Professional Summary Berufliches Profil
Senior IT Architect and Data Scientist with 8+ years bridging AI innovation and regulated industries. I move AI beyond prototypes into secure, audit-proof production systems — RAG architectures, LLM agents, and enterprise automation — with a background spanning Computer Science, Economics, and Law, and GDPR / EU AI Act compliance built in by design.
Senior IT-Architekt und Data Scientist mit über 8 Jahren Erfahrung an der Schnittstelle von KI-Innovation und regulierten Branchen. Ich überführe KI von Prototypen in sichere, auditfeste Produktivsysteme — RAG-Architekturen, LLM-Agenten und Prozessautomatisierung —, mit einem Hintergrund aus Informatik, Wirtschaftswissenschaften und Recht sowie DSGVO- und EU-AI-Act-Konformität von Beginn an.
Professional Experience Berufserfahrung
AI Architect KI-Architekt
Engineering Tech Leader · Nuremberg, Germany Engineering Tech Leader · Nürnberg, Deutschland
Freelance Data Scientist & AI Architect Freiberuflicher Data Scientist & KI-Architekt
Diverse Companies · Berlin/Bremen, Germany Verschiedene Unternehmen · Berlin/Bremen, Deutschland
- Consulting and training in automotive (predictive maintenance) and e-commerce sectors
- Conducted Applied Machine Learning training programs for Audi AG
- Teaching university classes and providing academic support in interdisciplinary programs
- Beratung und Schulung in der Automobilbranche (Predictive Maintenance) und im E-Commerce
- Durchführung von Schulungsprogrammen für angewandtes Machine Learning bei der Audi AG
- Lehrtätigkeit an Universitäten und akademische Unterstützung in interdisziplinären Studiengängen
Data Scientist Trainer Data-Science-Dozent
Data Science Retreat · Berlin, Germany Data Science Retreat · Berlin, Deutschland
- Taught advanced courses in Machine Learning and streaming analytics platforms
- Provided consulting services for external corporate partners
- Mentored over 50 data science participants through their capstone projects
- Unterrichtete fortgeschrittene Kurse in Machine Learning und Streaming-Analytics-Plattformen
- Beratungsleistungen für externe Unternehmenspartner
- Betreute über 50 Data-Science-Teilnehmer bei ihren Abschlussprojekten
Research Associate Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Universität Potsdam · Potsdam, Germany Universität Potsdam · Potsdam, Deutschland
- Conducted research in Machine Learning with focus on game theory applications
- Led malware detection project over HTTPS with Cisco Systems — designed scalable Apache Spark ML pipeline for terabyte-scale network data, reducing analysis time from days to hours
- Taught 'Intelligent Data Analysis 1 & 2', migrating curriculum from Matlab to Python and introducing Docker-based Jupyter Notebooks
- Forschung im Bereich Machine Learning mit Schwerpunkt Spieltheorie
- Leitete ein Projekt zur Malware-Erkennung über HTTPS in Zusammenarbeit mit Cisco Systems — entwickelte eine skalierbare Apache-Spark-ML-Pipeline für Netzwerkdaten im Terabyte-Bereich und reduzierte die Analysezeit von Tagen auf Stunden
- Lehrte „Intelligent Data Analysis 1 & 2", migrierte den Lehrplan von Matlab zu Python und führte Docker-basierte Jupyter Notebooks ein
Past Collaborations Weitere Stationen
- New Yorker GmbH & Co. KG (Senior Data Scientist): Built an XGBoost-based sales forecasting model, mentored two data scientists.
- Cassantec, now ABB (Lead Developer, Core Solution/Backend): Migrated predictive maintenance PoC to enterprise Java/Scala application, managed a nearshoring team of four.
- Pixelpark (Data Scientist): Developed Java-based web applications.
- Acrolinx (Software Engineer: Data & Reporting): Contributed to NLP solutions for content optimization.
- FZI (Research Assistant): Researched semantic web technologies.
- Freie Universität Berlin (Tutor): Taught introductory programming courses.
- New Yorker GmbH & Co. KG (Senior Data Scientist): Entwickelte ein XGBoost-basiertes Absatzprognosemodell, betreute zwei Data Scientists.
- Cassantec, heute ABB (Lead Developer, Core Solution/Backend): Migrierte einen Predictive-Maintenance-PoC zu einer Java/Scala-Unternehmensanwendung, leitete ein vierköpfiges Nearshoring-Team.
- Pixelpark (Data Scientist): Entwicklung Java-basierter Webanwendungen.
- Acrolinx (Software Engineer: Data & Reporting): Mitwirkung an NLP-Lösungen zur Content-Optimierung.
- FZI (Wissenschaftliche Hilfskraft): Forschung zu Semantic-Web-Technologien.
- Freie Universität Berlin (Tutor): Durchführung einführender Programmierkurse.
Education Ausbildung
B.Sc. Economics
B.Sc. Wirtschaftswissenschaften
M.Sc. Computer Science
Diplom Informatik
B.Sc. Mathematics
B.Sc. Mathematik
B.Sc. Computer Science
Vordiplom Informatik
Master Business Information Systems Master Wirtschaftsinformatik
FernUniversität in Hagen
M.Sc. Wirtschaftsinformatik · Analytical Specialization
M.Sc. Wirtschaftsinformatik · Schwerpunkt Analytics
In Progress · Current Grade: 1.0 ≈ 4.0/4.0 GPA · 9 completed · 1 in progress
Laufend · Aktueller Notenschnitt: 1,0 · 9 abgeschlossen · 1 in Bearbeitung
Modulübersicht anzeigen
Wahlpflichtmodule
Masterseminar + Masterarbeit
Reserve
Bachelor in Economics Bachelor Wirtschaftswissenschaften
FernUniversität in Hagen
B.Sc. Wirtschaftswissenschaften
In Progress · Current Grade: 1.3 ≈ 3.7/4.0 GPA
Laufend · Aktueller Notenschnitt: 1,3
Modulübersicht anzeigen
Pflichtmodule (100 ECTS)
Wahlmodule (60+20 ECTS)
Bachelorarbeit (20 ECTS)
Zusätzlich
Law Studies Rechtswissenschaften
FernUniversität in Hagen
Erste Juristische Prüfung (EJP) aka Staatsexamen; LL.B.
In Progress
Laufend
Anforderungen anzeigen (§ 7 I JAG NRW)
1. Studienzeit ✓
2. Zwischenprüfung
3. Fremdsprachige Rechtsausbildung ✓
4. Praktische Studienzeit
5. Leistungsnachweise ✓
Master Computer Science Diplom Informatik
Freie Universität Berlin
Diplom-Informatiker
Completed (Grade: 1.5 ≈ 3.5/4.0 GPA, top 10%) · Specializations: IT Security, Algorithms
Abgeschlossen (Note: 1,5, Top 10%) · Schwerpunkte: IT-Sicherheit, Algorithmen
Bachelor Mathematics Bachelor Mathematik
Freie Universität Berlin
B.Sc. Mathematik
Completed (Grade: 1.1 ≈ 3.9/4.0 GPA, top 1%) · Specializations: Discrete Mathematics, Optimization, Algebra
Abgeschlossen (Note: 1,1, Top 1%) · Schwerpunkte: Diskrete Mathematik, Optimierung, Algebra
Bachelor Computer Science Vordiplom Informatik
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Vordiplom Informatik
Completed (Core Grade: 1.2 ≈ 3.8/4.0 GPA) · Minor: Physics
Abgeschlossen (Kernfach-Note: 1,2) · Nebenfach: Physik
High School Diploma Abitur
Schulzentrum Carl von Ossietzky, Bremerhaven
Allgemeine Hochschulreife (Abitur)
Completed (Grade: 1.3 ≈ 3.7/4.0 GPA) · Major subjects: Mathematics, Computer Science
Abgeschlossen (Note: 1,3) · Leistungskurse: Mathematik, Informatik
Technical Skills Technische Kenntnisse
Programming Languages Programmiersprachen
AI & Machine Learning KI & Machine Learning
Data & Infrastructure Daten & Infrastruktur
Regulatory & Compliance Recht & Compliance
Languages Sprachen
Featured Projects Ausgewählte Projekte
leveling-up-jupyter
Leveling up your Jupyter notebook skills.
Jupyter-Notebook-Fähigkeiten auf das nächste Level heben.
cookiecutter-kaggle
A cookiecutter-based project template for starting Kaggle projects with Python.
Eine Cookiecutter-Vorlage für den Einstieg in Kaggle-Projekte mit Python.
leveling-up-viz-story
Material for my workshop at PyData Berlin 2018.
Materialien für meinen Workshop bei PyData Berlin 2018.
Publications & Talks Publikationen & Vorträge
- Research Paper: "Malware Detection by HTTPS Traffic Analysis" (2018)
- Talk: "Leveling up your storytelling and visualization skills" — PyData Berlin (2018)
- Tutorial: "Leveling up your Jupyter notebook skills" (2017)
- Talk: "Doing Statistics and Machine Learning wrong in the Big Data age" (2016)
- Talk with Tutorial: "Starting Data Science with Kaggle" (2015)
- Talk: "Limits and Ethics of Data Science" (2014)
- Forschungsarbeit: „Malware Detection by HTTPS Traffic Analysis" (2018)
- Vortrag: „Leveling up your storytelling and visualization skills" — PyData Berlin (2018)
- Tutorial: „Leveling up your Jupyter notebook skills" (2017)
- Vortrag: „Doing Statistics and Machine Learning wrong in the Big Data age" (2016)
- Vortrag mit Tutorial: „Starting Data Science with Kaggle" (2015)
- Vortrag: „Limits and Ethics of Data Science" (2014)