Produkt Portfolio

Meine Services

Mit mehr als 10 Jahren Berufserfahrung im Bereich Data Science biete ich folgende Dienstleistungen an:

Microsoft Azure

MLOps, Training von Modellen, ETL, Data Engineering in der Cloud

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Data Engineering

ETL pipelines, Datenbankentwicklung, Datenmodellierung, Feature Engineering

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Data Science

Beratung, Analyse Dienstleistungen, Data Mining, Datenvisualisierung

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Bildverarbeitung & Analyse

Automatische Objekterkennung, Klassifizierung, etc.

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Künstliche Intelligenz & Machine-Learning

Prototyping, Optimierung and Deployment von ML Modellen

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Softwareentwicklung

Auf Basis von Python

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Meine Projekte

2023 Universität Köln (CECAD Imaging Facility)

Python Entwickler, Frontend und Backend

Entwicklung eines Exporters für OMERO, eine Datenbank für biomedizinische Bilddaten

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2023 DZNE

Python Entwickler, ML Engineer, KI Experte (Bildanalyse, Computer Vision)

Automatisierte Detektion von Nervenzellen in Mikroskopischen Bildern mit künstlicher Intelligenz.

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2023 Metallverarbeitende Industrie

Data Scientist

Feature Ranking Analyse für eine industrielle Fertigungsanlage.

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2023 DekaBank

Python Entwickler / Data Engineer

Frontend und Backend Entwicklung einer Web Applikation für Portfolio Management.

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2022 DekaBank

Python Entwickler / Data Engineer

Frontend und Backend Entwicklung einr Business Intelligence Web App.

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2021 Mitteständisches Großhandels- und Logistikunternehmen

Data Scientist and Data Engineer

Entwicklung von KI basierten Vorhersagemodellen

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2020 Forschungseinrichtung

Data Engineer / Projektleitung

Konzeption und Implementierung einer Postgres Datenbank zum Datenmanagement einer Automationsanlage

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2019

Data Scientist / Python Entwickler

Entwicklung einer Machine Learning Applikation zur Auswertung von Sensordaten.

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2016

Python Entwickler / Projektleitung / Experte Bildverarbeitung

Entwicklung von YAPiC einer Open Source Software zur Analyse von biomedizinischen Bilddaten mit Hilfe von Deep Learning.

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2017

Data Scientist / Experte Bildverarbeitung

Automatisierte Charakterisierung von Gewebeproben mittels Deep Learning

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2018

Python Entwickler, DevOps

Entwicklung einer parallelisierten Bildanalyse-Pipeline zur Verarbeitung massiver Bilddaten eines automatisierten Mikroskops.

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2014

Data Scientist Wirkstoffforschung

Medikamenten-Screening-Analyse einschließlich Feature Engineering, Clustering und Ranking-Analyse

Ich verwende folgende Technologien

Werkzeuge

Sprachen
Python Matlab Javascript
Data Science
Pandas Sciki-Learn TensorFlow Keras Dash Plotly Spark
Bildanalyse
Scikit-Image ImageJ CellProfiler
Datenbanken
Postgres MSSQL Server Parquet Spark SQLite MongoDB
DevOps
Git GitLab GitHub TravisCI Docker
Weiterbildungen

Zertifikate

Ich habe folgende Weiterbildungskurse erfolgreich abgeschlossen:

Azure Data Scientist Associate
Azure Data Scientist Associate

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Azure Fundamentals
Azure Fundamentals

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Azure Data Fundamentals
Azure Data Fundamentals

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Azure AI Fundamentals
Azure AI Fundamentals

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Mein beruflicher Werdegang

Erfahrung

Ich verfüge über mehr als 10 Jahre Praxiserfahrung als Data Scientist, KI Experte, Bildanalyse-Spezialist und Python Entwickler. Ich setze KI Methoden pragmatisch ein und kann deren Nutzen kritisch einordnen.

Als langjähriger Leiter einer Datenanalyse Service Abteilung im wissenschaftlichen Umfeld habe ich Erfahrung in Projektleitung und Personalrekrutierung gesammelt und die Entwicklung neuer Technologien aktiv mitgestaltet.

Als Data Scientist im Bereich Großhandel und Vertrieb habe ich die Anforderungen von mittelständischen Unternehmen kennengelernt und kann maßgeschneiderte Lösungen im Bereich KI, Big Data und Data Engineering mit Augenmaß für den jeweiligen Budgetrahmen entwickeln.

Unter anderem habe ich an folgenden Anwendungsfällen gearbeitet:

  • Vorhersage von Verkaufszahlen (Groß- und Einzelhandel)
  • Verarbeitung und Analyse von Sensordaten (Biotechnologie)
  • Automatisierte Objekterkennung in medizinischen Bilddaten (Biomedizinische Forschung)
  • Data Science Consulting, Data Engineering im Big Data Umfeld für die Entwicklung neuer Therapien (Wirkstoffforschung, Pharma)
  • Backend und Frontend Entwicklung von Web basierten BI Dashboards (Investment Banking).

Berufliche Erfahrung

seit 2022 Möhl Data Services

Selbständiger IT Berater

2021-2022 IPS Press Services GmbH, Meckenheim

Data Scientist und Data Engineer

Entwicklung von KI Vorhersagemodellen.

2009-2021 Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), Bonn

Leiter Bild- und Datenanalyse Facility

Lead Data Scientist einer Arbeitsgruppe die Inhouse Softwareentwicklung und Beratung für Forschungsgruppen im Bereich biomedizinische Forschung anbietet.

2009-2011 EMBL (European Molecular Biology Lab), Heidelberg

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (PostDoc)

Entwicklung von quantitativen Fluoreszenzmikroskopie Assays im Bereich Zebrafisch Entwicklungsbiologie.

2006-2009 Forschungszentrum Jülich

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand)

Entwicklung von quantitativen Fluoreszenzmikroskopie Assays im Bereich Zellmechanik und Zellmigration.

Meine Ausbildung

2006-2009 Forschungszentrum Jülich

Dr. rer. nat. (Biophysik)

Quantitative Mikroskopie von Fokaladhäsionsdynamik in humanen Hautzellen.

1999-2005 Universität Bonn

Diplom Biologie (Nebenfach Informatik)

Diplomarbeit: Mathematische Modellierung von Zellmigrationsprozessen (Arbeitsgruppe von Wolfgang Alt)

Artikel und Vorträge

Publikationen

Context-Enriched Data: The Secret Superpower for Your Deep Learning Model

In this post, I would like to share with you my approach to optimize input data for deep learning models. I have successfully applied it in my work as a data scientist and data engineer. On the basis of practical examples you will learn how to enrich model input data with contextual information.

How to Encode Periodic Time Features

Thoughtful processing of dates, days of the week and times of day for deep learning and other prediction models.

Wissenschaftliche Artikel

Eine Liste meiner wissenschaftlichen Publikationen finden Sie auf meinem ORCID Profil.

Vorträge (Auswahl)

  • Introducing YAPiC: An open source tool for biologists to perform complex image segmentation with deep learning. Neubias Conference, Bordeaux, France, 2020

  • Introducing Yapic: A New Tool for Biologists to Perform Complex Image Segmentation with Deep Learning. I2K conference, Heidelberg, Germany, 2018

  • Carl Zeiss Microcopy, LLC: Robust label free cell proliferation measurement with Celldiscoverer 7 and machine learning based image processing. ASCB Philadelphia USA, 2017

  • Advanced Microscopy Methods for Studying Cell Migration. Isaac Newton Institute, Cambridge 2015 Video

  • Mapping of cytoskeleton dynamics in migrating cells - how to integrate heterogeneous live imaging data into one consistent picture. ELMI Meeting, Leuven 2012

  • Polarized patterns of actin and focal adhesion dynamics determine directed cell movement. BIOSS Seminar, Universität Freiburg 2010

  • Vinculin exchange dynamics regulates adhesion site maturation and adhesion strength. DPG Conference, Dresden 2009

  • Vinculin exchange dynamics in focal adhesions during maturation. 2nd European Meeting on Cell Mechanics, Barcelona 2007

Kontakt

Nehmen Sie gerne Kontakt mit mir auf, wenn Sie Fragen haben oder ein Angebot einholen wollen.