Beschreibung

Ich unterstütze Unternehmen dabei, Machine-Learning-Systeme produktionsreif zu machen – von Datenpipeline bis API.

Mein Fokus liegt auf MLOps, Modelltraining, Deployment und skalierbarer Infrastruktur (Docker, MLflow, Airflow).

Ich habe praktische Erfahrung mit End-to-End-Projekten wie einem E-Commerce Klassifikationssystem (Text + Bild), inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Deployment als API.

Ich arbeite strukturiert, lösungsorientiert und denke wie ein Engineer – nicht nur wie ein Data Scientist.

Typische Projekte:

• Aufbau von ML-Pipelines (Training, Evaluation, Deployment)

• API-Entwicklung für Modelle (FastAPI)

• Experiment Tracking & Model Versioning (MLflow)

• Datenverarbeitung & Feature Engineering

Ziel: funktionierende Systeme, nicht nur Modelle.

Sprachen

Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Arabisch
Verhandlungssicher
Englisch
Verhandlungssicher

Arbeitsortpräferenzen

Nur remote

Führt Projekte hauptsächlich remote aus

MSC Engineering GmbH
Machine Learning Engineer
E-COMMERCE
Februar 2026 - Heute (4 Monate)
Bietigheim-Bissingen, Deutschland
Entwicklung eines skalierbaren Machine-Learning-Systems zur automatischen Klassifikation von E-Commerce-Produkten (Text + Bild) im Rahmen eines MLOps-Projekts.

Aufbau einer End-to-End-Pipeline von der Datenverarbeitung (ca. 100k Datensätze, Text + Bild) über Feature Engineering und Modelltraining bis hin zu Deployment und API-Integration. Kombination von NLP- und Computer-Vision-Ansätzen zur Multi-Label-Klassifikation.

Implementierung von Experiment Tracking und Model Versioning mit MLflow sowie Aufbau einer containerisierten Microservice-Architektur mit Docker (Training, API, Datenservices). Nutzung von MinIO als S3-kompatibler Storage und Integration einer Datenbank zur strukturierten Datenhaltung.

Ziel war ein reproduzierbares, skalierbares und produktionsnahes ML-System inklusive automatisierter Pipeline (Ingest → Train → Predict).
Machine learning MLOps (Docker, MLflow) Python Docker MLflow
MSC Engineering GmbH
Machine Learning engineer
GESUNDHEIT & WELLNESS
November 2025 - Februar 2026 (3 Monate)
Bietigheim-Bissingen, BW, Germany
Freiberuflich: Data Science / Machine Learning (Python, Deep Learning)
Mitwirkung an einem ML/Deep-Learning-Projekt zur COVID-19-Erkennung auf Chest X-Ray Bildern. Verantwortlich für Modellentwicklung, Evaluation, Threshold-Tuning, Grad-CAM-Interpretation sowie die Streamlit-basierte Ergebnispräsentation.
Machine learning Python MLOps Deep Learning Docker
Porsche AG
Projektkoordination / Change Management (Porsche-Projekt
AUTOMOBILSEKTOR
Dezember 2010 - Dezember 2014 (4 Jahre)
30 Hemmingen, Germany
Projekt bei der Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG im Bereich Fahrzeugentwicklung (Cayenne & Macan) mit Verantwortung in Co-Teamleitung und Change Management.

Steuerung und Koordination komplexer Änderungsprozesse im Bereich Motorelektronik, inklusive Anlegen, Nachverfolgung und Durchsetzung von Änderungsanträgen sowie Präsentation in bereichsübergreifenden Gremien.

Schnittstellenfunktion zwischen Entwicklung, Fachbereichen und Management mit Fokus auf effiziente Prozesse, transparente Abläufe und zielgerichtete Kommunikation. Verantwortung für Teamkoordination, Ressourcenplanung und Ergebnispräsentation.

Heute kombiniere ich diese Erfahrung mit technischem Know-how in Data Science, Machine Learning und MLOps und unterstütze Unternehmen dabei, datengetriebene Lösungen strukturiert, skalierbar und produktionsnah umzusetzen.
Teamleitung Change Management Machine learning MLOps Python