Data ScienceBerufserfahrene

Data Science × Berufserfahrene

Ich verfüge über 5 Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science und habe in der E-Commerce- und Einzelhandelsbranche den Aufbau von Empfehlungs-Engines und die Entwicklung von Bedarfsprognosemodellen geleitet. Meine Stärken liegen darin, geschäftliche Herausforderungen in mathematische Modelle zu übersetzen sowie MLOps einzuführen und Modelle in Produktionsumgebungen zu implementieren. Ich habe zudem Erfahrung in der Erstellung technischer Dokumentation auf Englisch und in der Zusammenarbeit mit internationalen Teams – stets mit dem Ziel, durch datengetriebene Ansätze den ROI über Abteilungsgrenzen hinweg zu maximieren.

📌 Karriereprofil

▸2018.04 - 2021.03: Große E-Commerce-Plattform – Datenanalyst und Data Scientist (Bedarfsprognose, Marketing-ROI-Analyse, A/B-Test-Design)
▸2021.04 - heute: AI-Tech-Startup (ausländisches Kapital) – Senior Data Scientist (MLOps für Empfehlungssystem, Entwicklung von Deep-Learning-Modellen, Mentoring von Junioren)

📌 Erfolge & Stärken

▸Entwicklung und Einführung eines Bedarfsprognosemodells (LightGBM/Prophet) von Grund auf, wodurch die Lagerverlustrate im Jahresvergleich um 15% gesenkt und Kosteneinsparungen von ca. 120 Millionen JPY pro Jahr erzielt wurden.
▸Reduzierung der Inferenzlatenz einer personalisierten Empfehlungs-API von 50ms auf 12ms und Steigerung der CTR um 2,4%. Monatlicher Umsatzbeitrag von 30 Millionen JPY erreicht.
▸Aufbau einer internen MLOps-Pipeline (Kubeflow/MLflow), wodurch die Lead-Zeit von der Modellvalidierung bis zur Produktionsbereitstellung drastisch von 3 Wochen auf 2 Tage verkürzt wurde.

📌 Kenntnisse

▸Sprachen & Datenbanken: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL (BigQuery, Redshift), R, Bash
▸Machine Learning & Deep Learning: PyTorch, XGBoost, LightGBM, NLP (Hugging Face Transformers)
▸Infrastruktur & MLOps: AWS (SageMaker, S3), Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, dbt
▸Business & Sonstiges: A/B-Test-Design, Kausale Inferenz, Englisch auf Business-Niveau (TOEIC 890 / Daily Scrum mit internationalen Teams)

📌 Selbstpräsentation

▸Ich lege stets Wert darauf, nicht nur die Modellgenauigkeit zu verbessern, sondern es auch erfolgreich im Geschäft zu implementieren und einen messbaren Mehrwert zu schaffen. In meiner vorherigen Rolle erlebte ich, wie ein hochpräzises, aber rechenintensives Deep-Learning-Modell von der Geschäftsabteilung abgelehnt wurde – das hat mir die Bedeutung der Geschäftsperspektive deutlich gemacht. Danach baute ich gemeinsam mit den Ingenieuren eine MLOps-Plattform auf und etablierte einen Prozess zur automatischen Bereitstellung von leichtgewichtigen und dennoch präzisen Ensemblemodellen. Dadurch verbesserte sich die Datenkompetenz in den Fachabteilungen und das Vertrauen in die Data-Science-Organisation wurde gestärkt. Ich möchte meine Fähigkeiten auf einer globalen Datenplattform an größeren und vielfältigeren Herausforderungen weiterentwickeln – daher bewerbe ich mich bei Ihrem Unternehmen.

💡 Wichtige Tipps

💡Beschreiben Sie Erfolge nicht nur über Modellmetriken (z. B. AUC), sondern vor allem über den geschäftlichen Impact (Umsatz, Kosteneinsparungen) – das wertet Sie bei Fachabteilungen und Unternehmen enorm auf.
💡MLOps- und Data-Engineering-Kenntnisse sind in aktuellen Data-Science-Ausschreibungen ein starkes Differenzierungsmerkmal. Geben Sie daher unbedingt auch Ihre Infrastruktur-Erfahrung an.
💡Wenn Sie auch bei internationalen Unternehmen interessiert sind, ergänzen Sie Ihren Lebenslauf mit Links zu GitHub-Portfolios, Kaggle-Medaljen oder englischsprachigen Tech-Blogs – das überzeugt.
💡Heben Sie in Ihrer Motivation die Kommunikation mit der Business-Seite und Beispiele hervor, wie Sie Stakeholder eingebunden haben. Das zeigt Ihre Seniorität und strategische Perspektive.

🔗 🔗 Andere Stufen

Data Science × Berufseinsteiger Data Science × Senior

Zuletzt geprüft: 2026-09-06 · aijobs Redaktion

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