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ML, CV, AI, Math

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  • 03053 Cottbus
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  • 11.02.2026

Kurzvorstellung

Freiberuflicher Principal ML Engineer (PhD Mathematik) mit Fokus auf robuste, produktionsreife ML-Systeme. Ich übernehme technische Verantwortung von der Modellidee bis zum stabilen Betrieb, zur Zeit in einer umfänglichen Echtzeitvideoanalyse.

Geschäftsdaten

 Freiberuflich
 Steuernummer bekannt

Qualifikationen

  • 3D Rekonstruktion4 J.
  • C++
  • Computer Vision4 J.
  • Data Science
  • Django
  • Full-Stack
  • Grundlagenforschung2 J.
  • Java (allg.)
  • Keras
  • Maschinelles Lernen4 J.
  • Maschinelles Sehen4 J.
  • Mathematik4 J.
  • Mustererkennung4 J.
  • Objekterkennung4 J.
  • Objektverfolgung3 J.
  • Opencv4 J.
  • Personalführung
  • Projektleitung / Teamleitung (IT)2 J.
  • Python
  • Pytorch4 J.
  • Semantic Segmentation4 J.
  • Tensorflow4 J.
  • Überwachtes Lernen4 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Principal ML Engineer (AI/CV) -- Technical Owner and System Architecture Lead (Festanstellung)
WWE Media, Hamburg
4/2022 – offen (4 Jahre, 2 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

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.

Eingesetzte Qualifikationen

3D Rekonstruktion, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Maschinelles Sehen, Mustererkennung, Objekterkennung, Objektverfolgung, Opencv, Pytorch, Semantic Segmentation, Tensorflow, Überwachtes Lernen

Research Assistant Professor (Festanstellung)
Boston University, Boston
8/2019 – 3/2022 (2 Jahre, 8 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

8/2019 – 3/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Mathematische Forschung in der "Simons Collaboration on Number Theory, Arithmetic Geometry, and Computation".

Eingesetzte Qualifikationen

Grundlagenforschung, Mathematik, Projektleitung / Teamleitung (IT)

Assistant Professor (Festanstellung)
Koc University, Istanbul
10/2017 – 7/2019 (1 Jahr, 10 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

10/2017 – 7/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Forschung und Lehre, administrative Aufgaben, Mentoring von Studenten

Eingesetzte Qualifikationen

Aus- / Weiterbildung, Mathematik

Zertifikate

Ernst-Reuter-Preis für Dissertation
2012
Erwin-Stephan-Preis für Diplom
2010
Bundessieger im Bundeswettbewerb Mathematik
2005
1. Preis in der Deutschen Mathematikolympiade (Bundesrunde)
2002

Ausbildung

Mathematik
Dr. rer. nat.
2011
FU Berlin
Mathematik
Diplom
2008
TU Berlin

Über mich

Ich unterstütze Unternehmen als freiberuflicher Principal ML Engineer beim Aufbau, der Bewertung und dem Betrieb robuster, messbarer ML-Systeme – von gezieltem Prototyping bis zu produktiver Nutzung.

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

Machine Learning & AI
- 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

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Französisch (Gut)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
  • Schweiz
  • Vereinigte Staaten von Amerika
Home-Office
unbedingt
Profilaufrufe
1197
Alter
41
Berufserfahrung
14 Jahre und 8 Monate (seit 09/2011)
Projektleitung
7 Jahre

Kontaktdaten

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