Dr. Stefan König

  • Trainer-/Referent-Profil
"Ich brenne für die Themen Data Science und Künstliche Intelligenz und habe Spaß daran, diese Zukunftsthemen voranzubringen. Mein Antrieb ist es, Unternehmen jeder Größe dabei zu unterstützen, datengetriebener, innovativer und effizienter zu werden und in vollem Umfang von Künstlicher Intelligenz zu profitieren."

Kurzprofil

Senior Data Scientist, langjährige Erfahrung in der Leitung und Durchführung von KI-Projekten sowie als Dozent in Trainings und an Hochschulen, viel Praxiserfahrung in Industrie und Wirtschaft, Promotion in Mathematik

Arbeitsschwerpunkte

Künstliche Intelligenz, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze, Python, Datenvisualisierung, Mathematische Optimierung, Daten analysieren, Big Data, Cloud Computing, erklärbare Künstliche Intelligenz/Explainable AI, Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics, Datenqualität, Machine Learning Verfahren, Machine Learning Algorithmen, Einsatz von KI im Mittelstand, Datenpotenziale erkennen, Chancen und Risiken von KI, Projektmanagement für KI-Anwendungen, Rollen in einem KI-Projekt, Digitale Transformation

Berufserfahrung

  • Seit 2019 Senior Data Scientist bei einem KI-Unternehmen
  • 2019-2021 Lehrbeauftragter Hochschule Kempten
  • 2017-2019 Manager Data Analytics/Team Lead Data Science bei einem CleanTech-Startup
  • 2016-2017 Data Scientist bei einer IT-Beratung
  • 2013-2017 Data Scientist bei einem SaaS-Anbieter im eCommerce
  • 2009-2013 Wissenschaftlicher Mitarbeiter Technische Universität München
  • 2006-2013 Tutor/Übungsleiter für Mathematikvorlesungen an der Technischen Universität München

Qualifikation

  • Studium Mathematik/Informatik an der Technischen Universität München
  • Promotion in Mathematik an der Technischen Universität München
  • Langjährige Erfahrung in der Leitung und Durchführung von Data Science-Projekten
  • Diverse einschlägige Weiterbildungen

Arbeitssprachen

  • Deutsch
  • Englisch

Publikationen

  • R. Brandenberg, S. König (2013) No dimension-independent core-sets for containment under homothetics, Discrete & Computational Geometry.
  • R. Brandenberg, S. König (2013) Sharpening geometric inequalities using computable symmetry measures, Mathematika.
  • C. Knauer, S. König, D. Werner (2015) Fixed-parameter complexity and approximability of norm maximization, Discrete & Computational Geometry.
  • S. König (2014) Computational aspects of the Hausdorff distance in unbounded dimension, Journal of Computational Geometry.
  • A. Alpers, R.J. Gardner S. König, R. Pennington, C. Boothroyd, L. Houben, R. Dunin-Borkowski, K. J.  Batenburg (2013) Geometric reconstruction methods for electron tomography, Ultramicroscopy.
  • X. Goaoc, S. König, S. Petitjean (2011) Pinning a Line by Balls or Ovaloids in ℝ3, Discrete & Computational Geometry.

Branchenkenntnisse

  • Softwareentwicklung
  • Handel
  • Maschinenbau
  • Kunststoffindustrie
  • Lebensmittelindustrie
  • Bildung und Forschung
  • Medizintechnik
  • Softwareentwicklung
  • Handwerk
  • Verlagsbranche