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Artificial Intelligence Expert

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  • 04.01.2024

Kurzvorstellung

- International anerkannter und analytisch denkender Experte im Bereich Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Umfassendes Publikationstätigkeit sowie Lehrtätigkeit in der künstlichen Intelligenz

Auszug Referenzen (2)

"Dr. M. T. hat in einem gemeinsamen Projekt einen Prototypen zur Prognose von saisonalen Produkten aus dem Bereich Motorradzubehör aufgebaut."
Machine Learning Expert
Georg Weiss
Tätigkeitszeitraum

8/2019 – 3/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Nach einer positiven Machbarkeitsstudie wurde eine klassische künstliche Intelligenz für die Prognose aller Produktabsätze pro Produkt entwickelt und breitgestellt. Dieser Prototyp verbessert die Prognosequalität im Vergleich zum vorherigen System deutlich und wird momentan in die laufenden Geschäftsprozesse integriert. Diese Prognose KI liefert nicht nur einen zukünftigen Absatz pro Zeiteinheit sondern ist in der Lage die Güte Ihrer Prognose intern zu bewerten, sodass Prognosen mit negativen Bewertungen die Einbeziehung eines Human-In-The-Loop ermöglichen, falls externe Informationen die Relevanz historischer Absätze auf Zukünftige reduzieren. Interne Berechnungsverfahren sind durch Parallel Computing effizient.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Mining, Data Science, Docker, Machbarkeitsanalyse, Maschinelles Lernen

"Dr. T.'s umfangreiche Kenntnisse und professionelle Arbeitsweise trugen entscheidend zum Erfolg dieses Data Science Projektes bei."
Data Science Consultant
Tino Gehlehrt
Tätigkeitszeitraum

3/2019 – 8/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Die Evaluierung von Methoden das Maschinellen Lernens aus dem neusten Stand der Technik für die Prognose von Produkten zum Zwecke der Optimierung der Supply Chain im Vergleich zu gängigen Softwareprodukten von SAP.

Eingesetzte Qualifikationen

Big Data, Data Mining, Data Science, Microsoft Azure, SCRUM

Qualifikationen

  • Big Data
  • Data Mining
  • Data Science
  • Datenanalyse
  • Datenmodellierung
  • Docker
  • Machbarkeitsanalyse
  • Maschinelles Lernen
  • Microsoft Azure
  • Mustererkennung

Projekt‐ & Berufserfahrung

Machine Learning Expert
Kundenname anonymisiert, Remote
12/2020 – 3/2021 (4 Monate)
Dienstleistungsbranche
Tätigkeitszeitraum

12/2020 – 3/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Automatischer Datenanschluss von Aktienpreisen sowie zugehörigen Quartals-Fundamentaldaten sowie Vorverarbeitung dieser Fundamentaldaten. Weiterhin die Erfindung einer erklärbaren künstlichen Intelligenz zum Vorschlag einer kleinen Teilmenge an Aktien deren Renditen statistisch höher sind im Vergleich zu einer Zufallsauswahl an Aktien.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Mining, Data Science, Machbarkeitsanalyse, Maschinelles Lernen

Artificial Intelligence Expert
Kundenname anonymisiert, Remote
9/2020 – 11/2021 (1 Jahr, 3 Monate)
Life Sciences
Tätigkeitszeitraum

9/2020 – 11/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Schaffung einer Referenzdatenanalyseplattform für die Immunphänotypisierung von B-Zell-Non-Hodgkin-Lymphomen (B-NHL) unter Verwendung maßgeschneiderter Methoden der künstlichen Intelligenz. Die Gruppe der B-NHL besteht aus verschiedenen Krankheiten (Entitäten). Die Plattform hilft den Nutzern bei der Klassifizierung von Proben aus peripherem Blut und Knochenmark (BM) in verschiedene B-NHL-Entitäten. Die von der künstlichen Intelligenz vorgeschlagene Klassifizierung einer Probe dient nur als Referenz und wird mit einer für den Menschen verständlichen Erklärung versehen, nachdem der Arzt eine erste Diagnose gestellt hat.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Mining, Data Science, Forschung & Entwicklung (allg.), Machbarkeitsanalyse, Maschinelles Lernen

Machine Learning Expert
SW Motech GmbH & Co. KG, Remote
8/2019 – 3/2020 (8 Monate)
Automobilindustrie
Tätigkeitszeitraum

8/2019 – 3/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Nach einer positiven Machbarkeitsstudie wurde eine klassische künstliche Intelligenz für die Prognose aller Produktabsätze pro Produkt entwickelt und breitgestellt. Dieser Prototyp verbessert die Prognosequalität im Vergleich zum vorherigen System deutlich und wird momentan in die laufenden Geschäftsprozesse integriert. Diese Prognose KI liefert nicht nur einen zukünftigen Absatz pro Zeiteinheit sondern ist in der Lage die Güte Ihrer Prognose intern zu bewerten, sodass Prognosen mit negativen Bewertungen die Einbeziehung eines Human-In-The-Loop ermöglichen, falls externe Informationen die Relevanz historischer Absätze auf Zukünftige reduzieren. Interne Berechnungsverfahren sind durch Parallel Computing effizient.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Mining, Data Science, Docker, Machbarkeitsanalyse, Maschinelles Lernen

Data Science Consultant
Viessmann Werke GembH & Co KG, 35107 Allendorf, Remote
3/2019 – 8/2019 (6 Monate)
Maschinen-, Geräte- und Komponentenbau
Tätigkeitszeitraum

3/2019 – 8/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Die Evaluierung von Methoden das Maschinellen Lernens aus dem neusten Stand der Technik für die Prognose von Produkten zum Zwecke der Optimierung der Supply Chain im Vergleich zu gängigen Softwareprodukten von SAP.

Eingesetzte Qualifikationen

Big Data, Data Mining, Data Science, Microsoft Azure, SCRUM

Ausbildung

Informatik
Promotion
2017
Marburg
Physik
Diplom
2014
Marburg

Über mich

- Zielorientierter und promovierter Informatiker und Physiker mit Gestaltungswillen und Umsetzungsstärke
- Pragmatisch | führungsstark | qualitäts- und ergebnisorientiert | belastbar | teamorientiert

In der Freizeit weiterhin der Wissenschaft verbunden: -Hyperlink entfernt-

Weitere Kenntnisse

- Fundierte Kenntnisse: Biomedizinische Daten | Informationsverarbeitung | Knowledge Discovery | Wissensarten | Human-in-the-loop Wahrnehmung und Interkation im Maschinelles Lernen | BigData Analysen über Cloud-Computing | Explorative statistische Methoden | Zeitreihenanalysen für Aktienkurse, Sales, IoT
- Erfolge: Proof-of-Concept einer explainable AI in der Personalisierten Medizin | AI-Proof-of-Concept für Aktienselektion zur Renditenoptimierung | AI-Prototyp für Call Center Workforce Management durch deutschlandweite Vorhersage des Anrufvolumens aus multivariater Zeitreihenanalyse | Kostenreduktion durch verschiedene Proof-of-Concepts und Prototypen im Bereich der künstlichen Intelligenz

Skills
- R
- C++
- Matlab
- Python in PySpark
- SVN, GIT
- Relationale Datenbanken (postgreSQL)
-Docker
Projektmanagement
- Agile Projektmanagement Methodik
- PRINCE2 Project Management Methodik

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
National
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
unbedingt
Profilaufrufe
470
Alter
37
Berufserfahrung
10 Jahre (seit 04/2014)
Projektleitung
2 Jahre

Kontaktdaten

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