Über mich
Bridge-Builder zwischen Spitzenforschung und skalierbaren Enterprise-Lösungen im Bereich Climate & Spatial Tech. Ob Stresstest-Tools für Milliarden-Infrastrukturprojekte, Risikomodellierung für Kohlenstoffmärkte oder Spatial-Analytics-Plattformen für globale Agrarlieferketten: Meine Supercraft ist es, abstrakte Umwelt- und Georisiken in verlässliche, finanz- und wirtschaftsrelevante Entscheidungsdaten zu transformieren. Als promovierter Experte für Geodaten und Klimamodellierung begleite ich Projekte ganzheitlich, als strategischer technischer Berater, Systemarchitekt oder leitender Data Scientist. Ich sorge dafür, dass hochkomplexe Datenmodelle nicht in der Theorie verharren, sondern als robuste B2B-Lösung im realen Geschäftsbetrieb Mehrwert schaffen.
Skills
Expert:in
Grundkenntnisse
Projekte
Consultant
The World Bank · Banken und Finanzdienstleistungen · 1.000+ Mitarbeiter:innen
Januar 2022 — heute
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Fungierte als technischer Berater für die Climate Change Group und steuerte die Entwicklung sowie Integration landesweiter Systeme für Klimarisiko- und Asset-Management.
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Leitete die Implementierung des Online-Tools „Risk Stress Test“ (RiST) – eines öffentlich zugänglichen Entscheidungshilfe-Tools zur Überprüfung der wirtschaftlichen Tragfähigkeit von Großinfrastrukturprojekten gegenüber komplexen zukünftigen Risikoszenarien.
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Beriet Finanzministerien bei der Einführung von PIM-PAM-Strategien (Public Investment Management & Public Asset Management) sowie eCBA-Frameworks (electronic Cost-Benefit Analysis / elektronische Kosten-Nutzen-Analyse).
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Schlug die Brücke zwischen Geodatenanalysen (Geospatial Intelligence), Klimarisikodaten und nationaler Finanzplanung, um kritische öffentliche Investitionen und Infrastrukturwerte abzusichern.
Projektmanagement-
Consultant
CIAT · Landwirtschaft und Ernährung · 200–500 Mitarbeiter:innen
Januar 2021 — heute
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Konzipierte und entwickelte die Architektur der Entscheidungshilfe-Plattform „Climate Resilient Agriculture“ – eines geschäftskritischen Tools für räumliche Analysen (Spatial Analytics), das von Unternehmenspartnern wie PepsiCo finanziert und eingesetzt wurde.
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Leitete den gesamten Produktlebenszyklus (End-to-End) und überführte komplexe Geodatenanalysen (Geospatial Intelligence) sowie Klimadaten in eine marktreife Anwendung, die es weltweiten landwirtschaftlichen Erzeugern und Lieferketten ermöglicht, Umweltrisiken zu quantifizieren, Stresstests zu unterziehen und abzumildern.
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Fungierte als technische Schnittstelle zwischen Forschenden des CIAT und Stakeholdern aus Fortune-50-Konzernen und stellte sicher, dass das finale Softwareprodukt strenge Enterprise-Standards für Lieferkettenresilienz und Risikomanagement erfüllte.
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Lieferte erfolgreich maßgeschneiderte B2B-Technologielösungen durch die Steuerung der technischen Architektur, von Rapid Prototyping und Deployment.
Python-