Die MAGMA Gießereitechnolgie GmbH möchte das bestehende Helpdesk-System zur Bearbeitung und Beantwortung von Support-Anfragen dahingehend erweitern, dass für eingehende Anfragen mit Hilfe einer KI-basierten Lösung passende Antworten generiert und den Support-Mitarbeitern zur weiteren Verwendung vorgeschlagen werden. Zu diesem Zweck wurde ein Retrieval Augmented Generation (RAG) System implementiert, welches auf Basis historischer Support-Anfragen und anderer Quellen, die Support-Mitarbeitenden bei der Lösung neuer Kundenanfragen unterstützt. Die MAGMA Gießereitechnologie GmbH ist ein weltweit führender Anbieter von Softwarelösungen für die Simulation und Optimierung von Gießprozessen. Mit der Hauptsoftware MAGMASOFT® und ergänzenden Engineering-Dienstleistungen unterstützt das Unternehmen insbesondere Kunden aus der Automobilindustrie und dem Maschinenbau. Gegründet 1988 in Aachen, Deutschland, beschäftigt MAGMA über 240 Mitarbeiter, davon 115 am Hauptsitz. Die Firma zeichnet sich durch innovative, benutzerfreundliche und wirtschaftliche Lösungen aus, die zu klaren Kostenvorteilen führen. Mit der MAGMAacademy bietet sie ein umfangreiches Weiterbildungsprogramm.
Der Materialmeister ist ein Portal, welches das Ziel verfolgt den gesamten Beschaffungsprozess im Handwerk (zunächst mit Fokus auf Dachdeckerbetriebe und Zimmereien) zu digitalisieren. Projektfokus liegt in der Entwicklung eines MVPs. Die Holzbauprofis ist eine auf Wohnraumerweiterungen im Bestand spezialisierte Zimmerei. Sie ist am südlichen Rande des Ruhrgebiets gelegen und plant, produziert und montiert die Wohnraumerweiterungen. Der Leistungsumfang der Holzbauprofis reicht von einem kompletten Anbau, über Dachaufstockungen bis hin zum Ausbau von vorhandenen Dachböden.
Infrastructure as CodeTerraformAWSS3CloudWatchaws-cli
JavaPythonFullstackentwicklungOperationsDatenanalyseServer-Side-RenderingInfrastructure as CodeTerraform
Die Holzbauprofis
1 Jahr 6 Monate
2023-06 - 2024-11
Doku Query
Machine Learning EngineerPythonLlamaLLM...
Machine Learning Engineer
Der Doku Query Show-Case demonstriert die Leistungsfähigkeit von Retrieval Augmented Generation (RAG). Es nutzt fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz, um relevante und präzise Informationen aus einem Pool unstrukturierter Daten zu extrahieren. Das System bietet eine einfache und intuitive Chat-Schnittstelle für die Benutzerinteraktion, die personalisierte und kontextbezogene Antworten in Echtzeit ermöglicht. Dieser Show Case unterstreicht das Potenzial von RAG und LLM für verschiedene Anwendungsfälle, von internen bis hin zu öffentlichen Systemen für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen.
LLMLarge Language ModelsOpenAILlamaRetrieval-Augmented-GenerationVektorendatenbankChromaDBPGVector
PythonLlamaLLMChromaDBPGVector
11 Monate
2023-12 - 2024-10
Redaktionelle Assistenz
Machine Learning EngineerPythonLLMOpenAI...
Machine Learning Engineer
Die Nordwest-Zeitung hat großes Interesse an der Nutzung und Entwicklung KI-gestützter Software. Inhalt dieses Projekts ist die Unterstützung von Redakteuren und Redakteurinnen bei der Erstellung von Zeitungsartikeln. Hierzu zählt einerseits die Recherche zu beliebigen Themen innerhalb einer bestehenden Datenbasis von Artikeln sowie andererseits die Generierung neuer Artikel basierend auf diesen recherchierten Artikeln. Technisch handelt es sich bei der Implementierung um ein Retrieval Augmented Generation System, welches durch geeignete Web-Schnittstellen angesprochen werden kann und in der Azure Cloud deployt wurde.
OpenAILlamaChromaDBPGVectorLLMLarge Language ModelsRetrieval-Augmented-GenerationRAGVektorendatenbankAzure CloudAzure
Prüfung der Machbarkeit einer Textkürzungs-KI. Eine Besonderheit lag auf der Anwendung einer erklärbaren KI, die die Art und Weise, wie Texte zusammengefasst werden, nachvollziehbar macht. Mittels extraktiver Verfahren und klassischen NLP Techniken wie Koreferenzerkennung und Lemmatisierung. Die HUP GmbH ist ein Softwareunternehmen mit Sitz in Braunschweig, das seit über 35 Jahren Verlagssoftware und Dienstleistungen für Medienhäuser wie Zeitungen, Anzeigenblätter und Newsportale entwickelt. Sie bietet ein umfassendes Portfolio an Lösungen für Abonnentenverwaltung, Anzeigenverwaltung, Redaktionssysteme, Verlagslogistik, Beilagenmanagement und mehr für die Publikation, Vermarktung und den Vertrieb von Print- und Digitalmedien.
OneDispatch ist eine Anwendung, die zur Unterstützung von Landtransportoperationen entwickelt wurde und die bestehenden Prozesse digitalisiert und optimiert. Die DB Schenker AG ist ein integrierter Logistikdienstleister mit weltweiten Lieferketten. Sie unterstützt Industrie und Handel mit Landverkehren, weltweiter Luft- und Seefracht sowie in der Kontraktlogistik und im Supply Chain Management.
Im Bereich des Point-of-Sale Management sollte eine Software entwickelt werden, welche eine Kategorisierung von Fotographien durchführt. Die Fotographien wurden unter Anderem als Arbeitsnachweis genutzt, nachdem ein Regal einer bestimmten Produktkette für den Verkauf optimiert wurde. Da ein großer Anteil dieser Bilder von sehr schlechter Qualität (verwackelt, nicht das Regal im Fokus, [...]) war und diese Fotographien dem Endkunden weitergeleitet wurden, sollte eine Lösung implementiert werden, welche diese schlechten Fotographien aussortiert. Hierfür wurden verschiedene Verfahren aus dem Bereich der klassischen Bildverarbeitung, aber auch Methoden aus dem Bereich Deep Learning evaluiert und als Proof-of-Concept ausgeliefert TMS Gmbh ist eine Point of Sale (POS)-Agentur, welche Märkte bei einer Vielzahl von Aufgaben unterstützt. Zu den konkreten Leistungen gehören: Vertriebsunterstützung, POS Management, Sales Promotion, Shopening, Business Intelligence, Customer Experience Research und E-Commerce Management.
Informatik - Master of Science, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Informatik - Master of Science
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
MASTER ARBEIT - Transfer-Learning für Generative Adversarial Networks
Transformation von Phantombildern in photorealistische Porträts mittels Generativer Gegnerischen Netzwerke (GANs) im Rahmen meiner Masterarbeit, einschließlich der Entwicklung einer Bewertungsmetrik für Algorithmen zur Gesichtsrekonstruktion Phantombilder sind ein wesentliches Instrument in der Kriminalermittlung und bei der Suche nach Straftätern. In meiner Masterarbeit konzentrierte ich mich auf die Optimierung dieser Bilder mit dem Ziel, Phantombild-Skizzen mit Hilfe von Generativen Gegnerischen Netzwerken (GANs) in photorealistische Porträts zu überführen. Zusätzlich entwickelte ich eine spezifische Bewertungsmetrik für Algorithmen zur Gesichtsrekonstruktion. Diese Metrik soll dazu beitragen, die Effektivität und Genauigkeit der Verwendung der erzeugten Porträts für die Gesichtserkennung zu messen und weiter zu verbessern.
Position
Position
Machine Learning Engineer
Kompetenzen
Kompetenzen
Schwerpunkte
Machine Learning
Experte
Künstliche Intelligenz
Experte
Fullstack-Entwicklung (Java)
Fortgeschritten
Cloud
Fortgeschritten
Python
Experte
Architektur-Beratung
Fortgeschritten
MLOps
Fortgeschritten
[Name auf Anfrage] ist Machine Learning Engineer am Standort Oldenburg. Seit seinem Masterstudium mit Schwerpunkt Machine Learning (ML) beschäftigt er sich insbesondere mit Deep Learning in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Computer Vision und Natural Language Processing. Bei der open [Firma auf Anfrage] bringt er seine beiden Leidenschaften Software Development und Machine Learning zusammen. Einen besonderen Fokus legt er dabei auf die Professionalisierung von ML-Projekten und in diesem Kontext die Verwendung von Cloud-Technologien wie Containerization und Kubernetes. Sein Fachwissen teilt er nicht nur innerhalb des Teams, sondern ist auch als Speaker auf Bühnen wie der Minds Mastering Machines (M3) unterwegs.
Die MAGMA Gießereitechnolgie GmbH möchte das bestehende Helpdesk-System zur Bearbeitung und Beantwortung von Support-Anfragen dahingehend erweitern, dass für eingehende Anfragen mit Hilfe einer KI-basierten Lösung passende Antworten generiert und den Support-Mitarbeitern zur weiteren Verwendung vorgeschlagen werden. Zu diesem Zweck wurde ein Retrieval Augmented Generation (RAG) System implementiert, welches auf Basis historischer Support-Anfragen und anderer Quellen, die Support-Mitarbeitenden bei der Lösung neuer Kundenanfragen unterstützt. Die MAGMA Gießereitechnologie GmbH ist ein weltweit führender Anbieter von Softwarelösungen für die Simulation und Optimierung von Gießprozessen. Mit der Hauptsoftware MAGMASOFT® und ergänzenden Engineering-Dienstleistungen unterstützt das Unternehmen insbesondere Kunden aus der Automobilindustrie und dem Maschinenbau. Gegründet 1988 in Aachen, Deutschland, beschäftigt MAGMA über 240 Mitarbeiter, davon 115 am Hauptsitz. Die Firma zeichnet sich durch innovative, benutzerfreundliche und wirtschaftliche Lösungen aus, die zu klaren Kostenvorteilen führen. Mit der MAGMAacademy bietet sie ein umfangreiches Weiterbildungsprogramm.
Der Materialmeister ist ein Portal, welches das Ziel verfolgt den gesamten Beschaffungsprozess im Handwerk (zunächst mit Fokus auf Dachdeckerbetriebe und Zimmereien) zu digitalisieren. Projektfokus liegt in der Entwicklung eines MVPs. Die Holzbauprofis ist eine auf Wohnraumerweiterungen im Bestand spezialisierte Zimmerei. Sie ist am südlichen Rande des Ruhrgebiets gelegen und plant, produziert und montiert die Wohnraumerweiterungen. Der Leistungsumfang der Holzbauprofis reicht von einem kompletten Anbau, über Dachaufstockungen bis hin zum Ausbau von vorhandenen Dachböden.
Infrastructure as CodeTerraformAWSS3CloudWatchaws-cli
JavaPythonFullstackentwicklungOperationsDatenanalyseServer-Side-RenderingInfrastructure as CodeTerraform
Die Holzbauprofis
1 Jahr 6 Monate
2023-06 - 2024-11
Doku Query
Machine Learning EngineerPythonLlamaLLM...
Machine Learning Engineer
Der Doku Query Show-Case demonstriert die Leistungsfähigkeit von Retrieval Augmented Generation (RAG). Es nutzt fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz, um relevante und präzise Informationen aus einem Pool unstrukturierter Daten zu extrahieren. Das System bietet eine einfache und intuitive Chat-Schnittstelle für die Benutzerinteraktion, die personalisierte und kontextbezogene Antworten in Echtzeit ermöglicht. Dieser Show Case unterstreicht das Potenzial von RAG und LLM für verschiedene Anwendungsfälle, von internen bis hin zu öffentlichen Systemen für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen.
LLMLarge Language ModelsOpenAILlamaRetrieval-Augmented-GenerationVektorendatenbankChromaDBPGVector
PythonLlamaLLMChromaDBPGVector
11 Monate
2023-12 - 2024-10
Redaktionelle Assistenz
Machine Learning EngineerPythonLLMOpenAI...
Machine Learning Engineer
Die Nordwest-Zeitung hat großes Interesse an der Nutzung und Entwicklung KI-gestützter Software. Inhalt dieses Projekts ist die Unterstützung von Redakteuren und Redakteurinnen bei der Erstellung von Zeitungsartikeln. Hierzu zählt einerseits die Recherche zu beliebigen Themen innerhalb einer bestehenden Datenbasis von Artikeln sowie andererseits die Generierung neuer Artikel basierend auf diesen recherchierten Artikeln. Technisch handelt es sich bei der Implementierung um ein Retrieval Augmented Generation System, welches durch geeignete Web-Schnittstellen angesprochen werden kann und in der Azure Cloud deployt wurde.
OpenAILlamaChromaDBPGVectorLLMLarge Language ModelsRetrieval-Augmented-GenerationRAGVektorendatenbankAzure CloudAzure
Prüfung der Machbarkeit einer Textkürzungs-KI. Eine Besonderheit lag auf der Anwendung einer erklärbaren KI, die die Art und Weise, wie Texte zusammengefasst werden, nachvollziehbar macht. Mittels extraktiver Verfahren und klassischen NLP Techniken wie Koreferenzerkennung und Lemmatisierung. Die HUP GmbH ist ein Softwareunternehmen mit Sitz in Braunschweig, das seit über 35 Jahren Verlagssoftware und Dienstleistungen für Medienhäuser wie Zeitungen, Anzeigenblätter und Newsportale entwickelt. Sie bietet ein umfassendes Portfolio an Lösungen für Abonnentenverwaltung, Anzeigenverwaltung, Redaktionssysteme, Verlagslogistik, Beilagenmanagement und mehr für die Publikation, Vermarktung und den Vertrieb von Print- und Digitalmedien.
OneDispatch ist eine Anwendung, die zur Unterstützung von Landtransportoperationen entwickelt wurde und die bestehenden Prozesse digitalisiert und optimiert. Die DB Schenker AG ist ein integrierter Logistikdienstleister mit weltweiten Lieferketten. Sie unterstützt Industrie und Handel mit Landverkehren, weltweiter Luft- und Seefracht sowie in der Kontraktlogistik und im Supply Chain Management.
Im Bereich des Point-of-Sale Management sollte eine Software entwickelt werden, welche eine Kategorisierung von Fotographien durchführt. Die Fotographien wurden unter Anderem als Arbeitsnachweis genutzt, nachdem ein Regal einer bestimmten Produktkette für den Verkauf optimiert wurde. Da ein großer Anteil dieser Bilder von sehr schlechter Qualität (verwackelt, nicht das Regal im Fokus, [...]) war und diese Fotographien dem Endkunden weitergeleitet wurden, sollte eine Lösung implementiert werden, welche diese schlechten Fotographien aussortiert. Hierfür wurden verschiedene Verfahren aus dem Bereich der klassischen Bildverarbeitung, aber auch Methoden aus dem Bereich Deep Learning evaluiert und als Proof-of-Concept ausgeliefert TMS Gmbh ist eine Point of Sale (POS)-Agentur, welche Märkte bei einer Vielzahl von Aufgaben unterstützt. Zu den konkreten Leistungen gehören: Vertriebsunterstützung, POS Management, Sales Promotion, Shopening, Business Intelligence, Customer Experience Research und E-Commerce Management.
Informatik - Master of Science, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
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Transformation von Phantombildern in photorealistische Porträts mittels Generativer Gegnerischen Netzwerke (GANs) im Rahmen meiner Masterarbeit, einschließlich der Entwicklung einer Bewertungsmetrik für Algorithmen zur Gesichtsrekonstruktion Phantombilder sind ein wesentliches Instrument in der Kriminalermittlung und bei der Suche nach Straftätern. In meiner Masterarbeit konzentrierte ich mich auf die Optimierung dieser Bilder mit dem Ziel, Phantombild-Skizzen mit Hilfe von Generativen Gegnerischen Netzwerken (GANs) in photorealistische Porträts zu überführen. Zusätzlich entwickelte ich eine spezifische Bewertungsmetrik für Algorithmen zur Gesichtsrekonstruktion. Diese Metrik soll dazu beitragen, die Effektivität und Genauigkeit der Verwendung der erzeugten Porträts für die Gesichtserkennung zu messen und weiter zu verbessern.
Position
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Kompetenzen
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Schwerpunkte
Machine Learning
Experte
Künstliche Intelligenz
Experte
Fullstack-Entwicklung (Java)
Fortgeschritten
Cloud
Fortgeschritten
Python
Experte
Architektur-Beratung
Fortgeschritten
MLOps
Fortgeschritten
[Name auf Anfrage] ist Machine Learning Engineer am Standort Oldenburg. Seit seinem Masterstudium mit Schwerpunkt Machine Learning (ML) beschäftigt er sich insbesondere mit Deep Learning in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Computer Vision und Natural Language Processing. Bei der open [Firma auf Anfrage] bringt er seine beiden Leidenschaften Software Development und Machine Learning zusammen. Einen besonderen Fokus legt er dabei auf die Professionalisierung von ML-Projekten und in diesem Kontext die Verwendung von Cloud-Technologien wie Containerization und Kubernetes. Sein Fachwissen teilt er nicht nur innerhalb des Teams, sondern ist auch als Speaker auf Bühnen wie der Minds Mastering Machines (M3) unterwegs.
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