Genf & Wien · offen für Data- & KI-Rollen
Ich entwickle RAG- und LLM-Systeme, Datenpipelines und quantitative Analysen für internationale Organisationen und die Industrie. Als Anthropologe und Data Scientist arbeite ich dort, wo Machine Learning auf Public Policy und menschliches Verhalten trifft.
Profil
Die meisten Datenprobleme sind verkleidete Menschenprobleme. Ich verbinde produktionsnahes Engineering mit den Methoden der Politikanalyse und der Neugier eines Anthropologen, damit meine Systeme die Frage beantworten, die wirklich zählt. Ich arbeite end to end: von Scraping und ETL über Modelle und Dashboards bis zum Briefing, das daraus Entscheidungen macht.
Retrieval-Augmented Generation, Graph- und Vektordatenbanken, Embeddings und automatisiertes Reporting, ausgeliefert mit Docker auf Azure und AWS. Mit agentischen Coding-Tools wie Claude Code komme ich schnell vom Prototyp zum laufenden System.
Wirkungsevaluation, Regressions- und Vergleichsanalysen, Zeitreihenprognosen und Vergabeanalytik. Ausgebildet an der CEU in Wien, angewandt mit der Weltbank, der OAS und der EU.
Ein Anthropologiestudium als Jahrgangsbester und Feldforschung zu bewaffneten Konflikten, Wahlen und Migration. Dabei habe ich gelernt, dass Evidenz aus Daten und aus den Aussagen von Menschen kommen sollte, und Ergebnisse für Ingenieure, Ärztinnen und Diplomaten gleichermaßen verständlich zu machen.
Ausgewählte Projekte
Eine Auswahl von Projekten aus KI-Engineering, Data Science und Politikforschung. Kundenprojekte werden ohne vertrauliche Namen oder Daten beschrieben.
Eine automatisierte Berichts-Engine, kein Chatbot. Aus einer Standardvorlage und Nutzereingaben sammelt sie Nachrichten- und API-Daten, baut einen Graphen aus Fakten und Beziehungen zwischen Ereignissen, Personen und Organisationen und erstellt Berichte mit nachvollziehbaren Quellen. Ausgeliefert mit einer containerisierten Oberfläche für Azure.
Ergebnis: im Krisenreporting eingesetzt, u. a. beim Erdbeben in Venezuela 2026; Länderbüros in RAG-basiertem Reporting geschult.
Fallstudie lesen (EN) →Ein End-to-End-System, das öffentliche Vergabedaten in großem Umfang sammelt, bereinigt und strukturiert und damit eine RAG- und Graph-Wissensbasis für Wettbewerbsberichte, BI-Dashboards sowie Preis- und Angebotsmodelle in einem eigenen CRM speist, für Kunden aus Industrie und Sicherheitssektor.
Umfang: über 1 Mio. Verträge und 8.000 Wettbewerber strukturiert.
Fallstudie lesen (EN) →Ein monatliches Panel aus Daten der Nationalpolizei und ACLED-Ereignissen für Buenaventura, Arauca und Tumaco, geschätzt mit Two-Way-Fixed-Effects und Event Studies, inklusive Robustheitstests und QGIS-Karten.
Befund: Der Beginn der Friedensgespräche geht mit mehr monatlicher Gewalt einher, vor allem politischer Gewalt.
Code auf GitHub →Mit Paula Biša: ein Korruptionsrisikoindex auf Vertragsebene aus Red-Flag-Indikatoren, validiert per logistischer Regression, der den lettischen Projektträger von Rail Baltica mit dem übrigen nationalen Markt vergleicht (TED-Daten, 2018 bis 2023).
Befund: kein Hinweis auf ungewöhnlich hohes Risiko; der Projektträger liegt im Marktdurchschnitt, teils darunter.
Code & Präsentation auf GitHub →Seeded und unseeded LDA, DBSCAN und ein spanisches Transformer-Sentimentmodell auf 43 Präsidentenreden und ~8.800 Reddit-Sätzen. Baut auf früherer NLP-Arbeit bei der OAS in Santo Domingo auf.
10,6 Pp. negativere Stimmung in Migrationssätzen auf Reddit, 4,6 Pp. in den Reden.
Code auf GitHub →Leitung des CEU-Arbeitspakets: Bereinigung und Zusammenführung internationaler TIMSS-Daten, gewichtete Regressionen und Vergleichsanalysen zu sozioökonomischen Unterschieden und elterlichen Investitionen.
ETL-Pipelines auf Copernicus- und Sentinel-Daten für ARIMA-, XGBoost- und NARX-Zeitreihenmodelle, mit Monitoring-Dashboards in Dash, Plotly und Power BI.
Machine Learning und Deep Learning, die geografische und Umweltmerkmale mit dem Krankheitsverlauf verknüpfen, präsentiert vor Ärzten, Ingenieuren und Designern.
25 % Verbesserung gegenüber den Ausgangsergebnissen.
k-Means-Clustering zeigt, wie Wahlmuster Gemeindegrenzen überschreiten. Begutachteter Fachartikel mit Milanese.
Zensus- und CaliEnDatos-Daten, Regression und Clustering nach Stadtvierteln, übersetzt in einen Policy Brief mit drei Handlungsoptionen zu Beschäftigungs- und Bildungslücken afrokolumbianischer Gemeinschaften.
Brief auf GitHub →◆ Codebeispiele und Notebooks auf GitHub.
Erfahrung
Von Forschungslaboren in Cali bis zu multilateralen Institutionen und Kunden aus der Privatwirtschaft, oft parallel zum Vollzeitstudium.
RAG- und Graph-Wissensbasis, Scraping und ETL über 1 Mio.+ US-Bundesvergabeverträge, BI-Dashboards, ML für Preise und Angebote sowie Apollo-API-Anreicherung in einem eigenen CRM. Datenarchitektur von ERDs bis zu User Flows.
Aufbau eines automatisierten, graphbasierten KI-Berichtssystems mit Docker-Oberfläche für Azure; Schulung von Länderbüros in RAG- und LLM-Reporting; Unterstützung von Bedarfsanalysen und Kartierung betroffener Bevölkerung bei Erdbebeneinsätzen.
Leitung des CEU-Forschungsteams, Abstimmung mit der Weltbank und regressionsbasierte Vergleichsanalysen auf TIMSS-Daten.
Dashboards für Data Storytelling, satellitenbasierte Prognosemodelle und GeoJSON-Datensätze für Funkabdeckung, Umweltmonitoring und Infrastrukturplanung.
Neuordnung von 20 Jahren Kooperationsarchiv (ca. 8 Tonnen, 9.300 Akten), Excel-Automatisierung und 100 % Zielerreichung.
ML und Deep Learning auf geografischen Gesundheitsdaten; verantwortlich für die Analysepipeline von Datenqualität bis Reproduzierbarkeit.
Beobachtung der Wahlen 2024 in El Salvador mit rechtlichem und Gender-Fokus; NLP-Forschung zum Migrationsdiskurs und Unterstützung hochrangiger Missionen.
Forschung zu Sicherheit und Friedensförderung, Geodaten-Dashboards in QGIS und Power BI, Mitautor von Policy Papers.
Kompetenzen
Python und SQL täglich, R für Ökonometrie und ein Cloud- und Container-Stack, um Lösungen zu den Nutzern zu bringen.
Ausbildung
Central European University, Wien. Wirkungsevaluation, Textanalyse und NLP, Vergabeanalytik, Datenvisualisierung.
Universidad Icesi, Cali. Jahrgangsbester, Dean's List. Abschlussarbeit über die Interaktion zwischen Zivilbevölkerung und Guerilla in Urabá.
Universität Turin, Italien.
Sprachen
Auszeichnungen & Publikationen
FLACSO Ecuador, 2. Ausgabe.
Milanese & Navarro (2025), Revista Geographia. Dazu Beiträge zu SegLab-Policy-Papers über Sicherheit, Frieden und die Pandemie.
MEAL · Satellitenbildverarbeitung · Projektplanung & Evaluation in der Gesundheitsforschung
Contact
Sie suchen einen Data Scientist, AI Engineer oder Data Engineer in Wien, Genf oder remote? Ich spreche gerne über Stellen, Projekte und Zusammenarbeit. In Österreich kann ich ohne Visa-Sponsoring arbeiten. Meine Arbeitssprachen sind Englisch und Spanisch; Deutsch lerne ich gerade.