Mitgründung und Aufbau eines Data Science & Machine Learning Startups mit mehreren Mitarbeitern. Fokus des Unternehmens ist die Unterstützung unserer Kunden bei AI-bezogenen Projekten / Themen durch Beratung und Entwicklung. Zu den Kompetenzen des Unternehmens zählen neben Data Science und allgemeinem Machine Learning u.a. die Spezielgebiete Natural Language Understanding und Computer Vision sowie die Branchen Telekommunikation und Logistik.
Entwicklung des "Magenta Smart Speaker" Sprachassistenten für die Deutsche Telekom AG.
Integration der Komponenten für Spracherkennung und Wake-up-Word Detektion in die Prototyp-Firmware des Kunden, Entwicklung von Algorithmen für Audiosignalverarbeitung in Echtzeit. Konzeptionierung Softwarearchitektur für Conversational Voice Interface, Evaluation von Produkten/Ansätzen und kontinuierliche Verbesserung des Cloud-basierten Natural Language Understanding Systems des Sprachassistenten. Entwicklung von skalierbaren Datenakquiseprozessen unter Beachtung von strengen Datenschutzvorschriften. Forschung an eigenen Intent Classification und Named Entity Recognition Verfahren, Fine-Tuning, Modifikation & Evaluation von Deep Learning NLU Modellen (BERT, GPT-2, ...), Forschung zu Sprachsignalverarbeitung und Stimmenerkennung, Beratung zu weiterem Potenzial für ML-Forschung&Entwicklung innerhalb des Projektes.
Wissenschaftliche Beratung, Forschung, Umsetzung und Evaluation von Large Scale Image Retrieval Verfahren.
Die Zielvorgabe für den Image Retrieval Algorithmus war das Finden relevanter Bilder innerhalb von 1s aus einem Datensatz von 1 Million Bildern beim Einsatz von einigen wenigen Rechnern und bei sehr niedrigen Grenzen für sowohl False Negatives als auch False Positives. Die Relevanz der Bilder war durch Teil-Teil Übereinstimmungen bestimmt (z.B. Verwendung eines leicht modifizierten Ausschnitts des Bildes A als Teil der Collage B). Die dem Auftraggeber und seiner Forschungsabteilung aus öffentlichen Quellen bekannten Algorithmen erfüllten diese Vorgaben nicht. Die Entwicklung war erfolgreich.
Projekt- und Budgetplanung, Konzeptionierung und Implementierung des Systems, Einkauf der Cloud-Infrastruktur, Dokumentation, Personalführung, Beratung IT-Strategie
Das System importierte aus mehreren Quellen mehrere Tausend Ausschreibungen täglich und ermöglichte den Sachbearbeitern, den Kunden des Unternehmens (darunter auch Großkonzerne) täglich jeweils für sie interessante Ausschreibungen vorzulegen. Die Sachbearbeiter wurden durch detaillierte und performante Suche sowie durch ein Dokumentenklassifikationssystem mehrstufig (Handlungsempfehlungen und auch vollautomatische Aktionen) unterstützt, das aus den Entscheidungen der Sachbearbeiter selbstständig lernte.
Entwicklung von Desktop-Applikationen und Web-Systemen, Arbeit mit Datenbanken, Cloud-Infrastruktur uvm.
Erforschung und Umsetzung von Audio Pattern Recognition Verfahren zur optimalen automatischen Erkennung von 5-Ton-Folgen im BOS-Funk (Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufbaben).
- BWL (elektronische Märkte, Organisation und Management) (1,5)
Data Scientist / Machine Learning Spezialist
KI-Verfahren:
Deep Learning / Neuronale Netze (CNNs, RNNs, LSTMs, YOLO etc.)
SIFT, SURF, Binary Features (ORB, BRIEF), SHOT
Fisher-Vektoren, VLAD, Bag of Visual Words
Bayes-Filter
Support Vector Machines (SVM)
HMM (Hidden Markov Models)
Partikelfilter
u.v.m.
Anwendungsbereiche:
Sprachassistenten
Chat-Bots
Textklassifikation
Spracherkennung
Mustererkennung
2D/3D Objekterkennung
Large Scale Image Retrieval
Data Mining
Bildverarbeitung
Gesichtserkennung / Biometrie
u.v.m.
Mitgründung und Aufbau eines Data Science & Machine Learning Startups mit mehreren Mitarbeitern. Fokus des Unternehmens ist die Unterstützung unserer Kunden bei AI-bezogenen Projekten / Themen durch Beratung und Entwicklung. Zu den Kompetenzen des Unternehmens zählen neben Data Science und allgemeinem Machine Learning u.a. die Spezielgebiete Natural Language Understanding und Computer Vision sowie die Branchen Telekommunikation und Logistik.
Entwicklung des "Magenta Smart Speaker" Sprachassistenten für die Deutsche Telekom AG.
Integration der Komponenten für Spracherkennung und Wake-up-Word Detektion in die Prototyp-Firmware des Kunden, Entwicklung von Algorithmen für Audiosignalverarbeitung in Echtzeit. Konzeptionierung Softwarearchitektur für Conversational Voice Interface, Evaluation von Produkten/Ansätzen und kontinuierliche Verbesserung des Cloud-basierten Natural Language Understanding Systems des Sprachassistenten. Entwicklung von skalierbaren Datenakquiseprozessen unter Beachtung von strengen Datenschutzvorschriften. Forschung an eigenen Intent Classification und Named Entity Recognition Verfahren, Fine-Tuning, Modifikation & Evaluation von Deep Learning NLU Modellen (BERT, GPT-2, ...), Forschung zu Sprachsignalverarbeitung und Stimmenerkennung, Beratung zu weiterem Potenzial für ML-Forschung&Entwicklung innerhalb des Projektes.
Wissenschaftliche Beratung, Forschung, Umsetzung und Evaluation von Large Scale Image Retrieval Verfahren.
Die Zielvorgabe für den Image Retrieval Algorithmus war das Finden relevanter Bilder innerhalb von 1s aus einem Datensatz von 1 Million Bildern beim Einsatz von einigen wenigen Rechnern und bei sehr niedrigen Grenzen für sowohl False Negatives als auch False Positives. Die Relevanz der Bilder war durch Teil-Teil Übereinstimmungen bestimmt (z.B. Verwendung eines leicht modifizierten Ausschnitts des Bildes A als Teil der Collage B). Die dem Auftraggeber und seiner Forschungsabteilung aus öffentlichen Quellen bekannten Algorithmen erfüllten diese Vorgaben nicht. Die Entwicklung war erfolgreich.
Projekt- und Budgetplanung, Konzeptionierung und Implementierung des Systems, Einkauf der Cloud-Infrastruktur, Dokumentation, Personalführung, Beratung IT-Strategie
Das System importierte aus mehreren Quellen mehrere Tausend Ausschreibungen täglich und ermöglichte den Sachbearbeitern, den Kunden des Unternehmens (darunter auch Großkonzerne) täglich jeweils für sie interessante Ausschreibungen vorzulegen. Die Sachbearbeiter wurden durch detaillierte und performante Suche sowie durch ein Dokumentenklassifikationssystem mehrstufig (Handlungsempfehlungen und auch vollautomatische Aktionen) unterstützt, das aus den Entscheidungen der Sachbearbeiter selbstständig lernte.
Entwicklung von Desktop-Applikationen und Web-Systemen, Arbeit mit Datenbanken, Cloud-Infrastruktur uvm.
Erforschung und Umsetzung von Audio Pattern Recognition Verfahren zur optimalen automatischen Erkennung von 5-Ton-Folgen im BOS-Funk (Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufbaben).
- BWL (elektronische Märkte, Organisation und Management) (1,5)
Data Scientist / Machine Learning Spezialist
KI-Verfahren:
Deep Learning / Neuronale Netze (CNNs, RNNs, LSTMs, YOLO etc.)
SIFT, SURF, Binary Features (ORB, BRIEF), SHOT
Fisher-Vektoren, VLAD, Bag of Visual Words
Bayes-Filter
Support Vector Machines (SVM)
HMM (Hidden Markov Models)
Partikelfilter
u.v.m.
Anwendungsbereiche:
Sprachassistenten
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u.v.m.
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