KI/AI Developer/Engineer
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- 120‐250€/Stunde
- 49076 Osnabrück
- Weltweit
- de | en | fr
- 25.04.2024
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2023 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Automatisierung und Effizienzsteigerung
Automatisierte Schadensbearbeitung durch optische Zeichenerkennung und Bilderkennung zur schnelleren Bearbeitung von Schadenansprüchen
Einsatz von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten für den Kundenservice zur Beantwortung häufiger Anfragen rund um die Uhr
Prozessautomatisierung durch KI zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Steigerung der Effizienz
Risikobewertung und Betrugsbekämpfung
Prädiktive Analysen und maschinelles Lernen zur genaueren Risikoeinschätzung bei der Underwriting-Entscheidung
Erkennung von Betrugsmustern und Anomalien in Versicherungsanträgen und Schadensmeldungen durch KI-Modelle
Personalisierte Risikomodelle und Preisgestaltung basierend auf KI-Analysen von Kundendaten
Data Science, Datawarehouse / DWH, Bilderkennung, Python, Google Cloud, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Automatisierungstechnik (allg.)
1/2018 – 2/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Digitalisierung einer Marketingagentur
Ausgangssituation
Die Digitalisierungsagentur berät Großkunden aus verschiedenen Branchen. Um im hart umkämpften Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, möchte die Agentur ihre Arbeitsabläufe modernisieren und digitalisieren. Dafür holt sie die Digitalisierungsexperten von der Firma ins Boot.
Einsatz von KI im Marketing
Datenanalyse: KI-Systeme analysieren große Mengen an Marketing- und Kundendaten und liefern wertvolle Einblicke für zielgruppenspezifische Kampagnen. So lassen sich Streuverluste minimieren.
Personalisierung: Durch maschinelles Lernen können Marketingbotschaften und -inhalte für jeden Kunden individuell angepasst werden. Dies erhöht die Wirksamkeit und Konversionsraten.
Content-Erstellung: KI-Modelle unterstützen die Kreativteams bei der Entwicklung von Texten, Bildern und Videos. Die KI schlägt Ideen vor und beschleunigt so den Content-Erstellungsprozess.
Medienoptimierung: Leistungsfähige KI-Algorithmen steuern die Auslieferung von Online-Werbung auf verschiedenen Kanälen und optimieren diese kontinuierlich für beste Ergebnisse.
Digitale Transformation der Agenturprozesse
Neben dem Kundeneinsatz digitalisiert die Agentur auch ihre internen Abläufe mit KI:
Automatisierung von Routineaufgaben durch KI-Assistenten
KI-gestützte Projektplanung und Ressourcenoptimierung
Analyse von Mitarbeiter-Fähigkeiten für gezielte Weiterbildungen
Maschinelles Lernen, PyTorch, Back-End Entwicklung, Python, Google Cloud, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS)
1/2013 – 12/2013
TätigkeitsbeschreibungIT Projektleitung des Smart Metering Systems für Kunden wie EWE AG
Eingesetzte QualifikationenBack-End Entwicklung, Bash (Shell), Python, Amazon Web Services (AWS)
Zertifikate
Amazon AWS
Amazon AWS
Amazon AWS
Ausbildung
Universität Bremen
Bremen
Universität Bremen
Bremen
Über mich
Programmierung und Optimierung von KI-Modellen und -Algorithmen, Auswahl und Integration geeigneter KI-Frameworks und Tools, Datenaufbereitung und Anwendung von Machine Learning Methoden, Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen und Softwarelösungen, Testen, Überwachen und Warten der KI-Systeme im Produktivbetrieb
Fachliche Expertise
Fundierte Kenntnisse in Bereichen wie Data Science, Statistik und Software Engineering, Erfahrung mit verschiedenen KI-Technologien wie Deep Learning, Neuronale Netze, Natural Language Processing, Verständnis für Themen wie Bias, Ethik und Sicherheit bei KI-Systemen, Fähigkeit, komplexe KI-Konzepte verständlich zu kommunizieren. Ich bringe eine Mischung aus technischem Know-how und analytischen Fähigkeiten mit, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln, die geschäftliche Herausforderungen adressieren. Mein Ziel ist es, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Praxis voranzutreiben und deren Potenziale bestmöglich zu nutzen.
Weitere Kenntnisse
- Ich besitze Zertifikate als AWS Certified Cloud Solutions Architect, AWS Certified Machine Learning, AWS Certified Big Data Analyst
- Erfahrung mit zentralen AWS-Diensten wie EC2, S3, VPC, RDS, SQS, CloudFormation
- Verständnis der AWS Well-Architected Framework Prinzipien
- Kenntnisse in Netzwerkdesign, Sicherheit und Compliance auf AWS
Google Cloud:
- Erfahrung mit Google Cloud AI/ML-Diensten wie AI Platform, Cloud ML Engine
- Vertrautheit mit Kubernetes und Containerisierung auf Google Cloud
- Kenntnisse in Datenanalyse mit BigQuery und Cloud Dataproc
Microsoft Azure:
- Erfahrung mit Azure Machine Learning Service und Azure Databricks
- Verständnis von Azure-Netzwerken, virtuellen Maschinen und Speicherdiensten
- Kenntnisse in Azure DevOps für CI/CD und Infrastruktur-as-Code
KI und Machine Learning:
- Fundiertes Verständnis von Machine Learning Algorithmen und Modellen
- Erfahrung mit Deep Learning Frameworks wie TensorFlow, PyTorch
- Kenntnisse in Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision
- Fähigkeiten in Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining/-evaluierung
Programmierung:
- Erfahrung mit Python als Hauptprogrammiersprache für Data Science/ML
- Solide Kenntnisse in Java, Scala für verteilte Systeme und Big Data Anwendungen
- Vertrautheit mit Webentwicklung mittels JavaScript, React, Node.js
- Erfahrung mit Versionskontrolle (Git), CI/CD und DevOps-Praktiken
Durch diese Kombination aus Cloud-Expertise, KI/ML-Kenntnissen und fundierten Programmierfähigkeiten bin ich in der Lage, komplexe Lösungen in der Cloud zu entwerfen, zu entwickeln und zu betreiben, die modernste KI/ML-Technologien nutzen.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Muttersprache)
- Französisch (Gut)
- Europäische Union
- Schweiz
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