Dr. Nicolas March – ehm. Head of Analytics bei REWE digital
„Pragmatische Lösungen statt theoretischer Analysen – ihre ‚Baustellentage‘ waren wegweisend“
Als Data Scientistin überzeugte Lena als meine ehemalige Mitarbeiterin durch ihren pragmatischen Ansatz: Statt sich in theoretischen Analysen zu verlieren, machte sie ihre „Baustellentage“ zu ihrem Markenzeichen. Wenn die Daten Fragen aufwarfen, arbeitete sie beispielsweise selbst als Kommissionierer im Lager mit oder begleitete Lieferfahrer. Die erlangte Prozesskenntnis kombinierte sie mit beeindruckend breiter algorithmischer Expertise. Von selbst trainierten LLMs für NLP-Aufgaben über Regressionsmodelle bis zu Taste Clustern deckte sie entsprechend ab. Ihre in Python entwickelten Algorithmen wurden erfolgreich in Microservices implementiert und führten zu deutlichen Kosteneinsparungen. Mit dieser Kombination aus analytischer Exzellenz, technischer Expertise, praxisnaher Problemlösung und der Fähigkeit, komplexe Lösungen überzeugend auf Ebene der Entscheider zu präsentieren, war sie eine herausragende Bereicherung für das Unternehmen. Eine Data Scientistin, die ich für anspruchsvolle Projekte jederzeit wieder engagieren würde.
Ellen Pienkos – Leiterin Digitale Innovationen & Data Office bei DB Fernverkehr AG
„Data Analytics mit direktem Business Impact – beeindruckende Umsetzungsstärke!„
Lena Aretz überzeugte in meinem Team bei der Deutschen Bahn durch ihre analytische Expertise und technische Umsetzungsstärke. Sie entwickelte einen Prototypen zur Erkennung von kritischen Batterieständen, der im Testbetrieb erfolgreich eingesetzt wurde, um Zugstillstände zu erkennen und zu erheblichen Kosteneinsparungen führte. Durch die Implementierung interaktiver Karten-Visualisierungen der GPS-Daten unserer Flotte machte sie die Verortung von Positionsdaten anschaulich und praxistauglich. Zudem nutzte sie ihre analytischen und algorithmischen Fähigkeiten zur Entwicklung einer hilfreichen Methodik für Korrelationsanalysen zwischen Fahrzeugkomponentenstörungen und externen Faktoren wie Wetterdaten. Ihre Lösungen führten zu erheblichen Kosteneinsparungen im Bahnbetrieb. Ich würde sie jederzeit weiterempfehlen.
Dr. Peter Karcher – Lead Data Scientist and Product Owner of EnBW-DataLab
„Analytische Tiefe und schnelle Umsetzung – eine klare Empfehlung!“
Lena überzeugt als Data Scientist durch analytische Tiefe, technische Expertise und schnelle Umsetzung. Im GenAI-Projekt hat sie die RAG-Pipeline zügig implementiert und Evaluierungstools entwickelt, die unsere Anforderungen voll erfüllten. Ihre Streamlit-Apps zur Bewertung unseres Chatbots ermöglichten wertvolle Einblicke in die Qualität unserer KI-Lösung und waren entscheidend für den Projekterfolg. Eine klare Empfehlung!
Ben Wulff – Leiter Forschungs-IT Universitätsklinikum Bonn
„KI- und Medizininformatik-Spezialistin: Theorie, Praxis und Projekterfolg vereint“
Lena sticht durch ihre ergebnisorientierte und methodische Arbeitsweise heraus. Gepaart mit ihren profunden Kenntnissen im Feld des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaften, sowohl in der Theorie als auch in der praktischen Anwendung, führt dies sicher zu hoch qualitativen Arbeitsergebnissen. Lena verliert nie das Gesamtkonzept aus den Augen und identifiziert auf dem Weg zum fertigen Produkt wichtige Schaltstellen im Projekt. Durch ihre offene und zugewandte Art
transportier Lena ihre, stets vorhandene, intrinsische Energie in das Team, in dem sie arbeitet. Lena hat uns bei mehreren internen Projekten sehr geholfen, bei denen ihre Erfahrung im Gebiet der Medizininformatik gebraucht wurde. Ich würde Lena Aretz mit Freuden jederzeit wieder engagieren und kann bedenkenlos jedem, der ein KI- oder Medizininformatikprojekt durchführen will, eineZusammenarbeit mit ihr empfehlen.
Robert Kozinski – Geschäftsführender Gesellschafter minds & technology GmbH
„Technische Exzellenz trifft pragmatischen Ansatz – uneingeschränkte Empfehlung!“
Selten habe ich in meiner langjährigen Erfahrung im IoT- und Data-Science-Bereich jemanden erlebt, der komplexe Problemstellungen so schnell durchdringt und in effektive Lösungen übersetzt wie Lena. Im GenAI-Projekt beeindruckte sie uns mit ihrer technischen Expertise: Von der kritischen Evaluation von Anonymisierungslösungen mithilfe eigener Python-Skripte bis zur Implementierung einer Dokumentenklassifizierung mit lokalen LLMs überzeugte sie bis zur Geschäftsführungsebene.
Was Lena besonders auszeichnet, ist die Kombination aus fundierter algorithmischer Expertise und einem pragmatischen, lösungsorientierten Ansatz. Sie verliert sich nicht in theoretischen Konzepten, sondern fokussiert konsequent auf den Business Impact. Eine hervorragende Data Scientistin, die ich für komplexe Projekte uneingeschränkt empfehlen kann.“
Dr. Stefan Rüping – Abteilungsleiter & Experte für Generative KI
„Analytische Tiefe und schnelle Umsetzung – eine klare Empfehlung!“
Lena war eine herausragende Unterstützung für unsere Forschung am Fraunhofer IAIS. In unserer Abteilung für Knowledge Discovery implementierte eigenständig Machine Learning Algorithmen und komplexe Datenanalysen. Sie entwickelte nicht nur robuste Auswertungsroutinen in Java, Python und R, sondern setzte auch wissenschaftliche Experimente auf und erstellte aussagekräftige Datenvisualisierungen. Mit ihrer technischen Expertise und proaktiven Arbeitsweise war sie eine echte Bereicherung für unser Institut.
