Daniel R.

Daniel R. ist als Data Scientist seit 9 Jahren im Einsatz, Schwerpunkt Risikomodellierung & Kreditentscheidung. 9 Jahre Erfahrung in Data Scientist-Projekten, Schwerpunkt auf Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Zuletzt im Umfeld KI & Machine Learning. Analysiert Daten und entwickelt Modelle, die Vorhersagen und Erkenntnisse liefern, die über Standard-Reporting hinausgehen. Der Schwerpunkt liegt auf Risikomodellierung & Kreditentscheidung. Arbeitet remote, reisebereitschaft bis 50 %. Werkzeuge: MLflow, Statas, R. Die Projekterfahrung stammt überwiegend aus dem Bereich Finanzen. Ein belegtes Ergebnis aus der Praxis: Kreditrisiko-Scorecard – Ausfallrate um 31 % gesenkt. Der Einsatz erfolgt überwiegend remote.

Fachlich stützt sich das Profil auf Feature Engineering, Modellbewertung und Kreuzvalidierung, Experimentdesign und A/B-Testing und Kommunikation komplexer Ergebnisse. Im Einsatz sind MLflow, Statas und R. Belegt sind diese Ergebnisse unter anderem durch 12 Fehlausfälle pro Woche vermieden und AUC 0,87, Abwanderung um 18 % reduziert. Typische Aufgaben im Projekt sind Daten explorieren und auf Muster untersuchen, Vorhersagemodelle (Klassifikation, Regression) entwickeln und Modelle validieren, testen und in Produktion bringen.