23.10.2025 aktualisiert
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Data Science/Engineering, Full-Stack Software-Development (Python/Django), DevOps
Berlin, Deutschland
Deutschland +1
InformatikSkills
PythonDjangoRESTData ScientistMachine LearningDevOpsKubernetesData EngineeringScalaFull Stack Developer
Über mich
Vielseitig interessiert mit viel Lust immer wieder Neues zu lernen. Von Backend-Entwickler (Perl/Python), über Fullstack-Entwickler (Python/Django/Scala), DevOps Engineer, Senior Data Scientist, Certified Kubernetes Administrator bis Data Engineer.
Freiberuflichkeit
Seit November 2019 arbeite ich als freiberuflicher Data Scientist und betreue dabei den kompletten DevOps-Entwicklungs-Prozess einer modernen Software-Lösung mit oder ohne KI-Anteil:
- Datenanalyse
- Konzeption und Implementierung von Machine-Learning-Modellen inkl. Test-Driven-Development und Deployment auf die Wunsch-Cloud-Infrastruktur oder On-Premise
- Data-Engineering inkl. Cloud-Computing und Backend-Development (Python/Scala)
- DevOps mit Terraform, Ansible, GitOps, AWS, GCP, Kubernetes oder OpenShift
- auf Wunsch inkl. Full-Stack-Development (Python/Django/Javascript/Perl)
- in jedem Fall testbasierte Arbeitsweise mit Fokus auf Sicherheit und Datenschutz
Besondere Stärken sind:
- Sehr breites anwendungsfähiges Wissen
- Betreuen von (Junior-)Entwicklern
- Debugging von Problemen
Top-Kenntnisse
- Data Science/Data Engineering,
- Full Stack Development (Python/Django, Scala/Spark)
- DevOps
Weitere Kenntnisse
- Airflow
- Anaconda
- Ansible
- Apache Webserver
- Artifactory/JFrog
- Azure Authentication
- Backend-Development (REST-APIs)
- Bash
- Bitbucket
- CI/CD
- Confluence
- Cytoscape
- Data Warehouse
- Data Vault
- Django
- Docker
- Elastic Stack
- Exasol
- Excel
- FastAPI
- Flask
- GCP
- Git
- Github Actions
- GitOps
- GKE
- GraphX
- Hadoop
- Helm
- Hive
- Hue
- HTML/CSS
- Jenkins
- Jira
- Jupyter
- jQuery
- Keras
- Kerberos
- Kubernetes
- Linux
- LDAP
- MS SQL Server
- MS Teams
- MySQL
- Natural Language Processing
- Numpy
- OCR
- OpenAPI/Swagger
- Pandas
- Parquet
- Perl
- PostgreSQL
- Protobuf
- Public Key Infrastructure
- Pytest
- Redis
- Scikit-Learn
- Scrum
- Selenium
- Slack
- Streamlit
- SQL
- Sqlalchemy
- Sqlite
- Subversion
- Test Driven Development
- OAuth2
- OICD
- OpenShift
- OpenSSL
- TensorFlow
- Terraform
- OpenRefine
- OpenShift
- Unix Shell Scripting
- Websockets
- Windows 10
- WSL 2
- x.509
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherFranzösischGrundkenntnisse
Projekthistorie
Erstellen und Betreuen von Python - Projekten für Analytic Data Warehouse für Group Audit (etwa 800 Mitarbeiter) bei der Deutschen Bank (etwa 100’000 Mitarbeiter)
- Erstellen automatisierter Data Pipelines im Risk Assessment
- Betreuung und Wissensweitergabe an interne Mitarbeiter
- Migration in die Hybrid Cloud
- DevOps
- Erstellen eines Authentifizierungssystem für alle Projekte innerhalb der Group Audit Data Analytics
Projekt Biobase
Digitales Produkt, das Wissenschaftlern während des Arzneimittel-Herstellungsprozess hilft, einfachen Zugang zu den relevanten Daten zu haben. Es verknüpft die Daten aus verschiedenen Quellen und Produktphasen (Forschung, Produktion, etc.) durch eine Harmonisierung zu einer kombinierten Datenmenge. Diese Daten werden verfügbar gemacht mitsamt der zugehörigen Analysen und Grafiken.
Digitales Produkt, das Wissenschaftlern während des Arzneimittel-Herstellungsprozess hilft, einfachen Zugang zu den relevanten Daten zu haben. Es verknüpft die Daten aus verschiedenen Quellen und Produktphasen (Forschung, Produktion, etc.) durch eine Harmonisierung zu einer kombinierten Datenmenge. Diese Daten werden verfügbar gemacht mitsamt der zugehörigen Analysen und Grafiken.
- Iterative Entwicklung der Data Processing Pipeline in einem
- Apache Hadoop Ökosystem basierend auf User Stories
- Automatisierung der Data Pipeline
- Sicherstellen der Qualität durch Daten-Exploration und Entwicklung passender Test-Methoden
- Exasol
- Lua
- Postgresql
- Spark
- Hadoop
- Hive
- Hue
- Oozie
- sqoop
- Parquet
- Scala
- GraphX
- sbt
- Golang
- Protobuf
- Openshift
- Windows 10
- Powershell
- Task Scheduler
- Visual Studio Code
- WSL2
- IntelliJ
- Jenkins
- SQL
- Python
- Jupyter Notebook, Jupyterlab
- Anaconda
- Pandas
- Scikit-learn
- Keras
- Bash
- Linux
- MS Teams, Skype for Business
- Mural
- Git
- BitBucket, Confluence, Jira
- Scrum
- OpenRefine
- Trifacta
- Cytoscape
- Excel
- OCR
- Apache Airflow
Weiterentwicklung einer bestehenden Applikation in Python und Django für ein Unternehmen im Bereich Informationssicherheit mit etwa 200 Mitarbeitern
-
Refactoring und Trouble Shooting des bestehenden testunterstützenden Python/Django Tools
-
Bug fixing der Applikation
-
Technische Beratung der Junior Django Entwickler
- Dokumentation des Quellcodes
Eingesetzte Technologien:
-
Python, Django
-
Javascript, jQuery
-
RHEL
-
Confluence, Jira, Crucible
-
Subversion
exali Berufshaftpflicht-Siegel
Das original exali Berufshaftpflicht-Siegel bestätigt dem Auftraggeber, dass die betreffende Person oder Firma eine aktuell gültige branchenspezifische Berufs- bzw. Betriebshaftpflichtversicherung abgeschlossen hat.
Versichert bis: 01.01.2026