15.10.2025 aktualisiert


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Premiumkunde
100 % verfügbarSenior Berater für künstliche Intelligenz, Data Science, BI und Datenanalyse
Hannover, Deutschland
Deutschland +2
Dr.rer.pol (Wirtschaftsmathematik), Dipl.-Math(Uni)Über mich
Ich bin promovierter Mathematiker und Professor für Wirtschaftsinformatik mit über 15 Jahren Erfahrung in Data Science, KI und Analytics. Meine Leidenschaft ist es, datengetriebene Strategien und skalierbare KI-Lösungen zu entwickeln, die echten Mehrwert schaffen.
Skills
Künstliche IntelligenzData Sciene Machine learningBusiness IntelligenceDatenanalyseDatenstrategieData ManagementData MiningBig Data & AIProjektmanager
Künstliche Intelligenz, Datenstrategie, Projektmanagement, SCRUM Master, Consulting, Business Intelligence, Maschinelles Lernen , Datenanalyse, Data Science, Big Data, AWS, Azure, Data Mining, Datenmanagement, Elasticsearch, Social Media Analyse, Geoanalytics, RapidMiner, R,R-Shiny, Shiny, Shiny-Server, Microsoft PowerBI, Power BI, Microsoft Fabric, Tableau, Alteryx, Python, DAX, SQL, SQL Server, MySQL, Cognos TM1, Oracle, Matlab, LINDO/LINGO, Maple, Talend, QGIS, ArcGIS, Dataiku, SPSS, DEVA, Energiewirtschaft, Wasserstoff, Pharmaindustrie, Automobilindustrie, Gesundheitsbranche, Logistik, Einkauf, Preisbestimmung, Marktforschung, Operations Research, Lineare Optimierung, Nichtlineare Optimierung, stochastische Optimierung, AWS, Azure, PostgreSQL
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRussischverhandlungssicher
Projekthistorie
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse der Medizindaten, u.a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätenanalyse, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen, Verordnungsanalysen.
Aufgaben, Verantwortlichkeit:
Methoden, Technologien:
Aufgaben, Verantwortlichkeit:
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPI‘s
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
- Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien:
- Simulation
- Künstliche Intelligenz
- Python
- R
- SQL
- Microsoft Power BI
- Amazon Web Services
- Elasticsearch
- PostgreSQL
- Multivariate Statistik
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse und Modellierung des Wasserstoffmarktes, einschließlich der Betrachtung der benötigten Flexibilität für das kurzfristige Anlaufen von Kraftwerken, Abschaltnotwendigkeiten sowie der Speicheroptimierung.
Aufgaben, Verantwortlichkeit:
Aufgaben, Verantwortlichkeit:
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPI‘s
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
- Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Simulation
- Künstliche Intelligenz
- Python
- R
- SQL
- Microsoft Power BI
- Amazon Web Services
- PostgreSQL
- Multivariate Statistik
Projektbeschreibung: Koordination und Entwicklung von KI- sowie klassischen Modellen zur Prognose der Preise (QPFC, MPFC, PFC) und Verkaufs- sowie Einspeisemengen für Strom und Gas
Aufgaben,Verantwortlichkeiten:
Methoden,Technologien:
Aufgaben,Verantwortlichkeiten:
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPI‘s
- Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards u.a. für die Bereiche: Preisprognose, Prognose der Verkaufsmenge, Einspeisemengeprognose, Netzlastprognose
- Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden,Technologien:
- Künstliche Intelligenz
- Python
- R
- SQL
- Microsoft Power BI
- Amazon Web Services
- PostgreSQL
- Azure
- Microsoft Fabric
- Multivariate Statistik

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Versichert bis: 01.04.2028