13.11.2025 aktualisiert
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Senior Manager Data Science & Software Engineering
Buchholz i. d. N., Deutschland
Weltweit
Dr. rer. nat. (Mathematik)Über mich
Senior Manager mit über 15 Jahren Erfahrung in Data Science, Software Engineering, quantitativer Analyse und IT-Architektur. Kombination aus tiefem technischen Know-how und wirtschaftlicher Expertise (CFA-Charterholder).Spezialisiert auf Data-Driven Systems, Realtime-Analytics & Cloud-Architekturen.
Skills
JavaAPIsAgile MethodologieKünstliche IntelligenzAirflowAmazon Web ServicesData AnalysisArchitekturMicrosoft AzureC++KapitalmärkteCloud ComputingComplianceDatenbankenDevopsDjangoWirtschaftEnergiemarktR (Programmiersprache)SkalierbarkeitInvestment BankingPythonPostgresqlMachine LearningMathematische ModellierungMongodbMultidisziplinären AnsatzNumpyOracle FinancialsScrumSoftware ArchitectureQuantumRedisPower BiTensorflowPrometheusScaled Agile FrameworkHandelSoftwareentwicklungTechnische LeitungTypescriptOpenapiParquetElektrofahrzeugQliksenseData ScienceOktaPytorchGrafanaApache SparkSpringbootIT-ArchitekturGitlabFastapiKanbanPandasScikit-learnKubernetesInfluxdbApache KafkaMachine Learning OperationsTerraformSplunkDockerJenkinsDatabricks
Senior Manager mit über 15 Jahren Erfahrung in Data Science, Software Engineering, quantitativer Analyse und IT-Architektur. Kombination aus tiefem technischen Know-how und wirtschaftlicher Expertise (CFA-Charterholder). Spezialisiert auf Data-Driven Systems, Realtime-Analytics und skalierbare Cloud-Architekturen.
Langjährige Erfahrung in Banken, Energie- und Technologieunternehmen sowie in der Beratung. Verantwortlich für die Konzeption, Entwicklung und Modernisierung komplexer Daten- und Analysesysteme, insbesondere im Umfeld von Energiehandel, Finanzmärkten und regulatorischem Reporting.
Technologische Schwerpunkte:
- Sprachen & Frameworks: Python (Pandas, NumPy, FastAPI, Django), Java (17–23, Spring Boot), C/C++, R, TypeScript
- Daten & Analytics: Apache Spark, Kafka, Airflow, Parquet, Databricks, Qlik Sense, Power BI
- Machine Learning & KI: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLflow, Prophet
- Datenbanken: PostgreSQL, MongoDB, Oracle, Redis, QuestDB, InfluxDB
- DevOps & Cloud: Docker, Kubernetes, Helm, Terraform, Jenkins, GitLab, Azure, AWS
- API & Security: Kong, Keycloak, OpenAPI, APISIX
- Monitoring: Prometheus, Grafana, Splunk
Rollen & Expertise:
- Lead Data Scientist / Solution Architect
- Software Engineer & Quant Developer
- DevOps Engineer & Cloud Architect
- Business Analyst / Feature Engineer
Branchenfokus:
Banken, Energiehandel, E-Mobility, Regulatorik (IReF, BIRD), Investment Banking, Trading-Systeme
Ich kombiniere wissenschaftliche Präzision mit praktischer Umsetzungskompetenz – von der mathematischen Modellierung über skalierbare Softwarearchitekturen bis zur produktionsreifen Cloud-Lösung. Routiniert im agilen Umfeld (Scrum, SAFe, Kanban) und erfahren in der technischen Leitung interdisziplinärer Teams.
Remote oder vor Ort (Hamburg und Umgebung) verfügbar.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherSpanischgut
Projekthistorie
Leitung von Data Science und Software Engineering Projekten mit Fokus auf Fintech-Lösungen und regulatorische Anforderungen.
Entwicklung quantitativer Modelle und Analytics-Systeme für Investment Banking. Architektur und Implementierung von Trading-Algorithmen und Risikomanagement-Systemen.
Beratung im Bereich quantitative Finanzmodellierung und Software-Entwicklung für Finanzdienstleister.