Senior Data Scientist/Machine Learning Engineer
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- 80‐120€/Stunde
- 68161 Mannheim
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- 13.10.2025
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2018 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung der trinamiX Materialerkennung und CNN-basierten Hautdetektion. Entwicklung der Data Science Pipeline, einschließlich Hardware für die Datensammlung, Datenverarbeitung und Metrikauswertung/Modeltestung sowie Verbesserung der neuronalen Netzarchitektur.
Analyse von NIR-Spektren und Verantwortung für die Softwareentwicklung des ersten Spektrometerprototyps. Einschließlich Aufgaben wie Entwicklung von chemometrischen Algorithmen, die auf eingebetteter Hardware, z.B. Smartphones, ausgeführt werden können.
C++, Data Science, Datenanalyse, Embedded Systems, Maschinelles Lernen, Python, Tensorflow
1/2017 – 12/2017
TätigkeitsbeschreibungDie Aufgaben umfasste die Entwicklung von physikalisch motivierten Algorithmen auf der Grundlage von Bildverarbeitungsmethoden, um 3D-Punktwolken aus projizierten Laserpunkten zu erstellen. Zudem die Simulation physikalischer Effekte und die Bereitstellung von Simulationswerkzeugen.
Eingesetzte QualifikationenC++, Git, Maschinelles Lernen, Mathematik, Objekterkennung, Opencv, Python, Semantic Segmentation, Softwareentwicklung (allg.), Tensorflow
4/2011 – 12/2015
TätigkeitsbeschreibungVerschiedene Tutorien und Seminare, Vorlesungsvertretung, Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten. Forschung und Entwicklung im Bereich PDEs, optimaler Steuerung und math. Modellierung.
Eingesetzte QualifikationenFinite-Differenzen-Methode (FDTD), Finite-Elemente-Methoden, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Simulink, Numerische Steuerung, Python
Zertifikate
Ausbildung
Universität Mannheim
Technische Universität Kaiserslautern
Über mich
Die Verwendung von Python und C++ in Software- und Forschungsprojekten, insbesondere mit OpenCV und TensorFlow, ist mir seit über einem Jahrzehnt vertraut. Mein Schwerpunkt lag immer auf der Generierung und Manipulation von Daten, einschließlich Simulation, Extrahierung, Aufzeichnung, Annotation und Verarbeitung.
Während meiner Karriere habe ich umfangreiche Erfahrung bei der Gestaltung von Datensätzen und dem Aufbau von Pipelines für die Datenaufnahme und -verarbeitung gesammelt. Auch die Arbeit mit Nahinfrarot-Daten, Tiefen- und Punktwolken-Daten zählen zu meinen Kenntnissen.
Ich habe zudem zahlreiche Proof-of-Concept-Projekte für führende Unternehmen aus den Bereichen Automobil, Robotik, Mobilfunk und biometrische Authentifizierung abgeschlossen.
Mein solides Verständnis für mathematische Modellierung half mir dabei immer beim Verstehen und Lösen von Problemen.
Weitere Kenntnisse
Identifizierung relevanter Projekte, Management eigener Projekte, Fachliche Fuhrung von Mitarbeiter, externer Partner und internationaler Kooperationen, Scrum Methodology
Data Science
Klassifizierung, Regression, Segmentierung mit CNNs (z.B. DenseNet, EfficientNet), MLPs und klassischem Machine Learning (z.B. SVM, RandomForest), Zeitreihen , Generative Ansätze (z.B. VAE, EBM), Datentransformation (z.B. PCA), Clustering, Probabilistische Modelle, Evaluation (z.B. ROC, Equal Error Rate, leave one out, cross validation)
Computer Vision
CNNs, Segmentierung, Stereo Vision, Gesichtserkennung, Objekterkennung (z.B. SSDs, RCNNs)
Programmiersprachen:
Python, C++
Programmierbibliotheken:
tensorflow, keras, pytorch, sklearn, pandas, numpy, opencv, matplotlib/seaborn, scipy, statsmodels, sympy, opengl, eigen, sqlite, django, sqlalchemy, qt, opencl, boost
Werkzeuge:
IntelliJ IDEA (PyCharm, AndroidStudio), Jupyter, LATEX, Microsoft Azure (Azure DevOps), Git, SVN, Makefiles, Zmax, AWS (Sagemaker+Lambda)
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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