Experienced professional with 11 years of software development and computer vision expertise
Aktualisiert am 09.01.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 15.01.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 20%
python
Bildverarbeitung
Pytorch
Deep Learning
TensorFlow
Azure
AWS
MLOps
MLFlow
Databricks
C++
English
fluent
German
fluent
Serbian
native

Einsatzorte

Einsatzorte

Bonn (+50km)
Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 5 Monate
2024-10 - heute

Entwicklung eines Echtzeit-Erkennungssystems

CEO & Founder
CEO & Founder
  • Entwicklung eines Echtzeit-Erkennungssystems für Ertrinkungsvorfälle mittels Kameras über der Wasseroberfläche
  • Technologische Komponenten: Wasseroberflächenerkennung (DeepLabV3+), Personenerkennung und Verfolgung (YOLO11), Clustering (DBSCAN), Ertrinkungsszenarien-Erkennung (DAX)
  • Technologie-Stack: Python, PyTorch, Docker, Azure Cloud, NVIDIA Jetson
  • Operative Tests: Öffentliches Schwimmbad in Novi Sad (Serbien), öffentlicher Strand in Pore? (Kroatien)
  • Verantwortlich für Produktdesign und Implementierung im realen Einsatz
auf Anfrage, Bonn
2 Jahre 2 Monate
2024-01 - heute

Entwickelte eine robuste Trainingspipeline in Databricks

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte eine robuste Trainingspipeline in Databricks für Objekterkennung und semantische Segmentierungsaufgaben, speziell angepasst an Time-of-Flight (ToF)-Kamerabilder zur Hinderniserkennung.
  • Implementierte eine Trainingspipeline in Databricks zur Erkennung von Bereichen auf Karten, in denen sich der Roboter festfahren könnte, um die Navigation und betriebliche Effizienz zu steigern.
  • Integrierte den Inferenzprozess in ein C++ Projekt für Reinigungsroboter, optimiert für die ARM64-Prozessorarchitektur, um Hinderniserkennungs- und Vermeidungsfunktionen zu ermöglichen.
  • Setzte Inferenzlösungen mithilfe von REST-APIs in Databricks ein, um Echtzeitanalyse- und Entscheidungsfähigkeiten zu ermöglichen.
Vorwerk & Co. KG, Bonn
2 Jahre
2022-02 - 2024-01

Entwickelte und implementierte fortschrittliche Deep-Learning-Modelle

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte und implementierte fortschrittliche Deep-Learning-Modelle für: Gesichtserkennung und Anti-Spoofing mittels thermischer und RGB-Bilder, Semantische Segmentierung zur präzisen Entfernung des Hintergrunds bei Porträtaufnahmen, Objekterkennung zur Identifizierung von Schäden an Pässen.
  • Nutze Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und OpenCV, um Modelle zu erstellen und zu optimieren.
  • Setzte Modelle über Docker-Container ein und stellte gRPC- und REST-APIs sowie C++ Bibliotheken zur nahtlosen Integration bereit.
  • Verwaltete MLOps-Pipelines mit Tools wie MLflow, LakeFS und Flyte zur Optimierung der Modellentwicklung und -bereitstellung.
  • Nutzte Azure-Cloud-Technologien für effizientes Modelltraining und Skalierbarkeit.
  • Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Computer-Vision-Funktionen in verschiedene Projekte zu integrieren und die Produktfunktionen sowie das Benutzererlebnis zu verbessern.
Veridos gmbh, Bonn
3 Jahre 3 Monate
2018-12 - 2022-02

Entwickelte Deep-Learning-Modelle

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte Deep-Learning-Modelle zur Objekterkennung mit Python und TensorFlow zur Optimierung geschäftlicher Robotic-Process-Automation-(RPA)-Lösungen.
  • Implementierte RPA-Lösungen mit C++ und C#, was die Automatisierungsprozesse und die betriebliche Effizienz verbesserte.
  • Setzte Anwendungen sowohl On-Premises als auch in Azure-Cloud-Umgebungen ein, um Skalierbarkeit und Zugänglichkeit zu gewährleisten.
auf Anfrage, Bonn
1 Jahr 2 Monate
2017-10 - 2018-11

Entwickelte Deep-Learning-Modelle

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte Deep-Learning-Modelle für Anwendungen im Bereich autonomes Fahren, einschließlich Objekterkennung zur Erkennung von Personen, Autos, Bäumen usw. in RGB-Bildern mithilfe von Python und TensorFlow.
  • Implementierte Erkennung der Bodenebene und Fahrspurerkennung unter Verwendung der ZED-Stereokamera und klassischer Computer-Vision-Techniken in C++ und OpenCV.
Motec GmbH, Koblenz
3 Jahre 4 Monate
2014-01 - 2017-04

Human-Machine-Interface-(HMI)-Projekte

Software Entwickler
Software Entwickler
  • Entwickelte mehrere Human-Machine-Interface-(HMI)-Projekte für Automobil- und Industrieanwendungen mit C++, C#, Objective-C, Qt, QML, WPF und OpenCV.
  • Arbeitete an Anwendungen zur Gesichtserkennung und Gestenerkennung für iOS und Embedded-Systeme, unter Nutzung von Xcode, OpenCV und RGB-D-Kameras.
  • Implementierte HMIs für Großkunden wie Mercedes-Benz und Ford, darunter Projekte für autonome Busse, Klimaanlagensteuerung und Multimedia-Demonstratoren.
  • Verwendete Tools und Frameworks wie Visual Studio, MVVM, SCRUM und Bluetooth Low Energy (BLE), um hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
AKKA DNO GmbH, Köln
1 Jahr 6 Monate
2012-05 - 2013-10

Implementierung der Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen

Wissenschaftlicher Forscher
Wissenschaftlicher Forscher
  • Lernen hierarchischer invarianten Merkmale zur Aktionserkennung in Videos?, C++ und Python
  • Implementierung der Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen mit CUDA C++-Erweiterung.
Universität Bonn
1 Jahr 2 Monate
2011-03 - 2012-04

NIFTi-Projekt

Computer Vision Entwickler
Computer Vision Entwickler
  • Entwickelte Algorithmen zur Objektklassen-Segmentierung mit Random Forests und RGB-D SLAM zur Erstellung semantischer Karten.
  • Mitarbeit am NIFTi-Projekt (Natural Human-Robot Cooperation in Dynamic Environments) mit Fokus auf Anwendungen für Rettungsroboter.
  • Nutzte Random Forests für die Objektklassen-Segmentierung, um die robotische Wahrnehmung und das Verständnis der Umgebung zu verbessern.
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, Sankt Augustin
3 Monate
2008-01 - 2008-03

Software development

Software developer Visual Studio 2008 Windows Form Applications C# ...
Software developer
Visual Studio 2008 Windows Form Applications C# SQL server 2005 LINQ to SQL
Ipsylon

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre 1 Monat
2009-05 - 2012-05

Study - Computer Science

Master of Science, Rheinische Friedrich-Wilhelms University, Bonn
Master of Science
Rheinische Friedrich-Wilhelms University, Bonn
4 Jahre 8 Monate
2004-10 - 2009-05

Study - Informatik

Master of Science, Institut für Mathematik und Informatik, Novi Sad (Serbien)
Master of Science
Institut für Mathematik und Informatik, Novi Sad (Serbien)

Position

Position

Machine Learning Engineer - Computer Vision

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

python Bildverarbeitung Pytorch Deep Learning TensorFlow Azure AWS MLOps MLFlow Databricks C++

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

AWS
Databricks
Azure Cloud
Flyte
Docker
LakeFs
DVC
MLFlow
WPF
Qt

Berufliches Profil

Computer Vision Ingenieur mit umfassender Erfahrung in der Entwicklung von Deep Learning Modellen für Objekterkennung, Objektnachverfolgung, semantische Segmentierung, Klassifizierungsaufgaben sowie Verarbeitung von Punktwolken und Aktions-erkennung in Videos. Versiert in Python, C++, C#, TensorFlow, PyTorch und OpenCV sowie in der Nutzung von Azure, Databricks und Docker für Cloud-Computing und Deployment.


Fähigkeiten

  • Computer Vision
  • C++
  • Python
  • Pytorch
  • Cloud Computing and Infrastructure
  • MLOps and Deployment
  • Tensorflow
  • OpenCV
  • C#
  • Deep Learning
  • Time-of-Flight (ToF) Cameras
  • ZED Stereo Cameras
  • RGB-D Cameras (e.g., Asus Xtion Pro)
  • Thermal Imaging Cameras
  • NVIDIA Jetson 

Betriebssysteme

Windows
OS X
Linux

Einsatzorte

Einsatzorte

Bonn (+50km)
Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 5 Monate
2024-10 - heute

Entwicklung eines Echtzeit-Erkennungssystems

CEO & Founder
CEO & Founder
  • Entwicklung eines Echtzeit-Erkennungssystems für Ertrinkungsvorfälle mittels Kameras über der Wasseroberfläche
  • Technologische Komponenten: Wasseroberflächenerkennung (DeepLabV3+), Personenerkennung und Verfolgung (YOLO11), Clustering (DBSCAN), Ertrinkungsszenarien-Erkennung (DAX)
  • Technologie-Stack: Python, PyTorch, Docker, Azure Cloud, NVIDIA Jetson
  • Operative Tests: Öffentliches Schwimmbad in Novi Sad (Serbien), öffentlicher Strand in Pore? (Kroatien)
  • Verantwortlich für Produktdesign und Implementierung im realen Einsatz
auf Anfrage, Bonn
2 Jahre 2 Monate
2024-01 - heute

Entwickelte eine robuste Trainingspipeline in Databricks

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte eine robuste Trainingspipeline in Databricks für Objekterkennung und semantische Segmentierungsaufgaben, speziell angepasst an Time-of-Flight (ToF)-Kamerabilder zur Hinderniserkennung.
  • Implementierte eine Trainingspipeline in Databricks zur Erkennung von Bereichen auf Karten, in denen sich der Roboter festfahren könnte, um die Navigation und betriebliche Effizienz zu steigern.
  • Integrierte den Inferenzprozess in ein C++ Projekt für Reinigungsroboter, optimiert für die ARM64-Prozessorarchitektur, um Hinderniserkennungs- und Vermeidungsfunktionen zu ermöglichen.
  • Setzte Inferenzlösungen mithilfe von REST-APIs in Databricks ein, um Echtzeitanalyse- und Entscheidungsfähigkeiten zu ermöglichen.
Vorwerk & Co. KG, Bonn
2 Jahre
2022-02 - 2024-01

Entwickelte und implementierte fortschrittliche Deep-Learning-Modelle

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte und implementierte fortschrittliche Deep-Learning-Modelle für: Gesichtserkennung und Anti-Spoofing mittels thermischer und RGB-Bilder, Semantische Segmentierung zur präzisen Entfernung des Hintergrunds bei Porträtaufnahmen, Objekterkennung zur Identifizierung von Schäden an Pässen.
  • Nutze Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und OpenCV, um Modelle zu erstellen und zu optimieren.
  • Setzte Modelle über Docker-Container ein und stellte gRPC- und REST-APIs sowie C++ Bibliotheken zur nahtlosen Integration bereit.
  • Verwaltete MLOps-Pipelines mit Tools wie MLflow, LakeFS und Flyte zur Optimierung der Modellentwicklung und -bereitstellung.
  • Nutzte Azure-Cloud-Technologien für effizientes Modelltraining und Skalierbarkeit.
  • Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Computer-Vision-Funktionen in verschiedene Projekte zu integrieren und die Produktfunktionen sowie das Benutzererlebnis zu verbessern.
Veridos gmbh, Bonn
3 Jahre 3 Monate
2018-12 - 2022-02

Entwickelte Deep-Learning-Modelle

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte Deep-Learning-Modelle zur Objekterkennung mit Python und TensorFlow zur Optimierung geschäftlicher Robotic-Process-Automation-(RPA)-Lösungen.
  • Implementierte RPA-Lösungen mit C++ und C#, was die Automatisierungsprozesse und die betriebliche Effizienz verbesserte.
  • Setzte Anwendungen sowohl On-Premises als auch in Azure-Cloud-Umgebungen ein, um Skalierbarkeit und Zugänglichkeit zu gewährleisten.
auf Anfrage, Bonn
1 Jahr 2 Monate
2017-10 - 2018-11

Entwickelte Deep-Learning-Modelle

Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
Freiberuflicher Computer Vision Ingenieur
  • Entwickelte Deep-Learning-Modelle für Anwendungen im Bereich autonomes Fahren, einschließlich Objekterkennung zur Erkennung von Personen, Autos, Bäumen usw. in RGB-Bildern mithilfe von Python und TensorFlow.
  • Implementierte Erkennung der Bodenebene und Fahrspurerkennung unter Verwendung der ZED-Stereokamera und klassischer Computer-Vision-Techniken in C++ und OpenCV.
Motec GmbH, Koblenz
3 Jahre 4 Monate
2014-01 - 2017-04

Human-Machine-Interface-(HMI)-Projekte

Software Entwickler
Software Entwickler
  • Entwickelte mehrere Human-Machine-Interface-(HMI)-Projekte für Automobil- und Industrieanwendungen mit C++, C#, Objective-C, Qt, QML, WPF und OpenCV.
  • Arbeitete an Anwendungen zur Gesichtserkennung und Gestenerkennung für iOS und Embedded-Systeme, unter Nutzung von Xcode, OpenCV und RGB-D-Kameras.
  • Implementierte HMIs für Großkunden wie Mercedes-Benz und Ford, darunter Projekte für autonome Busse, Klimaanlagensteuerung und Multimedia-Demonstratoren.
  • Verwendete Tools und Frameworks wie Visual Studio, MVVM, SCRUM und Bluetooth Low Energy (BLE), um hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
AKKA DNO GmbH, Köln
1 Jahr 6 Monate
2012-05 - 2013-10

Implementierung der Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen

Wissenschaftlicher Forscher
Wissenschaftlicher Forscher
  • Lernen hierarchischer invarianten Merkmale zur Aktionserkennung in Videos?, C++ und Python
  • Implementierung der Beschleunigung von Deep-Learning-Algorithmen mit CUDA C++-Erweiterung.
Universität Bonn
1 Jahr 2 Monate
2011-03 - 2012-04

NIFTi-Projekt

Computer Vision Entwickler
Computer Vision Entwickler
  • Entwickelte Algorithmen zur Objektklassen-Segmentierung mit Random Forests und RGB-D SLAM zur Erstellung semantischer Karten.
  • Mitarbeit am NIFTi-Projekt (Natural Human-Robot Cooperation in Dynamic Environments) mit Fokus auf Anwendungen für Rettungsroboter.
  • Nutzte Random Forests für die Objektklassen-Segmentierung, um die robotische Wahrnehmung und das Verständnis der Umgebung zu verbessern.
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, Sankt Augustin
3 Monate
2008-01 - 2008-03

Software development

Software developer Visual Studio 2008 Windows Form Applications C# ...
Software developer
Visual Studio 2008 Windows Form Applications C# SQL server 2005 LINQ to SQL
Ipsylon

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre 1 Monat
2009-05 - 2012-05

Study - Computer Science

Master of Science, Rheinische Friedrich-Wilhelms University, Bonn
Master of Science
Rheinische Friedrich-Wilhelms University, Bonn
4 Jahre 8 Monate
2004-10 - 2009-05

Study - Informatik

Master of Science, Institut für Mathematik und Informatik, Novi Sad (Serbien)
Master of Science
Institut für Mathematik und Informatik, Novi Sad (Serbien)

Position

Position

Machine Learning Engineer - Computer Vision

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

python Bildverarbeitung Pytorch Deep Learning TensorFlow Azure AWS MLOps MLFlow Databricks C++

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

AWS
Databricks
Azure Cloud
Flyte
Docker
LakeFs
DVC
MLFlow
WPF
Qt

Berufliches Profil

Computer Vision Ingenieur mit umfassender Erfahrung in der Entwicklung von Deep Learning Modellen für Objekterkennung, Objektnachverfolgung, semantische Segmentierung, Klassifizierungsaufgaben sowie Verarbeitung von Punktwolken und Aktions-erkennung in Videos. Versiert in Python, C++, C#, TensorFlow, PyTorch und OpenCV sowie in der Nutzung von Azure, Databricks und Docker für Cloud-Computing und Deployment.


Fähigkeiten

  • Computer Vision
  • C++
  • Python
  • Pytorch
  • Cloud Computing and Infrastructure
  • MLOps and Deployment
  • Tensorflow
  • OpenCV
  • C#
  • Deep Learning
  • Time-of-Flight (ToF) Cameras
  • ZED Stereo Cameras
  • RGB-D Cameras (e.g., Asus Xtion Pro)
  • Thermal Imaging Cameras
  • NVIDIA Jetson 

Betriebssysteme

Windows
OS X
Linux

Vertrauen Sie auf Randstad

Im Bereich Freelancing
Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung

Fragen?

Rufen Sie uns an +49 89 500316-300 oder schreiben Sie uns:

Das Freelancer-Portal

Direktester geht's nicht! Ganz einfach Freelancer finden und direkt Kontakt aufnehmen.