R Experten in München

• Steuerung der erfolgreichen Erprobung und kommerziellen Einführung der OpenRAN-Technologie sowie des Austauschs von Legacy-SRAN für 2 Mobilfunknetzbetreiber in Deutschland.
• Governance und Koordination des gesamten End-to-End-Projektlebenszyklus für mehrere Workstream-Leads, z. B. Operations, Performance, Site Solution Management, Design, SW Delivery, Integration & Implementation, OSS Tools und Unterstützung durch 3rd-party Resource.
• Projektplanung zur Abdeckung wichtiger Meilensteine durch Abstimmung der Roadmap gemäß den Vorgaben der deutschen Bundesnetzagentur (BNetzA) als Anbieter.
• Unterstützung des Account-Teams vor und nach dem Vertrieb bei RfP/RfQ-Einreichungen.

PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung

Erneuerbare Energien / Solar Equipment

Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence

• Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...

• 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

• Entwicklung einer leistungsstarken Anzeigenbereitstellung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (Multi-Campaign & Multi-Channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP Solvers, Pytorch, Pandas, Docker

• Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
• Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
• Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
• Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.

• Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
• Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
• Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
• Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
• Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
• Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
• Methoden: Kanban.

• Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
• Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
• Optimierung und Reduzierung
• Regressionstests
• Wissensvermittlung und Dokumentation

• Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines 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 zur Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
• Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
• Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
• Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
• Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
• Entwicklung von Copilot Agent Skills

• Entwickelte und pflegte 5 Power-BI-Dashboards für die Analyse von Pipeline-Tracking, Prognosen, Umsatzlücken, Quotenerreichung und Geschäftsabschlussleistung.
• Erstellte wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Berichte, die von etwa 100 Stakeholdern aus Vertrieb, Finanzen und Marketing genutzt wurden.
• Entwickelte semantische Datenmodelle und ETL-Workflows mit Power Query, DAX und SQL; integrierte Daten aus Salesforce, SharePoint, dem internen Data Warehouse und Excel.
• Automatisierte Datenimport, -bereinigung, -transformation, Formatstandardisierung, KPI-Berechnungen, Dashboard-Aktualisierung und Berichtsvorbereitung mit Power Query, DAX und Power BI. Dadurch entfielen mehrere Stunden regelmäßiger manueller Arbeit für Datenaufbereitung und Berichtserstellung.
• Standardisierte KPI-Berechnungen und erstellte interaktive Berichte mit Sicherheit auf Zeilenebene, Drill-through und Wasserfallanalyse für Geschäftsreviews und Prognosen.

• Skalierbare Datenanwendungen entworfen, entwickelt und konfiguriert, passend zu Geschäftsprozessen und technischen Anforderungen.
• Skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen mit Snowflake über AWS, Azure und GCP entwickelt und dabei dbt für Datentransformation und Modellierung eingebunden.
• Robuste ETL-Datenpipelines aufgebaut und gepflegt, um hohe Datenqualität für eine reibungslose Migration und systemübergreifende Integration sicherzustellen.
• Starke Expertise in SQL und Python mit umfassender Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung und Streaming-Datenverarbeitung gezeigt; sicher im Umgang mit Git-basiertem Versionsmanagement, CI/CD-Prozessen und Test-Frameworks, mit solidem Wissen in den Bereichen Datenqualität, Observability, Kostenoptimierung, Sicherheit und Data-Governance.
• Mehrere Datenmigrationsinitiativen von SAP HANA nach Snowflake mit einem modularen dbt-Framework geleitet.
• End-to-End-Daten-Transformations-Workflows mit dbt auf Snowflake entworfen und gepflegt, geschichtete Datenmodelle implementiert, die Performance optimiert und eine hochwertige Datenbereitstellung für Business Intelligence und Reporting sichergestellt.
• Entwicklungs-, QA- und Produktions-Deployments über strukturierte Versionskontrolle und Release-Management mit GitLab gesteuert.
• Daten aus mehreren Quellen, darunter relationale Datenbanken, Flat Files, Excel und große Systeme, in Snowflake integriert und zentralisiert.
• Umfassende Expertise in den Datenbereichen Sales, Marketing, HR und ERP angewendet und relevante KPIs sowie Reporting-Lösungen entwickelt und gepflegt.
• Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um End-to-End-Datenlösungen termingerecht durch proaktives Lösen von Problemen und gute Abstimmung umzusetzen.
• Die Snowflake-Sandbox-Umgebung für die Data-Engineering-Abteilung administriert.
• Kolleginnen und Kollegen, die in Datenrollen gewechselt sind, in Snowflake geschult und technische Beratung sowie Mentoring für Junior-Teammitglieder übernommen.

• Entwicklung einer KI-Vision: Abgleich bewährter externer Ansätze mit einer Analyse von Prozessen, Schnittstellen, Stakeholdern, Datenflüssen und Output-KPIs, um ein langfristiges Zielbild für Prozessautomatisierung und KI-Unterstützung zu entwickeln
• Konzeption eines maßgeschneiderten Schulungsprogramms für Mitarbeitende, z. B. für eine Stiftung des öffentlichen Dienstes: Grundlagen der KI, Anwendungen generativer KI, Bewertung menschlicher Urteilsfähigkeit und maschineller Steuerung in gesellschaftlich sensiblen Anwendungsbereichen
• Umsetzung fortgeschrittener Weiterbildungen speziell für Produktmanager: Einsatz von KI in Innovation, Portfoliomanagement, Prozessautomatisierung und Marketing zur Förderung neuer Produkte und Dienstleistungen
• Mehrfach als Keynote-Speaker aufgetreten: KI-getriebene Transformation von Unternehmen durch kulturellen Wandel und zukunftsorientierte Führungspraktiken
• Laufender Austausch von Fachwissen und Erfahrungen mit meinem persönlichen Netzwerk führender KI-Strategen in multinationalen Unternehmen, z. B. Siemens, Mercedes-Benz, BMW, McDonald’s, Adidas, Linde, Infineon, TÜV Süd, um bewährte Ansätze aus der Praxis zu sammeln
• Zusammenarbeit mit erfahrenen Führungsnetzwerken, z. B. TEC Leadership Institute und PM1, um durch größere Reichweite über Unternehmen und Branchen hinweg mehr Wirkung zu erzielen

End-to-End-Recruiting geleitet

• Ich begann meine Karriere beim Nationalen Statistikamt als Assistant Expert und wurde später zum Expert befördert
• Spezialisiert auf die Analyse amtlicher Statistiken und den Umgang mit komplexen Datensätzen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
• Jährlich über 20 laufende Projekte erfolgreich betreut und koordiniert und mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um datengestützte Entscheidungen und Prozessoptimierungen voranzutreiben
• Jährlich Saisonbereinigungsanalysen für über 1,000 Zeitreihen mit JDemetra+ durchgeführt, darunter BIP, Außenhandel und Indizes des Verbrauchervertrauens
• Prognose-, Rückschätzungs- und Nowcasting-Verfahren auf Zeitreihen angewandt und komplexe Datensätze sowie hochfrequente Zeitreihen analysiert
• Ökonometrische Modelle erstellt, um wirtschaftliche Trends und politische Auswirkungen zu bewerten, und statistische Verfahren zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit angewandt
• Statistische Modelle, darunter ARIMA-Modelle, erstellt und wichtige Variablen anhand statistischer Tests und ihrer wirtschaftlichen Bedeutung bestimmt
• Datenintegrität sichergestellt, indem Anomalien erkannt, Datensätze bereinigt, Ausreißer identifiziert und die Datenqualität in Datenbanken verbessert wurden
• Arbeitsabläufe zur Datenvorverarbeitung und -umwandlung mit Python und SQL automatisiert, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Effizienz gesteigert wurde
• Dashboards und Berichte in Excel und R Markdown entwickelt, um Ergebnisse anschaulich darzustellen und wirkungsvoll zu präsentieren
• Andere Abteilungen bei ihrem Bedarf an Datenanalysen unterstützt und Schulungen zu Datenanalyse, Zeitreihen und Saisonbereinigung angeboten
• Methodenberichte für amtliche Statistiken erstellt und Ergebnisse sowie Erkenntnisse an technische und nichttechnische Interessengruppen vermittelt
• Mit internationalen Partnern (EUROSTAT, ICON Institute) zusammengearbeitet, um Methoden zu harmonisieren
• An Statistiken zu Außenhandelsindizes, Bruttoinlandsprodukt, Arbeitskräfteerhebungen, Außenhandelsstatistiken, Umsatzindizes, Industrieproduktionsindex, Verbraucherpreisindex, Verbrauchervertrauen, Arbeitseinsatz, Arbeitskosten und Verdiensten, Einzelhandelsindizes, Dienstleistungen sowie Vertrauen im Einzelhandel und im Baugewerbe gearbeitet

• Performanceoptimierung/Reportingzentralisierung durch Aufbau von Datenmodellen via SSMS (SQL) & SSAS (DAX) & Dataintegration via SSIS
• Optimierung und Erweiterung aktuelles PowerBI Datasets (parallel bis Fertigstellung Datenmodell in SSAS)
• Erweiterung aktuelles Reporting (nach Aufbau SSAS Datenmodell Umzug des Reportings auf SSAS Quelle)
• Regressionsanalysen, Kohortenanalysen, Preis-/Mengenanalysen, Erfolgsanalysen von Strategieprojekten
• Schulung interner Kollegen