25.08.2025 aktualisiert
100 % verfügbar
Consultant
Neckargemünd, Deutschland
Deutschland
M.Sc. MathematikSkills
SAP CloudKünstliche IntelligenzC++Cloud ComputingInformation EngineeringPythonMatlabMachine LearningMathematikNumpyOpen Data ProtocolPower BiSAP ApplicationsSAP BusinessSap HanaScipySQLLaunchpadData ScienceSAP Business Technology PlatformPandasMatplotlibScikit-learnDatabricks
Ausbildung
Master Mathematik, Universität Heidelberg
Management Summary Als angewandter Mathematiker mit Masterabschluss bin ich sowohl als Data Scientist als auch als Data Engineer in Projekten aktiv. Ich verbinde dabei meine ausgeprägten analytischen Fähigkeiten mit umfangreichem technologischem Know-how auf der SAP Business Technology Platform und SAP Business Data Cloud, insbesondere der SAP Datasphere, SAP HANA Cloud und dem SAP Business AI Services. Durch meine Ausbildung als angewandter Mathematiker habe ich sehr gute Kenntnisse in Python, insbesondere numpy, pandas, scipy, matplotlib und scikit-learn.
Fachliche Schwerpunkte
- Data Science (Machine Learning & AI)
- Data Engineering (SQL, Python)
- SAP Business Data Cloud (SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, SAP Databricks)
- SAP HANA Cloud
- SAP Business AI (SAP AI Core, SAP AI Launchpad)
- Power BI
Verfügbarkeit Vollzeit
Berufliche Stationen
Seit 2025 nfaculty GmbH
2023 – 2024 Exxeta AG, Werkstudent
2023 – 2023 ABB Stotz-Kontakt GmbH, Praktikant
2022 – 2023 Universität Heidelberg, Tutor Mathematik
Kompetenz
Programmiersprachen Python, C++, MatLab, SQL
Datenbanken SAP HANA Cloud (SQL Engine, Graph Engine, Vector Engine)
Datenkommunikation Rest, OData
Standardprodukte und Tools SAP Datasphere, SAP Databricks, SAP Analytics Cloud, SAP HANA Cloud, SAP AI Core, SAP AI Launchpad, Power BI
Methoden Scrum
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Ziel war die Bereitstellung von Datenprodukten in der SAP Datasphere für Dashboards und ad-hoc Analysen mit der SAP Analytics Cloud.
· Analyse der Schnittstellen der HR Quellsysteme
· Aufbau von Datentransformationen in der SAP Datasphere
· Umsetzung von Historisierungslogiken (SCD2) mit Stored Procedures
· Aufbau eines harmonisierten Data Marts für das Reporting
· Analyse der Schnittstellen der HR Quellsysteme
· Aufbau von Datentransformationen in der SAP Datasphere
· Umsetzung von Historisierungslogiken (SCD2) mit Stored Procedures
· Aufbau eines harmonisierten Data Marts für das Reporting
Ziel war die Umsetzung eines RAGs mit der SAP HANA Cloud Vector Engine unter Nutzung des SAP AI Core Services zur Analyse & Verarbeitung von (PDF) Dokumenten mittels GenAI und Kombination mit Daten aus der SAP Datasphere.
Aufgaben
· Konzeption & Architektur der Services
· Aufsetzen der Services auf der SAP Business Technology Platform
· Programmierung des RAG auf der SAP HANA Cloud
· Anbindung der SAP Datasphere für weitere Daten
· Konfiguration & Umsetzung der RAG Logik auf dem SAP AI Core
· Training von Machine Learning Modellen im AI Core
Aufgaben
· Konzeption & Architektur der Services
· Aufsetzen der Services auf der SAP Business Technology Platform
· Programmierung des RAG auf der SAP HANA Cloud
· Anbindung der SAP Datasphere für weitere Daten
· Konfiguration & Umsetzung der RAG Logik auf dem SAP AI Core
· Training von Machine Learning Modellen im AI Core
Ziel war das Trainieren von ML-Modellen in der SAP HANA Cloud mit dem SAP AI Core zur schnellen Einschätzung von neuen Daten.
Aufgaben
· Hosten einer Application im SAP AI Core
· Trainieren von ML-Modell in der SAP HANA Cloud mittels Docker
· Verwalten von Zugangsdaten in SAP AI Core
· Erstellen einer REST-API für ML-Modell Anfrage von Drittsystemen
Aufgaben
· Hosten einer Application im SAP AI Core
· Trainieren von ML-Modell in der SAP HANA Cloud mittels Docker
· Verwalten von Zugangsdaten in SAP AI Core
· Erstellen einer REST-API für ML-Modell Anfrage von Drittsystemen