Über mich

Amerikanische Technologie‑Innovation trifft deutsche Ingenieurspräzision: Ich bringe Systemdenken und Produktionsfokus in regulierte, sicherheitskritische Branchen mit ambitionierten technischen Herausforderungen.

Beruflicher Werdegang

Mein Weg in die Data‑Science‑Führung begann mit einer einfachen Erkenntnis: Die wirksamste Technologie überbrückt die Lücke zwischen dem, was technisch möglich ist, und dem, was echte Probleme löst. Als Automationsingenieur in der US‑Fertigung lernte ich, komplexe Systeme in messbaren Geschäftsnutzen zu übersetzen – die Grundlage für alles, was folgte.

Mit zunehmender Verantwortung in Analytik und Data Science verlagerte sich mein Schwerpunkt vom Bau einzelner Modelle hin zur Orchestrierung ganzer Teams und Stakeholder‑Ökosysteme rund um datengetriebene Lösungen. Ob IoT‑Systeme in der Produktion, optimierte Healthcare‑Datenpipelines oder NLP‑Lösungen im Finanzbereich – konstant blieb die Verbindung technischer Tiefe mit strategischen Geschäftszielen.

Diese Entwicklung führte folgerichtig nach Deutschland. An der Schnittstelle von Energiewende, Industrie 4.0 und dem Qualitätsanspruch der DACH‑Region entstehen Chancen für ML‑Anwendungen, die Innovation und Zuverlässigkeit verlangen. Mit fundierter US‑Praxis kann ich deutschen Unternehmen helfen, KI‑Initiativen zu skalieren – konform, robust und wirkungsorientiert.

Warum der DACH‑Markt?

Mein Umzug nach Deutschland ist mehr als ein Ortswechsel – er ist eine strategische Entscheidung. Deutschlands Führungsrolle in erneuerbaren Energien und industrieller Automatisierung schafft Bedarf an ML‑Fachleuten, die Silicon‑Valley‑Tempo mit deutscher Ingenieurskunst verbinden.

Mit Sitz in der Bodenseeregion bin ich an der Schnittstelle dreier Tech‑Ökosysteme positioniert:

• München: Bayerns Zentrum für KI und Automotive‑Innovation
• Zürich: Schweizer FinTech und Präzisionsengineering
• Stuttgart/Konstanz: Industrieautomation und Fertigungstechnologie

Dieser trinationalen Korridor bietet einzigartige Perspektiven, wie US‑Ansätze an europäische Markt‑ und Regulierungsanforderungen adaptiert werden.

Führungsphilosophie in der Technik

Erfolgreiche ML‑Systeme brauchen mehr als starke Algorithmen: klare Stakeholder‑Kommunikation, systematisches Risikomanagement und Architekturen, die mit dem Geschäft skalieren. Mein Ansatz kombiniert:

• Systemdenken: ML‑Pipelines als integrierte Geschäftssysteme statt isolierte Lösungen
• Bereichsübergreifende Führung: Alignment zwischen Data Science, Engineering und Business
• Produktionsfokus: Deploy‑ und wartbare Lösungen vor reiner Forschungsexploration
• Kulturelle Brücken: Internationale Erfahrung für effektive Zusammenarbeit

Quantifizierte Wirkung

Produktive ML‑Systeme

• Energie‑Optimierung mit messbaren Verbesserungen der Netzstabilität
• Healthcare‑Analytik mit 36 % geringeren Wiederaufnahmeraten (Vorhersagefehler)
• IoT‑Implementierungen in der Fertigung mit jährlichem Mehrwert in Millionenhöhe
• < 30‑Sekunden‑Architekturen für tausende parallele Operationen

Team‑ & Prozessführung

• Bereichsübergreifende Teams durch komplette ML‑Deploy‑Zyklen geführt
• MLOps‑Praktiken etabliert (−60 % Time‑to‑Production)
• Mentoring von Data‑Science‑Talenten und Bootcamp‑Lehre
• Stakeholder‑Kommunikations‑Frameworks für Technik/Business‑Brücken

Rollenpositionierung

Senior Data Scientist: Verteilte Systeme, Deep Learning und Cloud‑Plattformen für komplexe Probleme – mit produktionsreifen, skalierbaren Lösungen und klarem Business‑Impact.

Data Science Manager: Aufbau leistungsfähiger Teams, Standards und Organisationsstrukturen für verlässliche, wiederholbare Lieferung.

Technischer Product Manager: Übersetzung zwischen Technik und Business; End‑to‑End‑Verantwortung von Konzeption bis Go‑Live, nutzer‑ und wirkungsorientiert.

Kulturelle Integration & Sprache

Sprachkompetenz

• Deutsch: B2 auf dem Weg zu C1 (Ziel: Mitte 2025)
• Englisch: Muttersprachliche Berufskompetenz
• Technische Kommunikation: Aufbau Fachvokabular durch lokale ML/DS‑Communities

Regionale Einbindung

• Netzwerkaufbau im Bayern/Baden‑Württemberg‑Korridor
• Engagement in lokalen Tech‑Meetups und Branchenverbänden
• Langfristige Karriereentwicklung in der deutschen Geschäftskultur

Engagement für den deutschen Markt

Mein Wechsel nach Deutschland beruht auf strategischer Chance und persönlicher Bindung. Diese Basis steht für langfristige, glaubwürdige Perspektive in der deutschen Wirtschaftskultur. Internationaler Hintergrund ermöglicht:

• Navigation zwischen globalen und deutschen Teamdynamiken
• US‑Skalierungsdenken unter europäischen Regulatorik‑ und Business‑Rahmen
• Übersetzung internationaler Erwartungen in lokale Marktanforderungen
• Brücke zwischen Silicon‑Valley‑Tempo und deutscher Gründlichkeit

Entwicklungsziele

• Technische Führung: ML‑Teams im DACH‑Kontext aufbauen und skalieren
• Sprache & Kultur: Voll professionelle Deutschkompetenz in Technik & Business
• Nachhaltigkeit: KI‑Lösungen mit direktem Beitrag zur Energiewende
• Kontinuierliche Innovation: Am ML‑Stand der Technik – mit Produktionsfokus

Ausbildung & Referenzen

• Master of Science: Information Management, University of Washington
• Bachelor of Science: Polymer‑ & Fasertechnik, Georgia Institute of Technology
• Professionelle Zertifikate: AWS Solutions Architect, Google Cloud Professional ML Engineer
• Fortbildung: Aktive Teilnahme an aktueller ML‑Forschung und deutscher Geschäftspraxis

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