Ich habe einen Bachelor in Volkswirtschaftslehre und einen in Wirtschaftsmathematik. Außerdem habe ich einen Master in Quantitative Methods in Finance und einen Master in Big Data and Business Analytics.

Bereits während meines Studiums habe ich praktische Erfahrungen in der Datenanalyse und -visualisierung gesammelt. Danach habe ich als Datenanalyst gearbeitet, um Non-Performing Loans zu bewerten. Während dieser Zeit begleitete ich den Aufbau eines Data Warehouses auf Oracle Exadata. In diesem Data Warehouse wurden verschiedene operative Systeme des Unternehmens zu einer einheitlichen Sicht zusammengeführt.

Anschließend war ich als Berater im Bereich Analytics sowie als Requirement Engineer in einem Großprojekt tätig. In dieser Zeit habe ich für verschiedene Online-Shops Scorecards für Betrugsprävention, Zahlungsausgleich, Kündigungsprognose und Kundenwert entwickelt. Als Requirement Engineer habe ich mich in die Anforderungserhebung, IT-Implementierung und das Testen eingearbeitet. Und das sowohl für On-Premise- als auch für Cloud-Lösungen.

In meiner aktuellen Station bin ich im Bereich Business Intelligence und Data Engineering bei einer Bank tätig. Schwerpunkt ist die Entwicklung von komplexen ETL-Strecken für das interne und externe Reporting. Außerdem beschäftige ich mich mit der Transformation des Finanzsektors hin zu einer zukunftsfähigen Datenverarbeitung und -verwaltung.

In meiner Freizeit programmiere ich Python-Lösungen für die Datenanalyse mit Hilfe klassischer statistischer Methoden sowie mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen. Die Berechnung der Modelle führe ich dabei teilweise auf meinem Computer, aber auch auf Cloud-Infrastrukturen durch. Hierfür habe ich mir weiterführende Kenntnisse in AWS angeeignet. Vom Aufbau der Infrastruktur durch Terraforming Skripte bis hin zum Training und Validierung der Modellergebnisse. Mein erworbenes Wissen habe ich durch zahlreiche AWS-Zertifizierungen unter Beweis gestellt.