen Umsetzung der Compliance-Reise im Bereich Regulatory Affairs.
Entwicklung, Gestaltung und Implementierung einer globalen Strategie für Qualität, Sicherheit und Regulierungsangelegenheiten für das weltweite RKW-Geschäft.
Erfolgreiche Einbindung aller 14 RKW-Standorte in den globalen Qualitäts- und Sicherheitsplan als Leit- und Roll-out-Standorte.
Einführung von Safety, Quality Master Plan und Safety A3 an allen 14 RKW-Standorten, was zu einem zweistelligen Mio.-€-EBITDA-Beitrag in 2024 führte.
Integration von Qualität und Sicherheit in das Bonusprogramm des Unternehmens.
Durchführung globaler Workshops zum Aufbau von Root-Cause-Problem-Solving-Fähigkeiten im gesamten Unternehmen (209 Personen geschult) und Job-Safety-Analysis-Fähigkeiten (100 Personen geschult).
Weltweite Einführung der Eliminierung der Top-3-Qualitätsmängel/-verluste mittels RCPS-Tool, was zu einem zweistelligen Mio.-€-EBITDA-Beitrag in 2024 führte.
Wiedergewinnung des Vertrauens der wichtigsten Kunden (Procter & Gamble, Essity, Ontex) durch solide Umsetzung der globalen Qualitätsstrategie.
Senkung der Reklamationskosten um 35 % (2024 vs. 2023).
Aufbau einer soliden Safety-Basis und Standards, die kontinuierliche Verbesserungen der Unfallrate weltweit ermöglichen.
Kumar Gaurav B.
Letzte Position:
Commissioning- & Deployment-Ingenieur bei Amazon
- Technische Leitung der Inbetriebnahme und Installation von SPP-Maschinen in Zusammenarbeit mit lokalen Standortteams, als alleiniger Ansprechpartner (POC) des MSP-Teams (Mechatronik & Nachhaltige Verpackung) von Amazon. Enge Zusammenarbeit und Koordination mit externen Lieferanten für eine erfolgreiche Projektdurchführung.
- Unterstützung der Teams bei technischer Analyse und Ursachenanalyse (RCA) mit fortlaufendem Fokus auf den schnellen Volumenanstieg.
- Management interner und externer Stakeholder, vollständiges Projektmanagement, technische Dokumentation und klare Kommunikation.
- Zusammenarbeit mit anderen europäischen Standorten zum Austausch bewährter Verfahren.
Sebastian D.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei CLADE GmbH
- Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
- Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
- Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Design of Experiments einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Qualitätssicherung, Forschung und Entwicklung (F&E), Betrieb
Häufigste Branchen
Bildung, Fertigung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Qualitätssicherung, Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
40%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
94%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Design of Experiments einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
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 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Design of Experiments Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bildung (50%)
- Fertigung (50%)
- Automotive (35%)
- Biotechnologie (35%)
- Gesundheitswesen (29%)
- Informationstechnologie (IT) (24%)
- Pharmazeutika (24%)
- Professionelle Dienstleistungen (24%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Zweck und Umfang
Design of Experiments (DOE) ist eine strukturierte Methode, um zu verstehen, wie Eingabefaktoren ein Ergebnis beeinflussen. Statt jeweils nur eine Variable zu verändern, werden aussagekräftige Tests geplant, die einzelne Effekte, Wechselwirkungen und Betriebsbedingungen sichtbar machen. Unternehmen nutzen DOE, um Produkte, Prozesse, Formulierungen und Produktionseinstellungen zu verbessern und gleichzeitig unnötige Versuche zu reduzieren.
Versuchsplanung
Ein gutes Versuchsdesign beginnt mit einem präzisen Ziel, messbaren Antworten und realistischen Faktorbereichen. Spezialisten wählen ein geeignetes Design aus, definieren Kontrollen und Randomisierung, bewerten den Bedarf an Blockbildung und dokumentieren Annahmen, bevor die Tests beginnen. Sie berücksichtigen außerdem Rauschen, fehlende Beobachtungen, Sicherheitsgrenzen und praktische Einschränkungen.
Methoden und Werkzeuge
- Screening-Designs zur Identifikation einflussreicher Faktoren
- Faktorielle und teilfaktorielle Designs für Wechselwirkungen
- Response Surface Methodology zur Optimierung
- Mischungsdesigns für Formulierungen und Rezepturen
- Robustes Design für stabile Leistung bei Schwankungen
Fachleute arbeiten möglicherweise mit R, Python, JMP, Minitab, SAS oder spezieller Statistiksoftware. Das richtige Werkzeug ist weniger wichtig als ein solides Design, eine nachvollziehbare Analyse und Ergebnisse, die Stakeholder reproduzieren können.
Einsatzbereiche
DOE unterstützt Forschung, Fertigung, Qualitätsverbesserung, Lebensmittel- und Chemikalienformulierungen, Pharmazeutika, Energiesysteme und Produktentwicklung. In Deutschland wenden Teams es häufig in der industriellen Produktion, in Automobilzulieferketten, den Life Sciences und der angewandten Forschung an. Remote-Arbeit eignet sich für Analyse und Planung; Versuche in Anlagen können eine Koordination vor Ort und eine klare Kommunikation in der Landessprache erfordern.
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
- Ein Prozess hat viele einstellbare Faktoren, liefert aber nur wenige verlässliche Erkenntnisse
- Teams müssen kostspielige Tests nach dem Prinzip Versuch und Irrtum ersetzen
- Die Produkt- oder Prozessleistung schwankt zwischen Chargen oder Standorten
- Bestehende Experimente haben mehrdeutige oder widersprüchliche Ergebnisse geliefert
- Eine Markteinführungsentscheidung hängt von belastbaren Nachweisen ab
Freiberufliche Spezialisten können die Studie abgrenzen, die Testmatrix erstellen, Bediener beraten, Ergebnisse analysieren und die Methode an interne Teams übertragen.
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute verbinden Statistik mit Prozesswissen. Sie erklären die Abwägungen hinter einem Design, schützen die Validität des Experiments, prüfen Modellannahmen und unterscheiden einen aussagekräftigen Effekt von zufälligen Schwankungen. Ihre Ergebnisse können ein Protokoll, einen Versuchsplan, Datenqualitätsprüfungen, angepasste Modelle, Diagnosegrafiken, Optimierungseinstellungen und eine praktische Empfehlung umfassen. Außerdem machen sie Unsicherheiten sichtbar, damit Entscheidungen auch nach Projektende glaubwürdig bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Design of Experiments am häufigsten fragen.
Design of Experiments wird eingesetzt, um effizient zu lernen, wie mehrere Eingabefaktoren einen oder mehrere Ausgabewerte beeinflussen. Unternehmen nutzen es, um Einstellungen zu optimieren, Schwankungen zu reduzieren, die Ausbeute zu verbessern, Formulierungen zu validieren und Wechselwirkungen zu verstehen, die isolierte Tests übersehen können.
DOE testet Faktoren in einer geplanten Struktur und kann dadurch Wechselwirkungen sichtbar machen und Effekte mit weniger wenig aussagekräftigen Versuchen schätzen. Das Testen jeweils nur einer Variable ist leichter zu erklären, kann aber kombinierte Effekte übersehen und bietet oft eine schwächere Grundlage für die Optimierung.
Ein guter Design of Experiments Spezialist verbindet Versuchsplanung mit statistischer Modellierung, Datenaufbereitung, Prozesswissen und klarer Berichterstattung. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind Regression, ANOVA, Messsystemanalyse, Prozessfähigkeit, Simulation sowie Tools wie R, Python, JMP oder Minitab.
Das passende Niveau hängt vom Risiko, den Einschränkungen und der technischen Komplexität der Studie ab und nicht von einem festen Zeitraum. Eine unkomplizierte Screening-Studie benötigt möglicherweise fokussierte Expertise, während regulierte Produkte, standortübergreifende Versuche oder Optimierungen unter strengen Grenzen einen Fachmann erfordern, der vergleichbare Designs und praktische Gegebenheiten bereits bewältigt hat.
Planung, Modellierung und Berichterstattung zu Design of Experiments können normalerweise remote durchgeführt werden, wenn Daten, fachlicher Zugang und Testdurchführung gut organisiert sind. Arbeit vor Ort kann bei Werksversuchen, Laborübergaben, Bedienerschulungen oder Projekten wertvoll sein, bei denen die Koordination in deutscher Sprache wichtig ist.
Response Surface Methodology ist nützlich, wenn ein Team die wichtigen Faktoren eingegrenzt hat und Krümmungen modellieren oder ein Betriebsoptimum finden muss. Als erster Schritt eignet sie sich weniger, wenn die einflussreichen Faktoren noch unbekannt sind oder die Antwort nicht konsistent gemessen werden kann.
Ein glaubwürdiger DOE Vorschlag beschreibt Ziel, Antworten, Faktoren, Bereiche, Einschränkungen, Randomisierungsansatz und Analyseplan vor der Datenerhebung. Achten Sie auf eine ausdrückliche Behandlung von Rauschen, Replikation, fehlenden Daten, Modelldiagnostik und darauf, wie statistische Erkenntnisse in eine operative Entscheidung überführt werden.
Vor Beginn des Versuchsdesigns sollte ein Freelancer die Entscheidung bestätigen, die durch die Studie unterstützt werden muss, ebenso das vorhandene Prozesswissen, die Zuverlässigkeit der Messungen, sichere Betriebsgrenzen und die für die Testdurchläufe verantwortliche Person. Außerdem sollten Datenbesitz, Dokumentationsstandards, Zugang zu Stakeholdern und der Umgang mit unerwarteten Ergebnissen vereinbart werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Design of Experiments in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 781 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Design of Experiments in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Design of Experiments in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Design of Experiments in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (94%) und Französisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Design of Experiments in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (50%), Fertigung (50%) und Automotive (35%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Design of Experiments in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Qualitätssicherung (71%), Forschung und Entwicklung (F&E) (62%) und Betrieb (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Design of Experiments eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
