Matthias Kroll

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Matthias Kroll

Schwerpunkt: Machine Learning Engineering

Senior IT-Consultant mit Berufserfahrung seit 2007 und aktuellem Fokus auf reproduzierbare ML-Lösungen, MLOps und containerisierte Plattformen.

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Profil

Machine Learning als belastbarer technischer Prozess

Seit April 2026 liegt mein beruflicher Schwerpunkt vollständig auf Machine Learning Engineering und MLOps. Ich entwickle Modelle nicht als isolierte Notebook-Experimente, sondern als reproduzierbare, kontrolliert ausführbare und nachvollziehbare Abläufe.

Im aktuellen Projekt arbeite ich mit Python, XGBoost, LightGBM, scikit-learn, pandas, NumPy und SHAP. Klassifikation, Vorzeichenbewertung, Extremfallerkennung und Betragsregression werden als getrennte Modellaufgaben entwickelt, trainiert und bewertet.

Die technische Ausführung erfolgt in Jupyter auf OpenShift und Kubernetes. GitLab, YAML, Argo CD und JFrog beziehungsweise SAMS unterstützen Versionierung, GitOps sowie Artefakt- und Containerprozesse.

Berufserfahrung
Seit 2007
Aktueller Fokus
Machine Learning Engineering & MLOps
Standort
Region Stuttgart
Porträt von Matthias Kroll
Machine Learning Engineering · MLOps · Datenplattformen

Beruflicher Werdegang

Von Produktions-IT und Datenbanken zu Machine Learning Engineering

  1. Senior IT-Consultant – Machine Learning Engineering & MLOps

    ADVITEC Informatik GmbH

    Konzeption und Weiterentwicklung einer mehrstufigen ML-Lösung mit getrennten Modellen für Klassifikation, Vorzeichen, Extremfälle und Normalbeträge. Reproduzierbare Trainings-, Validierungs- und Scoring-Abläufe einschließlich Worker-, Batch-, Resume-, Lock- und Metadatenprozessen.

  2. Senior IT-Consultant – Datenbanken, Datenverarbeitung & Testmanagement

    ADVITEC Informatik GmbH

    Oracle SQL und PL/SQL, pseudonymisierte Datenbestände, Import, Export und Archivierung sowie Betreuung von Entwicklungs-, Test- und Abnahmeumgebungen. Ergänzend Schnittstellen-, Versions-, Last- und Performancetests.

  3. Datenbankentwickler und T-SQL-Entwickler

    Invoco Business Solutions, a Xerox Company

    Microsoft SQL Server und T-SQL für Reporting, gespeicherte Prozeduren, Sichten, Workforce-Management- und Vertriebsberichte, automatisierte Datentransfers sowie intranetbasierte Auswertungen.

  4. Programmierer und Mitarbeiter Produktions-IT

    BWPost Stuttgart

    Anwendungen und Datenbanklösungen für Produktionsprozesse mit C++, Python, VBA und SQL. Produktionsberichte, Zeitabrechnung, FTP-basierte Übertragungsprozesse und technische Betreuung im laufenden Betrieb.

Ausgewählte Projekte

Technische Umsetzung statt Schlagwortsammlung

Aktuelles Projekt

Mehrstufige ML-Pipeline für Prüffallpriorisierung und Betragsprognose

Entwicklung einer reproduzierbaren Architektur für die Priorisierung fachlich prüfwürdiger Fälle und die ergänzende Prognose von Beträgen.

  • Eigenständiger Classifier, Vorzeichenmodell, Extremfallmodell und Normalbetrag-Regressor
  • XGBoost und LightGBM für Klassifikation und Regression
  • SHAP beziehungsweise native Feature-Beiträge für zeilenbezogene Erklärungen
  • Konfigurationsgesteuerte Run-Pläne, Seeds, Hyperparameter und getrennte Modellauswahl
  • Subprocess-Worker, JSON-Payloads, Memory-Mapping, Batch, Resume, Locks und Statusverwaltung
  • Anwendungsscoring mit gespeicherten Modellen, Features, Transformationen und Metadaten
PythonXGBoostLightGBMSHAPOpenShiftKubernetesGitLabArgo CD

Bachelorprojekt · Note 1,0

Erkennung von Kreditkartenbetrug mit Machine Learning

Analyse stark unausgewogener Transaktionsdaten und Vergleich verschiedener Klassifikationsverfahren.

  • Logistische Regression, Random Forest und neuronale Netze mit TensorFlow
  • Datenaufbereitung, SMOTE sowie reproduzierbare Train-/Test-Aufteilung
  • Bewertung mit Confusion Matrix, Precision, Recall und F1-Score
  • Kritische Einordnung von Modellleistung, Klassenungleichgewicht und Datenbasis
PythonTensorFlowRandom ForestSMOTE

Langjährige Berufspraxis

Datenbank-, Reporting- und Automatisierungslösungen

Datenverarbeitung und Reporting in produktions- und serviceorientierten IT-Umgebungen.

  • Oracle SQL, PL/SQL, Microsoft SQL Server und T-SQL
  • Gespeicherte Prozeduren, Sichten und fachliche Auswertungen
  • Automatisierte Datentransfers und FTP/SFTP-Schnittstellen
  • Produktions-, Workforce-Management-, Vertriebs- und Managementberichte
Oracle SQLPL/SQLT-SQLReporting

Kompetenzprofil

Aktuelle Schwerpunkte klar priorisiert

01

Machine Learning Engineering

Python, XGBoost, LightGBM, scikit-learn, pandas, NumPy, SHAP, Klassifikation, Regression, Feature Engineering, Modellvalidierung und Hyperparameteroptimierung.

02

Plattformen & MLOps

OpenShift, Kubernetes, Jupyter, GitLab, GitOps, Argo CD, YAML, JFrog/SAMS, Containerisierung, Linux sowie Batch- und Resume-Verarbeitung.

03

Datenbanken & Datenverarbeitung

Oracle SQL, PL/SQL, T-SQL, Microsoft SQL Server, Datenbankentwicklung, Reporting, Schnittstellen, Datenprüfung, Import, Export und Archivierung.

04

Ergänzende Verfahren & Qualität

Random Forest, neuronale Netze, TensorFlow, logistische Regression, SMOTE und Explainable AI sowie frühere Erfahrung in Testmanagement und Qualitätssicherung.

Studium und Zertifizierungen

Fundierte Ausbildung und belegbare Qualifikation

Bachelor of Science – Informatik

FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Gesamtnote
1,4
Bachelorarbeit
1,0
Kolloquium
1,0

ISTQB Certified Tester Advanced Level

Test Manager · German Testing Board

ISTQB Certified Tester Foundation Level

German Testing Board

Technischer Assistent für Informations- und Kommunikationstechnik

Staatlich geprüfter Abschluss mit Fachhochschulreife

Vollständige Zeugnisse, Zertifikate und Originaldokumente werden aus Datenschutzgründen nicht öffentlich bereitgestellt und können im Bewerbungsprozess gezielt übermittelt werden.

Kontakt

Austausch zu Machine Learning Engineering und MLOps

Für passende Projekte, Positionen oder einen fachlichen Austausch erreichen Sie mich direkt per E-Mail.

admin@whiteone.de