Feature-Engineering-Experten in München

• 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

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Umsetzung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

• Synthetische Datensätze für die Erkennung von CXR, Mammografien und distalen Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusionsmodellen generiert und dabei >50k synthetische Bilder für Benchmarking erstellt.
• DSGVO-konforme Prozesse und Reproduzierbarkeit sichergestellt, wodurch die Nutzung des Datensatzes für interne Validierungen und akademische Zusammenarbeit ermöglicht wurde.
• Das Projekt wurde in der internen R&D-Präsentation von MedTank als wegweisende Initiative für synthetische Daten vorgestellt.

• Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
• Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
• Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
• Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
• Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
• Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.

• Entwickelte KI-gestützte Geschäfts- und Marketingstrategien für globale Kunden in verschiedenen Branchen.
• Unterstützte kleine Unternehmen und Gründer bei der Erstellung von Social-Media-Inhalten, Webdesign, UX/UI-Optimierungen und digitalen Marketingstrategien.
• Automatisierte Analyse-Workflows und entwickelte Dashboards zur Überwachung von Kampagnenleistung und Engagement-Kennzahlen.
• Half Kunden, ihre digitale Präsenz zu verbessern, indem kreatives Storytelling mit messbaren Insights kombiniert wurde.
• Beriet zur Integration von KI in Marketingprozesse, um Produktivität und kreative Effizienz zu steigern.

• 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.

• Gemeinsam mit einem Teammitglied einen Meta-Learning-Ansatz entwickelt, um mehrere neuronale Felder mithilfe eines Hypernetzwerks zu einer einzigen Szenendarstellung zusammenzuführen.
• Die Methode auf 2D-Daten (MNIST) und 3D-Daten (ShapeNet) implementiert und evaluiert und dabei eine schnellere Inferenz im Vergleich zu auf Overfitting basierenden Baselines gezeigt.

• Entwickelte Energieschätzmodelle, um den Stromlade- und Wasserstoffbetankungsbedarf an Lade- und Tankstellen für Logistik-Lkw in Deutschland zu ermitteln.
• Schätzte die zukünftige Güterverkehrsnachfrage in Deutschland mithilfe eines hausinternen Verkehrsbedarfsmodells.
• Entwarf ein Netzwerk aus Stromlade- und Wasserstofftankstellen auf Basis der Ergebnisse des Verkehrsmodells und unterstützte so die datenbasierte Infrastrukturplanung.