Machine Learning Engineer mit Fokus auf Sensor-, Bild- & Zeitreihendaten

Promovierender Ingenieur im Bereich Künstliche Intelligenz mit Fokus auf zeitliche Sensordaten, Bewegungsanalyse und Ergonomie. Entwicklung und Bewertung moderner Machine-Learning-Modelle für reale Messsysteme. Erfahrung in der Überführung von Forsch

• Bildverarbeitung4 J.
• Computer Vision4 J.
• Deep Learning
• Digitale Signalverarbeitung
• Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN)4 J.
• Feature Engineering
• Machine Learning4 J.
• Mechatronik (allg.)
• Neuronale Netze4 J.
• Signalverarbeitung4 J.

Ich verfüge über fundierte interdisziplinäre Erfahrungen in den Bereichen Maschinenbau, Mechatronik, Sensorik und Computer Vision mit einem starken Fokus auf datengetriebene Methoden und angewandte Künstliche Intelligenz. Derzeit stehe ich kurz vor dem Abschluss meiner Promotion im Bereich KI, Data Science und Signalanalyse, in der ich mich mit der Erkennung und Modellierung dynamischer Bewegungs- und Belastungsabläufe auf Drucksensormatten befasse. Ziel meiner Forschung ist die objektive Bewertung und Verbesserung ergonomischer Arbeitsbedingungen, insbesondere im Büro- und Industrieumfeld.

Methodisch arbeite ich mit Klassifikations- und Regressionsverfahren, klassischen Signalverarbeitungsansätzen sowie Deep-Learning-Architekturen zur Mustererkennung in zeitlich und räumlich aufgelösten Sensordaten. Meine Programmierpraxis umfasst insbesondere Python und MATLAB, inklusive sicherem Umgang mit pandas, NumPy, SciPy, TensorFlow, Keras und OpenCV. Darüber hinaus habe ich Erfahrung in der Datenaufbereitung, Feature-Engineering, Modellvalidierung sowie der systematischen Auswertung experimenteller Messdaten.

Neben meiner wissenschaftlichen Tätigkeit bin ich seit mehreren Jahren als akademischer Mitarbeiter an einer Hochschule für Angewandte Wissenschaften tätig und arbeite dort im Labor für Sicherheitstechnik. In diesem Kontext befasse ich mich praxisnah mit Sensoren und Sensorsystemen wie Lichtschranken, Rauch- und Bewegungsmeldern, Videoüberwachung sowie Einbruchmeldetechnik. Zuvor war ich als Systemtestingenieur im Automotive-Bereich tätig und habe dort fahrerassistenzsysteme (u. a. aktive Bremsassistenten) getestet, validiert und ausgewertet.

Ich kombiniere wissenschaftliche Methodensicherheit, ingenieurtechnisches Systemverständnis und industrielle Anwendungserfahrung. Dadurch kann ich komplexe technische Fragestellungen strukturiert analysieren, robuste Algorithmen entwickeln und Ergebnisse adressatengerecht dokumentieren. Meine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Machine Learning, Sensorfusion, Zeitreihenanalyse, Computer Vision, Ergonomie-Analyse und technische Datenanalyse.

Data Science & Künstliche Intelligenz
- Zeitreihenanalyse und spatio-temporale Datenmodellierung
- Klassifikations- und Regressionsverfahren (klassisch & Deep Learning)
- Feature Engineering und Merkmalsextraktion aus Sensordaten
- Modellvalidierung, Hyperparameter-Optimierung und Performance-Analyse
- Explainable AI (Modellinterpretierbarkeit, Feature-Wichtigkeit)

Signalverarbeitung & Sensorik
- Verarbeitung von Druck-, Bewegungs- und Multisensordaten
- Rauschunterdrückung, Filterverfahren und Normalisierung
- Sensorfusion und Synchronisation heterogener Sensorsignale
- Versuchsplanung, Messdatenerfassung und statistische Auswertung

Computer Vision & Bildverarbeitung
- Bild- und Videodatenanalyse mit OpenCV
- Mustererkennung in 2D- und 3D-Daten
- Vorverarbeitung, Segmentierung und Merkmalsextraktion
- Übertragung bildbasierter Methoden auf Sensormatrizen

Software & Tools
- Python (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn)
- TensorFlow / Keras (Modellentwicklung & Training)
- MATLAB (Signal- und Datenanalyse)
- Git / Versionsverwaltung
- Jupyter Notebooks & reproduzierbare Analysen

Engineering & Systems
- Systemanalyse mechatronischer Systeme
- Validierung und Test technischer Systeme
- Technische Dokumentation und Ergebnisaufbereitung
- Anforderungsanalyse und Ableitung technischer Konzepte

Soft Skills
- Strukturierte und analytische Arbeitsweise
- Wissenschaftlich fundierte Problemlösung
- Hohe Eigenständigkeit und Projektverantwortung
- Kommunikation technischer Inhalte für Fach- und Nicht-Fachpublikum