Jan Lubatschowski

Leading Data, AI and GenAI projects for German and Swiss enterprises on performance-based engagements — fees tied to measurable EBITDA impact at the client. Setting agenda and leading cross-functional teams (developers, data scientists, business) to build, integrate and ship GenAI/LLM use cases into production at a top-5 German insurer (€2.5M profit impact, ~20,000 cancellations prevented) and a top-3 Swiss insurer (CHF 1M p.a. impact, two production assistants in Underwriting). Owning the link between technical delivery and financial KPIs.

Leitung von Data-, AI- und GenAI-Projekten für deutsche und schweizerische Unternehmen in performance-basierten Engagements — Honorar an messbaren EBITDA-Impact beim Kunden gebunden. Agenda-Setting und Führung cross-funktionaler Teams (Entwicklung, Data Science, Business), die GenAI/LLM-Use-Cases in Produktion bringen — bei einem Top-5-Versicherer in Deutschland (€ 2,5 Mio. Profit-Impact, ~20.000 verhinderte Kündigungen) und einem Top-3-Schweizer Versicherer (CHF 1 Mio. p.a. Impact, zwei produktive Underwriting-Assistenten). Verantwortlich für die Verknüpfung technischer Lieferung mit finanziellen KPIs.

Waterland Private Equity (10.2022 – 01.2023): Embedded with a Waterland PE portfolio company (top 15 German IT services provider). Created data transparency, improved the DWH, and shipped executive dashboards used by the leadership team.

Sennheiser (11.2022 – 02.2023): Data Science / AI strategy work — executive workshops to identify and prioritize Data Science use cases, including vision and roadmap.

Waterland Private Equity (10.2022 – 01.2023): Eingebettet bei einem Waterland-PE-Portfoliounternehmen (Top-15-IT-Dienstleister in Deutschland). Schaffung von Datentransparenz, Verbesserung des DWH und Auslieferung von Executive-Dashboards für das Leadership-Team.

Sennheiser (11.2022 – 02.2023): Data-Science- / AI-Strategie-Arbeit — Executive-Workshops zur Identifikation und Priorisierung von Data-Science-Use-Cases, inklusive Vision und Roadmap.

DataRobot was the leading enterprise AI platform pre-GenAI — founded by top Kaggle data scientists, serving 40% of the Fortune 50.

Account Executive: Owned a portfolio of 30+ enterprise accounts (DAX, Mittelstand) for DataRobot's AI cloud platform across DACH, driving seat-based platform growth and consumption-based usage expansion through deployed models. Led technical sales on build vs. buy decisions for AI infrastructure and platform due diligence for enterprise procurement.

Forward-Deployed Engineer: Ran hands-on POC projects with prospect customers, building rapid prototypes to demonstrate platform capabilities. Worked side-by-side with customer data science teams to deliver measurable impact in 2–4 week sprints. Promoted into Sales after 3 months on the strength of combined technical fluency and client communication.

DataRobot war die führende Enterprise-AI-Plattform vor GenAI — gegründet von Top-Kaggle-Data-Scientists, 40 % der Fortune 50 als Kunden.

Account Executive: Verantwortung für ein Portfolio von 30+ Enterprise-Accounts (DAX, Mittelstand) der DataRobot-AI-Cloud-Plattform in DACH. Treiber für seat-basiertes Plattformwachstum und nutzungsbasierte Expansion durch produktiv eingesetzte Modelle. Geführte technische Sales-Gespräche zu Build vs. Buy-Entscheidungen für AI-Infrastruktur und Plattform-Due-Diligence für Enterprise-Beschaffung.

Forward-Deployed Engineer: Durchführung von POC-Projekten mit Prospect-Kunden, Bau von schnellen Prototypen zur Demonstration der Plattform-Fähigkeiten. Direkte Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams der Kunden, um in 2–4-Wochen-Sprints messbaren Impact zu liefern. Nach 3 Monaten in den Sales-Track befördert auf Basis der Kombination aus technischer Tiefe und Kundenkommunikation.

5 years across McKinsey's Data Science career track. End-to-end delivery on AI & Data Science engagements across regulated DACH industries — strategy, execution, hands-on prototyping (Python, R, Tableau), POCs and production-ready solutions. Trusted advisor to C-level sponsors. Top 10% ranking in last 3 evaluation cycles, with a distinct rating in client communication and presentation skills.

Engagement Manager (07.2021 – 12.2021): Project lead for AI & Data Science engagements at top-tier German enterprises. Led development of a novel AI for Finance product for Europe's largest pharma wholesaler, based on a complete DWH overhaul.

Senior Data Scientist, Consultant (01.2020 – 07.2021): Developed Data Science & AI strategy for clients and led sub-teams of junior consultants implementing use cases. Flagship work: Data & AI value-creation strategies for German insurance and banking groups (vision, roadmap, target operating model, executive workshops); portfolio of AI use cases for a top 5 drug at a top 3 pharma company (IQVIA datasets); 30-dashboard Tableau buildout for end-to-end network visibility at a top 3 German utilities company.

Data Scientist, Consultant (02.2017 – 12.2019): Hands-on Data Science use-case implementation across regulated DACH industries — predictive models, dashboards, analytics-driven decision support. Data Science use cases across 4 different German health insurers — claims fraud, CX transformation, spend analysis, claims process optimization.

5 Jahre auf der McKinsey-Data-Science-Karrierestrecke. End-to-End-Lieferung bei AI- & Data-Science-Engagements in regulierten DACH-Branchen — Strategie, Execution, Hands-on-Prototyping (Python, R, Tableau), POCs und produktive Lösungen. Vertrauter Berater von C-Level-Sponsoren. Top-10%-Ranking in den letzten 3 Evaluationszyklen, mit ausgezeichneten Werten in Kundenkommunikation und Präsentation.

Engagement Manager (07.2021 – 12.2021): Projektleitung für AI- & Data-Science-Engagements bei deutschen Top-Unternehmen. Leitung der Fertigstellung des AI-for-Finance-Produkts für den größten Pharma-Großhändler Europas, basierend auf einem kompletten DWH-Umbau.

Senior Data Scientist, Consultant (01.2020 – 07.2021): Entwicklung der Data-Science- & AI-Strategie für Klienten, Leitung von Teilprojekten mit junioren Kolleg:innen zur Use-Case-Implementierung. Flagship-Arbeit: Data- & AI-Wertschöpfungsstrategien für deutsche Versicherer und Banken (Vision, Roadmap, Target-Operating-Model, Executive-Workshops); Portfolio von AI-Use-Cases für ein Top-5-Medikament bei einem Top-3-Pharma-Konzern (IQVIA-Datensätze); 30-Dashboard-Tableau-Buildout für End-to-End-Netzwerk-Sichtbarkeit bei einem Top-3-deutschen Energieversorger.

Data Scientist, Consultant (02.2017 – 12.2019): Hands-on Data-Science-Use-Case-Implementierung in regulierten DACH-Branchen — Vorhersagemodelle, Dashboards, analytics-basierte Entscheidungsunterstützung. Data-Science-Use-Cases bei 4 verschiedenen deutschen Krankenversicherern — Versicherungsbetrug, CX-Transformation, Spend-Analyse, Claims-Optimierung.

Built a Python ML model predicting African migration flows from census and conflict-outbreak data, in cooperation with NGOs Flowminder and WorldPop.

Entwicklung eines Python-ML-Modells zur Vorhersage afrikanischer Migrationsströme aus Zensus- und Konfliktdaten, in Kooperation mit den NGOs Flowminder und WorldPop.

Co-founded a FinTech SaaS startup at 22 (€100k EXIST grant, sold shares before joining McKinsey). Built and led a 4-person sales team, fed 500+ companies into the pipeline, ran 50+ business meetings. Selected and rolled out Salesforce CRM.

Mit 22 Mitgründer eines FinTech-SaaS-Startups (100.000 € EXIST-Gründerstipendium, Anteile vor Eintritt bei McKinsey verkauft). Aufbau und Führung eines 4-köpfigen Sales-Teams, 500+ Unternehmen in die Pipeline gespielt, 50+ Business-Meetings durchgeführt. Auswahl und Rollout von Salesforce als CRM.