Skill-Profil eines fest angestellten Mitarbeiters des Dienstleisters
Deutsch
Muttersprache
Französisch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher
Spanisch
Grundkenntnisse
Einsatzorte
Einsatzorte
Ulm (Donau) (+500km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich
Projekte
Projekte
3 Monate
2024-07 - heute
Entwicklung eines KI-Tools zur automatisierten Vertragsanalyse mit LLM und RAG
Data ScientistAnalytisches DenkenFachliche AnforderungsanalyseMicrosoft Windows...
Data Scientist
Nach der Anpassung von § 2b UStG müssen öffentliche Institutionen
wirtschaftliche und nicht-wirtschaftliche Leistungen klar trennen, was eine
detaillierte Prüfung aller Verträge erfordert. Für eine führende
Wirtschaftsprüfungsgesellschaft entwickelt unser Berater ein KI-Tool, das die
Vertragsprüfung mithilfe von Large Language Models (LLM) und Retrieval
Augmented Generation (RAG) automatisiert. Dabei ist unser Berater
verantwortlich für die methodischen Entscheidungen, die Entwicklung des
Backends in Python sowie die Integration der Schnittstellen zum Frontend. Nach
der erfolgreichen Präsentation eines funktionalen Prototyps arbeitet er aktuell
an der Erweiterung des Funktionsumfangs, der Performance-Optimierung und der
Verbesserung der Benutzeroberfläche.
Analytisches DenkenFachliche AnforderungsanalyseMicrosoft WindowsPythonLinuxTechnische AnforderungsanalyseSourcetreeSchnittstellendesign/APIMachine LearningData ScienceLLMs (Large Language Models)Strukturierte ArbeitsweiseAnforderungsmanagementNatural Language Processing (NLP)NLPDockerAzure DevOpsAtlassian Jira
2 Jahre 7 Monate
2022-03 - heute
Datenanalysen für führendes Unternehmen in der Medizintechnik
Data ScientistDatenanalyseAutomatisierungDokumentation...
Data Scientist
Ein internationales Medizintechnik-Unternehmen erprobt in einer Langzeitstudie die klinischen und röntgenologischen Eigenschaften eines neues Implantatsystems. Unser Berater verantwortet die regelmäßige Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung und Dokumentation in Excel und R. Durch die Automatisierung der Auswertung und Dokumentation konnten die Kosten um ein Vielfaches reduziert und die fortwährende Qualität der Datensätze sichergestellt werden.
Entwicklung eines KI-Tools zur Interaktion mit unternehmensinternen Dokumenten
Data ScientistAnalytisches DenkenFachliche AnforderungsanalyseMicrosoft Windows...
Data Scientist
Ein Industrieunternehmen möchte eine Vielzahl interner Dokumente zu
Handbüchern zusammenfassen. Um diesen Prozess zu automatisieren ohne die
Sicherheit vertraulicher Dokumente zu gefährden soll ein Large Language Model
(LLM) mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz kommen, das auf
lokaler Hardware betrieben werden kann. Unser Berater hat eine Übersicht
verfügbarer Modelle und Infrastrukturen erarbeitet, sowie einen
Proof-of-Concept bereitgestellt.
Hochschullehre und Betreuung von Absolventen und Praktikanten
Wissenschaftler, DoktorandSchulung
Wissenschaftler, Doktorand
Als wissenschaftlicher Mitarbeiter konzipierte und leitete unser Berater hervorragend evaluierte Seminare und betreute Bachelor- und Masterstudierende mit sehr guten Abschlussarbeiten.
Schulung
4 Jahre 8 Monate
2019-02 - 2023-09
Forschung zu Intelligenz, Persönlichkeit und Messmethoden
Forschungsprojekt an der Universität Ulm zu Intelligenz, Persönlichkeit und statistischen Messmethoden. Er initiierte, koordinierte und schloss eine Vielzahl nationaler und internationaler Projekte erfolgreich ab. Dabei war er stets maßgeblich für die inhaltliche Ausrichtung und Datenanalyse der Arbeiten verantwortlich. In seinen Projekten analysierte er erfolgreich unterschiedliche Datentypen (bspw. Querschnitt, Längsschnitt, experimentelle Daten, Zeitreihen, Text) mit konventionellen statistischen Methoden (bspw. Hypothesentests, generalisierte lineare gemischte Modelle, metaheuristische Algorithmen, Faktoranalyse und Strukturgleichungsmodelle, Power Analyse, Meta-Analyse) und Methoden künstlicher Intelligenz (bspw. logistische Regression, XGBoost, Gaussian Mixture Models, Random Forest).
Datenanalysen für eine Studie zur Wirksamkeit einer neuartigen Krebstherapie
Data ScientistDatenanalyseVisualisierungData Modeling
Data Scientist
Eine deutschlandweit führende Tierklinik führte eine unabhängige Evaluation einer neuartigen Krebstherapie für Hunde durch. Unser Berater verantwortete die Datenanalyse der Studie, die er mit der FOSS jamovi (R GUI) umsetzte. Die Studie wurde erfolgreich publiziert wurde.
DatenanalyseVisualisierungData Modeling
1 Jahr 3 Monate
2022-01 - 2023-03
Entwicklung und Erprobung Tablet-basierter Diagnostik
Projektleitung, Data Science, Advanced AnalyticsDatenanalyseSchulungDokumentation...
Projektleitung, Data Science, Advanced Analytics
Ziel des Projekts war es, in Kooperation mit einem Forschungsinstitut Tablet-basierte Verfahren zur Messung von Intelligenz/Hochbegabung zu entwickeln, die von der Vorschule bis ins hohe Alter angewendet werden können. Die Verfahren sollten beliebig alterskalierbar, unabhängig von Vorbildung und Bildungshintergrund der Eltern, sowie effizient zu administrieren sein. Unser Berater verantwortete im Team maßgeblich folgende Phasen: 1. Programmierung der Tests in Inquisit Millisecond zur Darbietung auf Android-Tablets, 2. Schulung und Leitung des Testpersonals, 3. Planung und Durchführung mehrerer Studien, 4. Aufbereitung und Analyse der Ergebnisse in R, 5. Automatisierung der Gutachtenerstellung in R und LaTeX, 6. Kommunikation der Ergebnisse. Die Validierung der Tests verlief mit Erfolg. Die Ergebnisse sind in Fachzeitschriften publiziert, die Tests sind in mehrere Sprachen übersetzt, es wird an der Implementierung der Tests in routinemäßige Hochbegabtendiagnostik auf Landesebene gearbeitet.
Entwicklung, Validierung und Implementierung eines deutschlandweiten Studierendenauswahlverfahrens
Projektleitung, Data Science, WissenschaftlerAnforderungsanalyseEntwicklerDatenanalyse...
Projektleitung, Data Science, Wissenschaftler
Ziel des Projekts war es, ein Auswahlverfahren für Bachelor-Psychologie Studierende zu etablieren, dass über die Abiturnote hinaus prädiktiv für den Studienerfolg ist, verfälschungssicher ist und für große Bewerberzahlen skalierbar ist. Unser Berater verantwortete im Team maßgeblich folgende Phasen: 1. Anforderungsanalyse, 2. Abstimmung datenschutzrechtlicher Rahmenbedingungen, 3. Verfahrensentwicklung (Intelligenz- und Wissenstests), 4. statistische Analyse in R zur wissenschaftlichen Validierung des Verfahrens, 5. Implementierung des Verfahrens in der Hochschulzulassung und 6. Kommunikation der Projektergebnisse in Fachzeitschriften, internationalen Konferenzen und der Politik. Durch die Einführung des Auswahlverfahrens konnte die Vorhersage des Studienerfolgs verdoppelt werden. Das Projekt war so erfolgreich, dass das ursprünglich baden-württembergische Verfahren nun deutschlandweit an über 20 Universitäten eingeführt wurde. Die von unserem Berater etablierten ETL- und Analyse-Prozesse haben die jährliche Evaluation des Verfahrens nachhaltig vereinfacht.
Projektleitung für den mehrstufigen Personalauswahlprozess eines führenden deutschen Automobilherstellers. Zu seinen Verantwortlichkeiten gehörten unter anderem:
fachliche Kundenbetreuung
Begleitung von Roll-Outs und Change-Management
Stakeholder Management inkl. Betriebsrat
Evaluation des Auswahlverfahrens und Prozessanalysen
Durch umfangreiche Prozessanalysen und die Automatisierung des jährlichen HR-Monitoring Prozesses in R, Excel und PowerPoint konnten Prozesse deutlich beschleunigt und erhebliche Zeitersparnisse erzielt wären, während gleichzeitig die Mitarbeiter- und Bewerberzufriedenheit erhöht wurde.
Dashboard zur Simulation von Güte, Nutzen und Fairness von Personalauswahlentscheidungen
Data ScientistSimulationReportingVisualisierung...
Data Scientist
Zur Schulung von HR-Mitarbeitern eines Automobilkonzerns wurde ein Dashboard in R Shiny entwickelt, mit dem sich die Güte (Vorhersagekraft), der Nutzen (monetär) und die Fairness (Gruppenunterschiede) unterschiedlicher Personalauswahlverfahren (bspw. Tests, Interviews, Assessment Center) interaktiv entdecken und vergleichen lassen. Als Datengrundlage dienten simulierte Daten basierend auf wissenschaftlichen Publikationen. Als Teil einer Schulung konnte ein festgefahrenen Change Prozess im Personalauswahlprozess wieder angestoßen und erfolgreich abgeschlossen werden.
Evaluation eines mehrstufigen Auswahlprozesses bei einer Finanzinstitution
Data ScientistAnforderungsanalyseDatenanalyseETL...
Data Scientist
Es handelte sich um ein Projekt zur wissenschaftlichen Evaluation eines mehrstufigen Auswahlprozesses bei einer Finanzinstitution. Er war dabei zentraler Ansprechpartner für alle Stakeholder.
Die zentralen Schritte des Projekts waren:
Anforderungsanalyse relevanter Erfolgskriterien
Entwicklung eines unternehmensspezifischen Leistungsbeurteilungssystem
Erhebung und Zusammenführung der Auswahl- und Leistungsbeurteilungsdaten
Analyse der Vorhersagekraft des mehrstufigen Auswahlprozesses unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Standorte in R
Kommunikation der Ergebnisse und Ableitung von Prozessoptimierungen
Dashboard zur Analyse und Visualisierung von Umfragedaten
Data ScientistReportingVisualisierungETL...
Data Scientist
Hier wurde für eine Unternehmensberatung ein Dashboard zur kontinuierlichen Analyse und Visualisierung laufender Marktbefragungen in R Shiny konzipiert und implementiert.
Entwicklung eines KI-Tools zur automatisierten Vertragsanalyse mit LLM und RAG
Data ScientistAnalytisches DenkenFachliche AnforderungsanalyseMicrosoft Windows...
Data Scientist
Nach der Anpassung von § 2b UStG müssen öffentliche Institutionen
wirtschaftliche und nicht-wirtschaftliche Leistungen klar trennen, was eine
detaillierte Prüfung aller Verträge erfordert. Für eine führende
Wirtschaftsprüfungsgesellschaft entwickelt unser Berater ein KI-Tool, das die
Vertragsprüfung mithilfe von Large Language Models (LLM) und Retrieval
Augmented Generation (RAG) automatisiert. Dabei ist unser Berater
verantwortlich für die methodischen Entscheidungen, die Entwicklung des
Backends in Python sowie die Integration der Schnittstellen zum Frontend. Nach
der erfolgreichen Präsentation eines funktionalen Prototyps arbeitet er aktuell
an der Erweiterung des Funktionsumfangs, der Performance-Optimierung und der
Verbesserung der Benutzeroberfläche.
Analytisches DenkenFachliche AnforderungsanalyseMicrosoft WindowsPythonLinuxTechnische AnforderungsanalyseSourcetreeSchnittstellendesign/APIMachine LearningData ScienceLLMs (Large Language Models)Strukturierte ArbeitsweiseAnforderungsmanagementNatural Language Processing (NLP)NLPDockerAzure DevOpsAtlassian Jira
2 Jahre 7 Monate
2022-03 - heute
Datenanalysen für führendes Unternehmen in der Medizintechnik
Data ScientistDatenanalyseAutomatisierungDokumentation...
Data Scientist
Ein internationales Medizintechnik-Unternehmen erprobt in einer Langzeitstudie die klinischen und röntgenologischen Eigenschaften eines neues Implantatsystems. Unser Berater verantwortet die regelmäßige Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung und Dokumentation in Excel und R. Durch die Automatisierung der Auswertung und Dokumentation konnten die Kosten um ein Vielfaches reduziert und die fortwährende Qualität der Datensätze sichergestellt werden.
Entwicklung eines KI-Tools zur Interaktion mit unternehmensinternen Dokumenten
Data ScientistAnalytisches DenkenFachliche AnforderungsanalyseMicrosoft Windows...
Data Scientist
Ein Industrieunternehmen möchte eine Vielzahl interner Dokumente zu
Handbüchern zusammenfassen. Um diesen Prozess zu automatisieren ohne die
Sicherheit vertraulicher Dokumente zu gefährden soll ein Large Language Model
(LLM) mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz kommen, das auf
lokaler Hardware betrieben werden kann. Unser Berater hat eine Übersicht
verfügbarer Modelle und Infrastrukturen erarbeitet, sowie einen
Proof-of-Concept bereitgestellt.
Hochschullehre und Betreuung von Absolventen und Praktikanten
Wissenschaftler, DoktorandSchulung
Wissenschaftler, Doktorand
Als wissenschaftlicher Mitarbeiter konzipierte und leitete unser Berater hervorragend evaluierte Seminare und betreute Bachelor- und Masterstudierende mit sehr guten Abschlussarbeiten.
Schulung
4 Jahre 8 Monate
2019-02 - 2023-09
Forschung zu Intelligenz, Persönlichkeit und Messmethoden
Forschungsprojekt an der Universität Ulm zu Intelligenz, Persönlichkeit und statistischen Messmethoden. Er initiierte, koordinierte und schloss eine Vielzahl nationaler und internationaler Projekte erfolgreich ab. Dabei war er stets maßgeblich für die inhaltliche Ausrichtung und Datenanalyse der Arbeiten verantwortlich. In seinen Projekten analysierte er erfolgreich unterschiedliche Datentypen (bspw. Querschnitt, Längsschnitt, experimentelle Daten, Zeitreihen, Text) mit konventionellen statistischen Methoden (bspw. Hypothesentests, generalisierte lineare gemischte Modelle, metaheuristische Algorithmen, Faktoranalyse und Strukturgleichungsmodelle, Power Analyse, Meta-Analyse) und Methoden künstlicher Intelligenz (bspw. logistische Regression, XGBoost, Gaussian Mixture Models, Random Forest).
Datenanalysen für eine Studie zur Wirksamkeit einer neuartigen Krebstherapie
Data ScientistDatenanalyseVisualisierungData Modeling
Data Scientist
Eine deutschlandweit führende Tierklinik führte eine unabhängige Evaluation einer neuartigen Krebstherapie für Hunde durch. Unser Berater verantwortete die Datenanalyse der Studie, die er mit der FOSS jamovi (R GUI) umsetzte. Die Studie wurde erfolgreich publiziert wurde.
DatenanalyseVisualisierungData Modeling
1 Jahr 3 Monate
2022-01 - 2023-03
Entwicklung und Erprobung Tablet-basierter Diagnostik
Projektleitung, Data Science, Advanced AnalyticsDatenanalyseSchulungDokumentation...
Projektleitung, Data Science, Advanced Analytics
Ziel des Projekts war es, in Kooperation mit einem Forschungsinstitut Tablet-basierte Verfahren zur Messung von Intelligenz/Hochbegabung zu entwickeln, die von der Vorschule bis ins hohe Alter angewendet werden können. Die Verfahren sollten beliebig alterskalierbar, unabhängig von Vorbildung und Bildungshintergrund der Eltern, sowie effizient zu administrieren sein. Unser Berater verantwortete im Team maßgeblich folgende Phasen: 1. Programmierung der Tests in Inquisit Millisecond zur Darbietung auf Android-Tablets, 2. Schulung und Leitung des Testpersonals, 3. Planung und Durchführung mehrerer Studien, 4. Aufbereitung und Analyse der Ergebnisse in R, 5. Automatisierung der Gutachtenerstellung in R und LaTeX, 6. Kommunikation der Ergebnisse. Die Validierung der Tests verlief mit Erfolg. Die Ergebnisse sind in Fachzeitschriften publiziert, die Tests sind in mehrere Sprachen übersetzt, es wird an der Implementierung der Tests in routinemäßige Hochbegabtendiagnostik auf Landesebene gearbeitet.
Entwicklung, Validierung und Implementierung eines deutschlandweiten Studierendenauswahlverfahrens
Projektleitung, Data Science, WissenschaftlerAnforderungsanalyseEntwicklerDatenanalyse...
Projektleitung, Data Science, Wissenschaftler
Ziel des Projekts war es, ein Auswahlverfahren für Bachelor-Psychologie Studierende zu etablieren, dass über die Abiturnote hinaus prädiktiv für den Studienerfolg ist, verfälschungssicher ist und für große Bewerberzahlen skalierbar ist. Unser Berater verantwortete im Team maßgeblich folgende Phasen: 1. Anforderungsanalyse, 2. Abstimmung datenschutzrechtlicher Rahmenbedingungen, 3. Verfahrensentwicklung (Intelligenz- und Wissenstests), 4. statistische Analyse in R zur wissenschaftlichen Validierung des Verfahrens, 5. Implementierung des Verfahrens in der Hochschulzulassung und 6. Kommunikation der Projektergebnisse in Fachzeitschriften, internationalen Konferenzen und der Politik. Durch die Einführung des Auswahlverfahrens konnte die Vorhersage des Studienerfolgs verdoppelt werden. Das Projekt war so erfolgreich, dass das ursprünglich baden-württembergische Verfahren nun deutschlandweit an über 20 Universitäten eingeführt wurde. Die von unserem Berater etablierten ETL- und Analyse-Prozesse haben die jährliche Evaluation des Verfahrens nachhaltig vereinfacht.
Projektleitung für den mehrstufigen Personalauswahlprozess eines führenden deutschen Automobilherstellers. Zu seinen Verantwortlichkeiten gehörten unter anderem:
fachliche Kundenbetreuung
Begleitung von Roll-Outs und Change-Management
Stakeholder Management inkl. Betriebsrat
Evaluation des Auswahlverfahrens und Prozessanalysen
Durch umfangreiche Prozessanalysen und die Automatisierung des jährlichen HR-Monitoring Prozesses in R, Excel und PowerPoint konnten Prozesse deutlich beschleunigt und erhebliche Zeitersparnisse erzielt wären, während gleichzeitig die Mitarbeiter- und Bewerberzufriedenheit erhöht wurde.
Dashboard zur Simulation von Güte, Nutzen und Fairness von Personalauswahlentscheidungen
Data ScientistSimulationReportingVisualisierung...
Data Scientist
Zur Schulung von HR-Mitarbeitern eines Automobilkonzerns wurde ein Dashboard in R Shiny entwickelt, mit dem sich die Güte (Vorhersagekraft), der Nutzen (monetär) und die Fairness (Gruppenunterschiede) unterschiedlicher Personalauswahlverfahren (bspw. Tests, Interviews, Assessment Center) interaktiv entdecken und vergleichen lassen. Als Datengrundlage dienten simulierte Daten basierend auf wissenschaftlichen Publikationen. Als Teil einer Schulung konnte ein festgefahrenen Change Prozess im Personalauswahlprozess wieder angestoßen und erfolgreich abgeschlossen werden.
Evaluation eines mehrstufigen Auswahlprozesses bei einer Finanzinstitution
Data ScientistAnforderungsanalyseDatenanalyseETL...
Data Scientist
Es handelte sich um ein Projekt zur wissenschaftlichen Evaluation eines mehrstufigen Auswahlprozesses bei einer Finanzinstitution. Er war dabei zentraler Ansprechpartner für alle Stakeholder.
Die zentralen Schritte des Projekts waren:
Anforderungsanalyse relevanter Erfolgskriterien
Entwicklung eines unternehmensspezifischen Leistungsbeurteilungssystem
Erhebung und Zusammenführung der Auswahl- und Leistungsbeurteilungsdaten
Analyse der Vorhersagekraft des mehrstufigen Auswahlprozesses unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Standorte in R
Kommunikation der Ergebnisse und Ableitung von Prozessoptimierungen
Dashboard zur Analyse und Visualisierung von Umfragedaten
Data ScientistReportingVisualisierungETL...
Data Scientist
Hier wurde für eine Unternehmensberatung ein Dashboard zur kontinuierlichen Analyse und Visualisierung laufender Marktbefragungen in R Shiny konzipiert und implementiert.