Dr. Sebastian Schroen
Datenkompentenz im Klartext
Vom robusten Fundament mit skalierbaren ETL-Pipelines über die Veredelung durch Advanced Analytics bis zur Bereitstellung generativer KI und Business Intelligence Applikationen. Maßgeschneidert, Open Source und skalierbar.
Profil
Meine drei größten Stärken: strategische Verantwortung in der Industrie, produktionsreife Umsetzung mit einem modernen Tech-Stack und effektive Kommunikation technisch oder methodisch komplexer Lösungen für alle Zielgruppen, ob Supply Chain oder Sales, Management oder Auszubildenden.
Als Data Science Manager bei Bahlsen lerne ich täglich, Datenprojekte nicht nur technisch sauber, sondern vorallem businessrelevant umzusetzen. Hier implementiere ich ETL-Pipelines mit dbt aus verschiedenen operativen Systemen in Google BigQuery, gestalte die KI-Landschaft und mache BI-Tools wie Looker für Fachabteilungen nutzbar. Immer mit dem Ziel, dass die Lösungen nachhaltig das Tagesgeschäft verbessern. Dank jahrelanger Erfahrung als Lehrbeauftragter und Dozent bringe ich auch schwierige Themen auf den Punkt.
Kontakt aufnehmen:
Arbeitserfahrung
Manager Data Science
Bahlsen GmbH & Co. KG
07/2022 - Heute
Als Manager Data Science verantworte ich die Implementierung und Weiterentwicklung von ETL-Pipelines in Google BigQuery für Analysen und Reporting. Ich entwickle statistische Prognosemodelle für verschiedene Fachbereiche, gestalte und setze unternehmensweite KI-Initiativen um und habe eine führende Rolle in der Integration von Looker als BI-Tool
Data Science Consultant
Freiberuflich
01/2021 - Heute
Kern meiner freiberuflichen Tätigkeit sind Data-Science-Projekte in der Industrie mit Fokus auf R und die Google Cloud. Meine Arbeit umfasst die Automatisierung von Arbeitsabläufen, die Datenvisualisierung mit maßgeschneiderten Web-Applikationen sowie die Durchführung von Schulungen zu Statistik und Datenkompetenz
Lehrbeauftragter
Leibniz Fachhochschule Hannover
02/2024 - 08/2024
Vorlesung "Business Intelligence und Data Science" für duale Studierende mit praktischen Anwendungen in R-Shiny und Apache Superset
Akademischer Rat
Leibniz Universität Hannover
12/2020 - 06/2022
Forschung und Lehre mit Schwerpunkt auf empirischer Finanzmarktforschung, Betreuung von Doktoranden in gemeinsamen Forschungsprojekten und Administration von Forschungsdatenbanken.
Ausbildung
Doktor der Wirtschaftswissenschaften (Dr. rer. pol.)
Leibniz Universität Hannover
2015 - 2020
Im Rahmen meiner Promotion habe ich mich auf Verhaltensökonomik, empirische Kapitalmarktforschung und angewandte Ökonometrie spezialisiert und mit Bestnote abgeschlossen. Der vielsagende Titel meiner Dissertation lautet "Essays on Asset Pricing Anomalies"
Master of Science in Economics & Finance
Universität zu Köln
2013 - 2015
Schwerpunkt meines Masterstudiums waren Geld- und Finanzwirtschaft sowie angewandte Ökonometrie
Bachelor of Science in Wirtschaftswissenschaft
Leibniz Universität Hannover
2009 - 2013
Schwerpunkte in den Bereichen Banken und Finanzierung und Geld- und Finanzwirtschaft. Auslandsaufenthalt an der California State Polytechnic University in Pomona, USA
Skills
Vom Data Engineering bis zum AI-Workflow mit Unternehmensdaten
Data Engineering
Entwicklung von ETL-Pipelines, Datenvalidierung und -transformation
Business Analytics
Datenmodellierung mit Looker sowie Open Source Alernativen Lightdash, Metabase und Superset
Trainings
KI-Trainings gemäß EU AI Act, E-Learnings, Statistik- und Datenkompentenztrainings
Generative AI
Einbindung generativer KI in bestehende Prozesse mit Google Vertex AI, dify und n8n
Google Cloud
Professional Data Engineer mit Fokus auf BigQuery, dbt und Looker
Infrastructure & MLOps
Terraform, Docker, Kubernetes, Git, Shell
SQL
5 Jahre Erfahrung in Datenmodellierung und -analyse, vor allem mit Google BigQuery und PostgresSQL
R
Mehr als 10 Jahre Erfahrung in Analyse, Visualisierung und Modellierung
Python
Web-Frameworks (Flask, Streamlit) und Machine Learning (Tensorflow, PyTorch, YOLO)