
Machine Learning Entwicklung & Beratung | Tensorflow, PyTorch, Keras
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- 65€/Stunde
- 93053 Regensburg
- Weltweit
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- 13.11.2023
Kurzvorstellung
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Auszug Referenzen (1)
"Herr L. besitzt eine hervorragende und aktuelle Fachkompetenz, die er in ausgezeichneter Weise zum Nutzen des Unternehmens einsetzte."
5/2023 – 7/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Forschungsprojekt um Duplikate Fragen auf der StackOveflow Plattform zu erkennen
- Datenvorverarbeitung: Analyse, Filterung, Transformation und Codierung von Daten für NLP Modelle
- Implementierung und Erweiterung von BERT und Word2Vec Architekturen
- Analyse von Performanz von Machine Learning Modellen
Maschinelles Lernen (allg.), Git, Forschung & Entwicklung (allg.), Natural Language Processing (NLP), Python, TensorFlow
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
9/2023 – 10/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Implementierung eines Machine Learning Modells zur aktiven Geräuschunterdrückung im Fahrzeug mittels maschinellen Lernen.
- Portierung auf ready-to-use Hardware
- Sicherstellung von Performanz des Modells in der Anwendung im Fahrzeug
Amazon Web Services (AWS), Pandas Datenrahmen, Python, Signalverarbeitung, Support Vector Machine (SVM), TensorFlow
5/2023 – 7/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Forschungsprojekt um Duplikate Fragen auf der StackOveflow Plattform zu erkennen
- Datenvorverarbeitung: Analyse, Filterung, Transformation und Codierung von Daten für NLP Modelle
- Implementierung und Erweiterung von BERT und Word2Vec Architekturen
- Analyse von Performanz von Machine Learning Modellen
Maschinelles Lernen (allg.), Git, Forschung & Entwicklung (allg.), Natural Language Processing (NLP), Python, TensorFlow
10/2022 – 9/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Optimierung von Algorithmen für den algorithmischen Handel mittels Machine Learning und Backtesting von Handelsstrategien.
- Anwendung und algorithmische Optimierung von Strategien (MACD, Bollinger Bands, RSA, etc.)
- Data Processing
- AWS (zum Deployment der Anwendung)
Representational State Transfer (REST), Aktienhandel, Amazon Web Services (AWS), Maschinelles Lernen (allg.), Python, Statistik (allg.), TensorFlow, Wertpapierhandel
5/2022 – 9/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- C++ Entwicklung eines Frameworks für Fahrassistenzsysteme
- Implementierte einen Datenaustausch zwischen verschiedenen sicherheitskritischen Systemen im Fahrzeug
- Technische Verantwortung für die Schnittstelle zwischen dem Kernprodukt und der Client-Software
- Führte Scrum-Methodologie in den Arbeitsablauf ein
Docker, C++, Jenkins, Kontinuierliche Integration (CI), Python, Softwareentwicklung (allg.)
5/2021 – 5/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Verantwortlich für Hardware Konfiguration Kommunikation im Großrechner.
- Weiterentwicklung des Betriebssystems für Großrechner um Plug-and-Play Funktionalität von Hardware zu gewährleisten.
- Führte abteilungsweite Clean Code Initiative ein.
- Vom IBM-Executive-Management für die Lösung einer kritischen Aufgabe ausgezeichnet.
Amazon Web Services (AWS), Docker, Gradle, Java (allg.), Jenkins, Microsoft Azure, Python
Ausbildung
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Regensburg
University of Bohemia
Pilsen
Über mich
ich bin A., Freelancer, Softwareentwickler, Enthusiast und widme mich der Bereitstellung erstklassiger Ergebnisse, die genau Ihren Anforderungen entsprechen.
Meine Kernkompetenz liegt im maschinellen Lernen und der Entwicklung mittels Python und Java.
Mein Ziel ist nachhaltiger Erfolg, daher setzte ich mich dafür ein, effiziente Leistungen anzubieten, um langfristige und sinnvolle Partnerschaften aufzubauen.
Deshalb engagiere ich mich für diese Sache.
Ich habe meine Expertise im Bereich Machine Learning erfolgreich in verschiedenen Industriezweigen eingesetzt und bin von meiner fachlichen Kompetenz in diesem Bereich überzeugt.
Ich stelle mich mit Begeisterung Ihrer Herausforderung.
Zögern Sie nicht, mich zu kontaktieren – ich würde mich freuen, Ihnen eine fundierte Bewertung zu bieten, wie meine Fähigkeiten Ihr Projekt bereichern können.
Weitere Kenntnisse
Machine Learning:
- Tools: scikit-learn, scipy, pandas, numpy
- Methoden: Supervised Learning (Random Forest, Decision Trees, Support Vector Machine)
Deep Learning:
- Tools: Tensorflow, PyTorch, Keras
- Methoden: Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM), Generative Adversarial Networks (GAN, Autoencoder), Digitale Signalverarbeitung (Active Noice Cancelling), Bildverarbeitung
Weitere Tools: Java, C++ (Conan, CMake), Docker
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Russisch (Fließend)
- Europäische Union
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