ML/AI Engineer

Data Science & KI
Deep Learning, Churn & Survival Analysis, Time Series Analysis,
Contextual Bandits, Bayesian Modeling, Hypothesentests,, Random Forests, Clustering,  Decision Trees, Regression, A/B Tests
Programmiersprachen
R, Python, Ruby, Bash (previously Java, Clojure, Javascript, C, C++, Objective C, Smalltalk, Matlab, Perl, x86 Assembly, GLSL)
Datenbanken
Spark, Hadoop, Hive, BigQuery, MySQL, PostgreSQL, Oracle 
Werkzeuge
R-Studio, Matlab, Unix shell, Git, SVN, Docker, AWS, Google Cloud Services, Databricks

Data Scientist mit 20+ Jahren Erfahrung in Big Data, KI, maschinellem Lernen, Statistik und allen Aspekten der Softwareentwicklung. Auf der Suche nach anspruchsvollen datenbasierten Fragestellungen, die die Kombination meiner gesamten Erfahrungen aus  Bioinformatik, Telekommunikationsnetzwerken, Online-Nutzungsdaten und Hardwarezuverlässigkeit verlangen. In meinen Projekten habe ich von einmaligen Analysen bis zu Echtzeitsystemen mir 1000+ Anfragen pro Sekunde eine große Bandbreite abgedeckt.

 

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HOCHSCHULBILDUNG

Diplom Bioinformatik
Ludwig-Maximilians-Universität München & Technische Universität München
August 2006  
Note: 1.00
 

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BERUFSERFAHRUNG

Co-Founder und Principal Data Scientist
Exago.ml
Berlin, DE — Seit Februar 2018
Datenanalyse und KI Modelle basierend auf kombinierten Daten aus Telekommunikationsnetzwerken und Onlinewerbung.

• Computer Vision AI zur frühzeitigen Erkennung von Pflanzenkrankheiten in Gewächshäusern
• Modellierung von Verkehrs- und Personenströmen auf Funkmastdaten für die gesamte USA und England. Diese Modelle wurden von der britischen Regierung als Teil der Covid19-Response verwendet
• Contextual Bandits für die automatische Optimierung von online Werbungsdesigns

Senior Data Scientist
BEN Energy AG
Zürich, CH — Januar 2016 - Januar 2018
Kundenwechsel und Cross-selling Modellierung für Strom- und Gasverträge auf basis von neuronalen Netzwerken für 
Censored time-to-event Daten

Senior Data Scientist - Produktqualität
Motorola Mobility
Mountain View, CA — Januar 2014 - November 2015
Big Data Analysen an der Schnittstelle von Geräteeigenschaften und Nutzerverhalten mit dem Ziel Faktoren, die zu Nutzerabwanderung führen, zu finden. Verwendete Methoden beinhalten sowohl klassische  Statistik wie Hypothesentests und Survival-Analyse, als auch moderne Methoden aus dem maschinellen Lernen wie Random Forests und Latent Dirichlet Allocation. Verwendete Werkzeuge: R, Google BigQuery, Hadoop, SQL, Python

Senior Staff Software Engineer
Motorola Mobility
Mountain View, CA — September 2010 - Dezember 2013
Big Data Analysen von Softwarestabilität und den Effekten von Softwareupdates.
Verwendete Werkzeuge: Hadoop, Hive, Cascading, Java, Oracle SQL, Tableau, HBase, Clojure, D3.js

Head of Analytics
Aloqa (verkauft an Motorola Mobility)
München, DE — Januar 2009 - September 2010
Entwicklung einer in-house Rundumlösung für Mobile App Analytics, von der Datenerfassung im mobilen Endgerät (iOS, Android, J2ME, Blackberry), über Hadoop basierte ETL und Aggregation, bis zum Web-basierten Dashboard in Ruby-On-Rails.

Entwicklungsleiter 
MoDeST
München, DE — Oktober 2007 - August 2010 
Leitung der Entwicklung einer umfassenden Chemieinformatikplattform in Java. Implementierte Methoden beinhalten Fingerprints, Subgraphisomorphie, Optimale 3D-Überlagerung und Protein-Ligand Docking.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Hilfskraft
Ludwig-Maximilians Universität München
München, DE — Januar 1999 - September 2007
Forschungsbereiche: Textmining, Sequenz- und Profilalignments, Textklassifikation in komplexen Ontologien, Diagnose von Schwindelerkrankungen durch maschinelles
Lernen auf Körperschwerpunktsschwankungen.
 

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AUSGEWÄHLTE PUBLIKATIONEN

Age groups that sustain resurging COVID-19 epidemics in the United States
Science, March 2021
Authors: Monod M*, Blenkinsop A*, Xi X*,  Hebert D*, Bershan S*, Tietze S*,  Baguelin M, Bradley V, Chen Y,  Coupland H, Filippi S, Ish-Horowicz J, McManus m, Mellan T, Gandy A,  Hutchinson M, Unwin HJ, L van Elsland S, Vollmer M, Weber S, Zhu H, Bezancon A, Ferguson NM, Mishra S, Flaxman S, Bhatt S, Ratmann O, Imperial College COVID-19 Response Team (* First authors)

GlamDock: development and validation of a new docking tool on several thousand protein-ligand complexes
Journal of Chemical Information and Modeling, July 2007
Authors: Tietze S, Apostolakis J.

Artificial neural network: a new diagnostic posturographic tool for disorders of stance
Clinical Neurophysiology,. August 2006