ML, CV, AI, Math
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- 11.02.2026
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
4/2022 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
(Erster Monat als Freelancer, danach Festanstellung)
Ziel:
Aufbau eines robusten Echtzeit-Systems zur automatischen Analyse von Fußball-Videos aus einer einzelnen Kamera (Scouting-Feed), inkl. Spieler- und Balltracking sowie Ereigniserkennung.
Meine Rolle:
Technischer Owner des Projekts mit Verantwortung für Konzeption, Modell- und Algorithmik-Design, Evaluation, Produktivsetzung und stabilen Betrieb. Umsetzung eines messbaren, produktionsreifen Systems unter Echtzeit- und Zuverlässigkeitsanforderungen.
Ergebnis:
Produktiv eingesetztes Analyse-System mit stabiler Performance, belastbaren Metriken und automatisierter Datenpipeline als Grundlage für weiterführende Spieler- und Team-Analysen.
3D Rekonstruktion, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Maschinelles Sehen, Mustererkennung, Objekterkennung, Objektverfolgung, Opencv, Pytorch, Semantic Segmentation, Tensorflow, Überwachtes Lernen
8/2019 – 3/2022
TätigkeitsbeschreibungMathematische Forschung in der "Simons Collaboration on Number Theory, Arithmetic Geometry, and Computation".
Eingesetzte QualifikationenGrundlagenforschung, Mathematik, Projektleitung / Teamleitung (IT)
10/2017 – 7/2019
TätigkeitsbeschreibungForschung und Lehre, administrative Aufgaben, Mentoring von Studenten
Eingesetzte QualifikationenAus- / Weiterbildung, Mathematik
Zertifikate
Ausbildung
FU Berlin
TU Berlin
Über mich
In den letzten Jahren war ich technischer Owner eines Echtzeit-Videoanalyse-Produkts im Sport (Single-Camera), verantwortlich für Modell- und Algorithmik-Design, Evaluation, Produktivsetzung und stabilen Betrieb.
Neben Computer Vision arbeite ich projektabhängig auch an anderen ML/AI-Themen wie Forecasting/Time-Series, Anomalie- und Event-Detection, klassischer ML-Modellierung sowie LLM-/Agent-Workflows.
Meine Arbeitsweise ist pragmatisch und datengetrieben: klare Ziele und Metriken, saubere Evals, schnelle Iteration mit Fehleranalyse – und anschließend eine robuste Umsetzung in stabilen Pipelines und Services.
Einsatzformen: Reviews/Audits, Prototyping, Performance- oder Reliability-Verbesserungen sowie längerfristige technische Ownership.
100 % remote. B2B/Contracting. (DE-registrierter Freiberufler, perspektivisch US-LLC)
Hintergrund in Mathematik und Forschung (PhD, 18 Publikationen), langjährige Erfahrung in Lehre und Betreuung.
Weitere Kenntnisse
- Experimentdesign, Metriken, Evals, Benchmarking
- Klassifikation / Regression, Time-Series & Forecasting
- Anomalie- & Event-Detection
- Feature Engineering, Datenqualität & Labeling-Workflows
Computer Vision (praxisnah)
- Detection, Segmentation, Pose
- Multi-Object-Tracking & Re-Identification
- Kamera-Pose, Homographien, geometrische Verfahren
- Robuste Echtzeit-Pipelines
Mathematik & Modellierung
- Statistik & Wahrscheinlichkeit
- Optimierung (kontinuierlich & kombinatorisch)
- Algorithmen, numerische Methoden
- Filter & Schätzer (z. B. Kalman), HMMs
LLM & Agentic Systems
- Tool-Use-Workflows
- Orchestrierung & Automatisierung
- Evals, Quality Gates, Observability
- API-Gateways
Engineering [für die Keywords]
- Python, PyTorch, OpenCV
- FastAPI, Docker, Linux, Git, CI/CD
- PostgreSQL, Redis/Celery, Ray, Optuna
- Monitoring & Produktionsbetrieb
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Französisch (Gut)
- Europäische Union
- Schweiz
- Vereinigte Staaten von Amerika
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