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Mario Krause

ist kurz vor dem Abschluss. 🎓

Angestellt, IT Consultant | AI Engineer, Lunatec
Bis 2024, Data Science, FAU Erlangen-Nürnberg
Berlin, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Data Science
Machine Learning
Software Development
Projektmanagement
Microsoft Azure
Python
Microsoft Power Platform
SQL
Data Analysis
Business Intelligence
Microsoft Power BI
Robotic Process Automation
Uipath
Alteryx
Analytisches Denken
Schnelle Auffassungsgabe
Kommunikationsfähigkeit
Teamfähigkeit
Problemlösungskompetenz
Technisches Verständnis
Zielstrebigkeit
Selbstständigkeit
Lernbereitschaft
Neugierde

Werdegang

Berufserfahrung von Mario Krause

  • Bis heute 8 Monate, seit Nov. 2024

    IT Consultant | AI Engineer

    Lunatec
  • 1 Jahr und 8 Monate, Sep. 2022 - Apr. 2024

    Werkstudent | Center of Excellence for Generative AI

    Deloitte
  • 1 Jahr, Aug. 2021 - Juli 2022

    Werkstudent | Business Intelligence

    SIEMENS

  • 8 Monate, Mai 2020 - Dez. 2020

    Werkstudent | Market & Competitive Intelligence

    Schaeffler

    Schaeffler Technologies - Business Development Industrie 4.0 Werkstudent für Markt- und Wettbewerbsintelligenz bei Schaeffler AG

  • 7 Monate, Apr. 2019 - Okt. 2019

    Praktikant | Volume Planning and Reporting

    Daimler AG

    Mercedes-Benz Cars - Volume Planning and Reporting - Konzeption und Erstellung eines MS Power BI Dashboards zur Analyse der Bestandssituation aller Typklassen und Märkte mit abschließender Vorstellung auf Managementebene - Unterstützung und Weiterentwicklung verschiedener MS Excel Tools zur Analyse der Bestandssituation - Ableitung bestandsoptimierender Maßnahmen in Abstimmung mit verschiedenen Märkten (z.B. Absatzpotentiale, bestandsoptimaler Produktionsverlauf)

Ausbildung von Mario Krause

  • 3 Jahre, Okt. 2021 - Sep. 2024

    Data Science

    FAU Erlangen-Nürnberg

  • 5 Jahre und 7 Monate, Okt. 2015 - Apr. 2021

    Mathematik

    Universität Bayreuth

    Mathematik Bachelor of Science mit Fokus auf Optimierung, Stochastik und Numerik Abschlussarbeit: Parallel Implementierung der Runge-Kutta Verfahren Das Runge-Kutta Verfahren ist ein numerisches Lösungsverfahren für Differentialgleichungen, welches in dieser Arbeit auf mögliche Parallelisierungspotentiale untersucht wurde. In dem Programmierteil der Arbeit wurde solch ein paralleler Algorithmus mithilfe Python implementiert.

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

  • Französisch

    Grundlagen

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