Data Analyst & Biological Engineer - Medellin, Colombia to Nordrhein-Westfalen, DE
Turning industrial and operational data into decisions that actually change numbers. 8+ years in coatings, chemicals & technical sales - Applying that domain depth to data roles in Germany.
Languages Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn)
SQL, R, DAX
BI & Reporting Power BI, Streamlit, Jupyter Notebook
Data Tools Excel (advanced), Google Sheets, Minitab, DuckDB, SQLite
Cloud & Other AWS (AI Practitioner), Git
EDA + ML analysis on 94,000+ orders from the Olist dataset.
Key finding: delivery delay is the #1 driver of low review scores.
Delivered actionable logistics recommendations backed by feature importance analysis.
Python Scikit-learn Seaborn Pandas EDA Classification
Streamlit app for industrial paint formulation versioning and comparison.
Calculates PVC, solids content, and pigment/resin ratio.
Python Streamlit SQLite Industrial Chemistry
| Role | Company | Impact |
|---|---|---|
| Technical Manager | Pinturas Prolac | -12% production costs via multivariate analysis |
| Tech Service Specialist | Andercol - AkzoNobel | Power BI KPI dashboards, LATAM data integration |
| Account Manager | Barentz | Market analysis, import DB, pricing strategy |
| Junior Researcher | UNAL - Colciencias | Statistical analysis in R, biological datasets |
- Mathematics for Machine Learning Specialization - Imperial College London / Coursera - Feb 2026
- AWS AI Practitioner - Amazon Web Services - 2026
- SQL Intermediate - HackerRank - May 2026
- Goethe-Zertifikat B2 - Goethe-Institut - Aug 2023
Spanish native · English C1 · Deutsch B2 (Goethe-Zertifikat)
- Work authorization: Genehmigung zur Fuehrung der Berufsbezeichnung Ingenieur per IngG NRW, Bezirksregierung Arnsberg, in progress
- Open to Data Analyst / Data Scientist roles in Germany and EU — remote or on-site
- Preparing for German C1
Available for data analysis, EDA, and visualization projects →
Datenanalyst & Bioingenieur - Medellin, Kolumbien nach Nordrhein-Westfalen
Industrielle und operative Daten in Entscheidungen uebersetzen, die Zahlen wirklich veraendern. 8+ Jahre in Beschichtung, Chemie und technischem Vertrieb.
Sprachen Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), SQL, R, DAX
BI & Reporting Power BI, Streamlit, Jupyter Notebook
Datenwerkzeuge Excel (fortgeschritten), Minitab, DuckDB, SQLite
Cloud AWS (AI Practitioner), Git
EDA und ML-Analyse von 94.000+ Bestellungen aus dem Olist-Datensatz.
Wichtigste Erkenntnis: Lieferverzoegerungen sind der entscheidende Treiber niedriger Bewertungen.
Python Scikit-learn Seaborn Pandas Klassifikation
Streamlit-App zur Versionierung industrieller Lackformulierungen.
Berechnet PVK, Festkoerpergehalt und Pigment-/Harzverhaeltnis.
Python Streamlit SQLite Industriechemie
| Stelle | Unternehmen | Ergebnis |
|---|---|---|
| Technischer Leiter | Pinturas Prolac | -12% Produktionskosten durch multivariate Analyse |
| Spezialist Techn. Service | Andercol - AkzoNobel | Power BI KPI-Dashboards, LATAM Datenintegration |
| Account Manager | Barentz | Marktanalyse, Importdatenbanken, Preisstrategie |
| Wissenschaftlicher Mitarbeiter | UNAL - Colciencias | Statistische Analyse in R |
- Genehmigung zur Fuehrung der Berufsbezeichnung Ingenieur gem. IngG NRW, Bezirksregierung Arnsberg, in Bearbeitung
- Offen fuer Datenanalyst / Data Scientist Stellen in Deutschland — remote oder vor Ort
- Vorbereitung auf Deutsch C1