Maher Hamid

  • Trainer-/Referent-Profil
"Ich vermittle komplexe Inhalte praxisnah, greifbar und mit Leidenschaft. Mein Ziel ist es, Teilnehmende zu befähigen, KI-Technologien nicht nur zu verstehen, sondern aktiv in ihre berufliche Praxis zu integrieren. Als Trainer lege ich großen Wert auf Interaktion, Anwendungsbezug und nachhaltiges Lernen."

Kurzprofil

Ich bin Experte für Geschäftsprozessautomatisierung mit KI und Machine Learning. Beruflich entwickle ich individuelle Softwarelösungen für mittelständische Unternehmen und lehre seit über sieben Jahren praxisnahe IT-Themen wie Data Science, Datenbanken und ML-Programmierung an Hochschulen.

Arbeitsschwerpunkte

Künstliche Intelligenz und Machine Learning/ Automatisierung von Geschäftsprozessen/ Data Science und Predictive Analytics/ Programmierung mit Python für ML-Anwendungen/ Finanzplanung & Risikomanagement mit KI/ Business Intelligence & KPI-Dashboards

Berufserfahrung

  • Seit 2024 Dozent für ML/AI mit Fokus auf LLMs, Haufe Akademie
  • Seit 2024 Dozent für ML/AI mit Fokus auf LLMs, Klubschule Migros
  • Seit 2024 Senior Data Scientist
  • Seit 2017: Managing Director, Kapitel H – Entwicklung KI-gestützter Automatisierungslösungen für die Versicherungsbranche
  • 2019 - 2025: Dozent, FOM Hochschule – Lehre in Wirtschaftsinformatik, Data Science und angewandter Programmierung
  • 2022–2023: Dozent, IU Hochschule – Lehre in Statistik, Marktforschung und Portfolio Controlling
  • 2014–2016: Consultant, Risikoanalyse und -steuerung in Banken & Versicherungen

Qualifikation

  • M.Sc. Risk Management and Treasury, FOM Hochschule, Stuttgart
  • B.A. International Management, FOM Hochschule, Stuttgart
  • Data Analysis for Life Sciences, HarvardX
  • English Diploma (C1), Wall Street English
  • Junior-Ingenieur Akademie, Universität Stuttgart/DLR

Arbeitssprachen

  • Deutsch
  • Englisch
  • Arabisch

Publikationen

  • Definition von Bankprodukten mithilfe von Product-Lifecycle-Managementsystemen (Springer Verlag)
  • Einsatz von Large Language Models (LLM) in der erweiterten Sentiment-Analyse: Innovative Ansätze zur Verarbeitung und Interpretation von Kundenmeinungen (Springer Verlag)

Branchenkenntnisse

  • Versicherungswirtschaft
  • Finanzdienstleistungen
  • Hochschullehre & Erwachsenenbildung
  • IT-Consulting Prozessmanagement & Automatisierung
  • Data Science & KI

Aktuelle Veranstaltungen