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AI & Machine Learning Engineer - Data Scientist

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  • 17.06.2025

Kurzvorstellung

ML-Experte mit tiefem KI-Verständnis (M.Sc. AI). Konzipiere neuronale Netze von Grund auf und implementiere diese, statt Standardmodelle anzupassen. 7+ Jahre Praxis in individuellen Deep Learning Architekturen.

Auszug Referenzen (1)

"A. B. hat unser Projekt zur Demographic Prediction mit höchster fachlicher Kompetenz und Effizienz erfolgreich umgesetzt."
Machine Learning Engineer
Sebastian Hempel
Tätigkeitszeitraum

11/2022 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung eines Transformer-basierten Modells zur Vorhersage demographischer Daten aus Lesemustern. Konzeption und Implementierung der vollständigen Clusterarchitektur für skalierbare, kontinuierliche Vorhersagen im Produktivbetrieb.

Eingesetzte Qualifikationen

Amazon Web Services (AWS), Keras, Kubernetes, Machine Learning Engineer, MLOps, Python, Tensorflow

Qualifikationen

  • Amazon Web Services (AWS)3 J.
  • Computer Vision1 J.
  • Data Science
  • Keras5 J.
  • Kubernetes4 J.
  • Machine Learning4 J.
  • Microsoft Azure1 J.
  • Natural Language Processing
  • Python7 J.
  • Tensorflow5 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Machine Learning Engineer
Ippen Digital GmbH & Co. KG, München
11/2022 – 11/2024 (2 Jahre, 1 Monat)
Medienbranche
Tätigkeitszeitraum

11/2022 – 11/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung eines Transformer-basierten Modells zur Vorhersage demographischer Daten aus Lesemustern. Konzeption und Implementierung der vollständigen Clusterarchitektur für skalierbare, kontinuierliche Vorhersagen im Produktivbetrieb.

Eingesetzte Qualifikationen

Amazon Web Services (AWS), Keras, Kubernetes, Machine Learning Engineer, MLOps, Python, Tensorflow

Machine Learning Engineer
Eigenständiges Projekt, München
5/2022 – 10/2022 (6 Monate)
Eigenständiges Projekt
Tätigkeitszeitraum

5/2022 – 10/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung verschiedener neuronaler Netzarchitekturen zur Bestimmung optimaler Markteinstiegszeitpunkte. Feature Engineering, Datenaufbereitung und Ensemble-Modellierung. Performance-Evaluierung mittels eigenentwickelter Handelssimulation.

Eingesetzte Qualifikationen

Keras, Machine Learning, Python, Scikit-learn, Tensorflow

Machine Learning Engineer
Ippen Digital GmbH & Co. KG, München
1/2021 – 4/2022 (1 Jahr, 4 Monate)
Medienbranche
Tätigkeitszeitraum

1/2021 – 4/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Aufbau einer Plattform zur Lösung von Contextual Multi-Armed Bandit Problemen. Analyse, Validierung und Optimierung neuronaler Netzarchitekturen für personalisierte Inhaltsempfehlungen und Nutzerengagement-Optimierung.

Eingesetzte Qualifikationen

Amazon Web Services (AWS), Keras, Kubernetes, Machine Learning, Python, Reinforcement Learning, Tensorflow

Machine Learning Engineer
Das Digitale Momentum GmbH & Co KG, München
2/2020 – 9/2020 (8 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

2/2020 – 9/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Umsetzung von Chatbot-Use-Cases in TypeScript und Rasa zur Kundenanfragenbearbeitung. Aufsetzen und Wartung von Rasa-X auf einem Azure-basierten Kubernetes Cluster. Implementierung eines Speech-to-Text und Text-to-Speech Proof of Concept.

Eingesetzte Qualifikationen

Docker, Kubernetes, Machine Learning, Microsoft Azure, Natural Language Processing, Python, Typescript

Machine Learning Engineer (Festanstellung)
eForce21 GmbH, München
1/2019 – 1/2020 (1 Jahr, 1 Monat)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

1/2019 – 1/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Konzeption und Implementierung neuronaler Netze zur Palettenerkennung in Bildern und robusten Positionsbestimmung von Identifikationscodes. Erstellung effizienter Klassifikationsmodelle für Label-Inhalte. Automatisierte Trainingsdatengenerierung und Modellintegration in eine Android-Applikation.

Automatisierte Bestimmung von Blutfettwerten durch Auswertung von Chromatogrammen mit neuronalen Netzen. Entwicklung und Optimierung von Deep Convolutional Neural Networks zur Zeitreihenanalyse mit Datenaufbereitung.

Eingesetzte Qualifikationen

Android, Computer Vision, Keras, Machine Learning, Opencv, Python, Tensorflow

Junior IT Consultant (Festanstellung)
SALT Solutions AG, München
2/2018 – 12/2018 (11 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

2/2018 – 12/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung einer Plattform für internetbasierte Services in cyber-physischen Produktionssystemen. Implementierung der Datenerfassungslogik und REST-Services zur Vorhersage- und Datenbereitstellung. Verwaltung der Confluent Kafka Cluster-Infrastruktur.

Eingesetzte Qualifikationen

Apache Kafka, Docker, Java (allg.), Machine Learning, Microsoft Azure, Python

Software Specialist (Festanstellung)
QNH Consulting, Maastricht
5/2017 – 11/2017 (7 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

5/2017 – 11/2017

Tätigkeitsbeschreibung

• Forschung im Bereich Chatbots und Natural Language Processing
• DevOps

Eingesetzte Qualifikationen

DevOps (allg.), Java (allg.), Jenkins, Python

Ausbildung

Maastricht University
M.Sc. „Artificial Intelligence“
2017
Maastricht
Hochschule Landshut
B.Sc. „Informatik“
2014
Landshut
Staatliche Fachoberschule Landshut
Fachabitur
2010
Landshut

Über mich

Mit einem Master-Abschluss in Artificial Intelligence der Universität Maastricht verfüge ich über tiefgreifendes theoretisches Fundament in Machine Learning, algorithmischen Konzepten der KI und der Entwicklung von neuronalen Netzen. Meine wissenschaftliche Publikation, veröffentlicht im Rahmen der IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, unterstreicht meine Fähigkeit, komplexe KI-Architekturen von Grund auf zu konzipieren und zu implementieren. Im Gegensatz zu reinen Anwendern entwickle ich maßgeschneiderte Modelle vollständig selbst – von der Konzeption über die Netzwerkarchitektur bis zur produktiven Implementierung.

In über sieben Jahren als Machine-Learning-Spezialist habe ich erfolgreich anspruchsvolle Projekte realisiert: Von Contextual Multi-Armed Bandit Systemen für Nachrichtenplattformen über Transformer-Modelle zur demografischen Vorhersage bis hin zu Computer-Vision-Lösungen für die industrielle Bildverarbeitung. Meine Expertise umfasst die gesamte ML-Pipeline – Feature Engineering, Datenaugmentierung, Modelloptimierung und Skalierung auf Produktionsumgebungen. Diese praktische Erfahrung kombiniert mit meinem akademischen Hintergrund ermöglicht es mir, innovative und leistungsfähige KI-Systeme zu entwickeln, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Rumänisch (Gut)
Reisebereitschaft
Nähe des Wohnortes
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
40
Alter
33
Berufserfahrung
8 Jahre und 2 Monate (seit 05/2017)

Kontaktdaten

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