Dem Freiberufler verbindet tiefes technisches Fachwissen mit praktischer Projekterfahrung über den gesamten KI/ML-Lebenszyklus hinweg. Seine nachgewiesene Erfolgsbilanz umfasst:
Transformer-basierte Modelle zur Erkennung von Gefahrgut.
Computer-Vision-Lösungen (ResNet, R-CNN).
Skalierbare ML-Pipelines in Cloud-Umgebungen.
Mit umfassender Erfahrung sowohl im klassischen maschinellen Lernen (SVM, XGBoost) als auch im modernen Deep Learning (Transformer, LLMs) entwirft er End-to-End-Lösungen von der Datenaufnahme bis zur Bereitstellung.
Seine Führungserfahrung bei großen Technologieunternehmen wie Databricks und SAP unterstreicht seine Fähigkeit, KI-Lösungen auf Enterprise-Niveau zu liefern.
Expertise in MLOps, verteiltem Rechnen und Cloud-Plattformen gewährleistet robuste, skalierbare Implementierungen.
Technische Fähigkeiten
Data & ML Technologien:
PyTorch
Transformers
(Py)Spark
Kafka
Plattformen:
GCP
Azure
AWS
Databricks
Hadoop
Programmiersprachen
Python
SQL
Java
JavaScript
ReactJS
Awards gern auf Anfrage
Einsatzorte
Einsatzorte
München (+75km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich
Projekte
Projekte
2 Jahre 10 Monate
2023-09 - heute
Data Analytics Plattform auf Kubernetes & Spark
Sr. Data/AI EngineerSparkNiFiKubernetes...
Sr. Data/AI Engineer
Implementierung von skalierbaren Spark-Pipelines auf Kubernetes
Entwurf von Pipeline in NiFi zur Datenintegration
Gefahrguterkennung und automatische Label-Bereinigung
Entwicklung eines Transformer-basierten Modells zur Identifizierung von Gefahrstogen aus Textetiketten.
Implementierung eines ResNet-Objekterkennungsmodells zur automatischen Reinigung von IBC-Platten.
Databricks Unity Catalog Migration
Teilautomatisierte Migration von über 500 Azure Databricks Workspaces zum Unity Catalog.
Ausgabenmanager
Erstellung einer Mobil- und Web-App zur Verwaltung von Ausgaben aus Rechnungen und Belegen.
Entwicklung von KI-Modellen zur Entitätsextraktion aus Dokumenten und Fotos.
Dem Freiberufler verbindet tiefes technisches Fachwissen mit praktischer Projekterfahrung über den gesamten KI/ML-Lebenszyklus hinweg. Seine nachgewiesene Erfolgsbilanz umfasst:
Transformer-basierte Modelle zur Erkennung von Gefahrgut.
Computer-Vision-Lösungen (ResNet, R-CNN).
Skalierbare ML-Pipelines in Cloud-Umgebungen.
Mit umfassender Erfahrung sowohl im klassischen maschinellen Lernen (SVM, XGBoost) als auch im modernen Deep Learning (Transformer, LLMs) entwirft er End-to-End-Lösungen von der Datenaufnahme bis zur Bereitstellung.
Seine Führungserfahrung bei großen Technologieunternehmen wie Databricks und SAP unterstreicht seine Fähigkeit, KI-Lösungen auf Enterprise-Niveau zu liefern.
Expertise in MLOps, verteiltem Rechnen und Cloud-Plattformen gewährleistet robuste, skalierbare Implementierungen.
Technische Fähigkeiten
Data & ML Technologien:
PyTorch
Transformers
(Py)Spark
Kafka
Plattformen:
GCP
Azure
AWS
Databricks
Hadoop
Programmiersprachen
Python
SQL
Java
JavaScript
ReactJS
Awards gern auf Anfrage
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Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung