Fortgeschrittene Analytics & Machine Learning Expertise
Brauchen Sie einen freiberuflichen Data Scientist in Genf? Ich spezialisiere mich auf den Aufbau prädiktiver Modelle, die Implementierung von Machine Learning-Lösungen und die Extraktion von Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen. Mit Expertise in Python, R, TensorFlow und modernen ML-Frameworks helfe ich Unternehmen, Data Science für Wettbewerbsvorteile zu nutzen.
PhD-Level-Expertise in Machine Learning und Statistik
Erfahrung mit modernsten ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Nachgewiesene Erfolgsbilanz mit 10K+ MAU-Anwendungen
Expertise in NLP, Computer Vision und Empfehlungssystemen
End-to-End-Projektlieferung von Datensammlung bis Bereitstellung
Cloud-native Lösungen (AWS, Azure, GCP)
Starke Kommunikationsfähigkeiten - komplexe Konzepte einfach erklären
Schnelles Prototyping und iterative Entwicklung
Genf-basiert mit flexiblen Arbeitsvereinbarungen
Modelle erstellen zur Prognose von Verkäufen, Kundenabwanderung, Nachfrage und anderen Geschäftsmetriken. Fortgeschrittene statistische Methoden und ML für genaue Vorhersagen.
NLP-Lösungen entwickeln für Sentiment-Analyse, Textklassifizierung, Chatbots, Dokumentenverarbeitung und Sprachverständnis mit Transformer-Modellen.
Bilderkennung, Objekterkennung und visuelle Suchsysteme erstellen. Erfahrung mit CNNs, YOLO und modernen Vision-Transformern.
Personalisierte Empfehlungs-Engines für E-Commerce, Content-Plattformen und Dienstleistungen entwerfen. Kollaborative Filterung und Deep Learning-Ansätze.
Zeitliche Daten für Prognosen, Anomalie-Erkennung und Trend-Identifikation analysieren. ARIMA, LSTM und moderne Prognosetechniken.
ML-Modelle in der Produktion mit ordnungsgemäßem Monitoring, Versionierung und CI/CD-Pipelines bereitstellen. Docker, Kubernetes und Cloud-Services.
Ich kombiniere tiefe technische Expertise mit starkem Geschäftssinn. Ich habe Produktionssysteme gebaut, die 30K+ Nutzer bedienen, und verstehe, was es braucht, um echten Geschäftswert zu liefern, nicht nur akademische Übungen.
Haupt-Stack: Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R für statistische Analyse, SQL für Datenmanipulation und moderne Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP). Ich arbeite auch mit MLflow, Docker, Kubernetes für die Bereitstellung.
Ich folge rigorosen Validierungsverfahren einschließlich Kreuzvalidierung, Holdout-Tests und A/B-Tests in der Produktion. Ich implementiere umfassendes Monitoring zur Verfolgung der Modellleistung und Drift-Erkennung.
Ja! Ich habe Erfahrung in der Integration mit verschiedenen Datensystemen einschließlich SQL-Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses (Snowflake, BigQuery) und Streaming-Plattformen (Kafka).
Ich priorisiere interpretierbare Modelle, wenn möglich, und verwende Techniken wie SHAP-Werte, LIME und Feature-Importance-Analyse für komplexe Modelle. Transparenz ist entscheidend für die Zustimmung der Stakeholder.
Auf jeden Fall! Wissenstransfer ist Teil jeder Zusammenarbeit. Ich biete Dokumentation, Workshops und praktische Schulungen, um sicherzustellen, dass Ihr Team die von mir gelieferten Lösungen warten und verbessern kann.