Medizinstudent & Analytischer Generalist

Datengetriebene Problemlösung und strategische Operations jenseits klassischer Fachgrenzen.

8. Fachsemester Medizin
Promotion Laufende Promotion
3 Fachgebiete
3 Use Cases

Über mich

Medizin lehrt mich, auch bei unvollständiger Informationslage klar zu entscheiden. Meine analytische Arbeit zwingt mich, Entscheidungen methodisch zu hinterfragen. Genau in diesem Spannungsfeld setze ich an: Ich betrachte Probleme nie isoliert, sondern will die Mechanismen komplexer Systeme verstehen, anstatt nur Symptome zu behandeln.

Den klinischen Alltag und seine infrastrukturellen Hürden kenne ich aus erster Hand. Durch Data Science und Operations mache ich genau diese Probleme technisch greifbar. Ich suche nicht die erstbeste Lösung, sondern Ansätze, die reale Praxis verstehen und sich in der Anwendung bewähren.

Mein Angebot ist kein starres Skillset, sondern eine spezifische Denkweise: Ich zerlege komplexe Sachverhalte in ihre Grundbausteine, übersetze zwischen Disziplinen und entwickle tragfähige Konzepte. Genau das setze ich dort ein, wo es den größten Hebel entfaltet: in MedTech, im strategischen Consulting oder an völlig neuen Schnittstellen.

Werdegang

  • 2026–heute Promotion · Neuro-Imaging & Multi-Omics
  • 2025–heute Data Science, KI-Architekturen, Prozessautomatisierung
  • 2022–heute Humanmedizin · 8. Fachsemester & Klinischer Alltag
  • 2022–2024 Operations & Logistics · Controlling, Routenplanung
  • 2021–2022 Physikstudium (2 Sem.) · Abstrakte Grundlagenforschung
  • vor 2021 Jugend forscht, Jugend debattiert, CRISPR-Laborprojekte

Akademischer Fokus

Humanmedizin (8. FS) Laufende Promotion (Neuro-Imaging & Multi-Omics) Data Science
Profilfoto Leon Körner

Kompetenzprofil

Medizin & Klinik

Klinische Pathophysiologie, Neuro-Imaging und Multi-Omics-Analyse. Tiefes Verständnis für Stationsabläufe, die reale Arzt-Patienten-Interaktion sowie die technologischen Grenzen und Möglichkeiten von Therapie und Diagnostik.

Klinische Diagnostik Neuro-Imaging Multi-Omics Pathophysiologie DICOM

Strategie & Operations

Datengetriebene Entscheidungsfindung, strategisches Controlling, Logistik sowie tiefgreifende Prozess- und Routenoptimierung zur Effizienzsteigerung in komplexen Organisationen.

Prozessoptimierung Controlling SQL Excel Advanced Logistik

IT & Data Science

Python, Java, JS, SQL. Lokales LLM-Deployment (Ollama, MLX-VLM), PyTorch, LangChain, Qdrant (Vector DB). Automatisierung & Architektur via n8n, Docker, FastAPI und WebSockets.

Python R n8n Docker FastAPI LangChain Qdrant Ollama PyTorch SQL

Use Cases & Projekte

Autonomer KI-Kundendienst-Agent

01
Kontext

Lokal ansässiger, europaweit agierender E-Commerce-Händler (Camping-Zubehör) mit hohem manuellen Support-Aufwand.

02
Lösung

RAG-Pipeline mit automatisierter Ticket-Klassifikation, integrierter Feedback-Schleife und kontinuierlichem Modell-Retraining auf 20.000+ historischen Service-Tickets.

03
Impact
−40% Support-Bearbeitungszeit · 25% der Tickets vollautomatisch (Zero-Touch)
n8n Qdrant Ollama LangChain

Angebot / Services

Lokale KI-Integration RAG Pipelines Prozessautomatisierung Data Analytics Operations Controlling MVP & Prototyping Schnittstellen-Management

Kontakt

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