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AI-Ingenieur und Machine-Learning-Forscher

zuletzt online vor wenigen Stunden
  • 60€/Stunde
  • 95028 Hof an der Saale
  • auf Anfrage
  • en  |  de
  • 24.07.2026
  • Contract ready
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Kurzvorstellung

AI Research Engineer specializing in LLMs, agentic AI, and RAG pipelines. Research Assistant at DLR — German Aerospace Center. Improved multimodal model accuracy from 83% to 95% via structured pruning and LoRA. 4 published papers. M.Sc. AI & Robotics

Geschäftsdaten

 Freiberuflich
 Steuernummer bekannt

Qualifikationen

  • Agentic AI
  • artifical intelligence
  • deep learning
  • LLMs
  • Machine Learning Engineer
  • Model compression
  • Python-Programmierer
  • Pytorch
  • Transformer
  • VLMs

Projekt‐ & Berufserfahrung

AI-Forschungsassistent – LLM-Systemoptimierung
DLR - Abteilung Datenwissenschaft, Jena
9/2025 – 5/2026 (9 Monate)
nicht angegeben
Tätigkeitszeitraum

9/2025 – 5/2026

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung skalierbarer KI-Bewertungen zu strukturierten Pruning-Techniken und Bereitstellungsworkflows für Foundation Models wie Qwen3, Phi-4, LLaVA und TerraMind für die Bildklassifizierung. Aufbau von Benchmarking-Infrastrukturen und automatisierten Bewertungspipelines für großflächige Reasoning- und multimodale Modellbewertungen. Entwicklung effizienter Deep-Learning-Pipelines für Foundation Models mit Fokus auf Inferenzoptimierung, Latenzreduzierung, Speichereffizienz und Bereitstellung auf ressourcenbeschränkter Hardware.

Eingesetzte Qualifikationen

Python, Pytorch, Docker, Distributed Computing

AI-Forschungsassistent – ML & Transformer-Systeme
DLR - Abteilung Luftverkehr, Hamburg
4/2025 – 7/2025 (4 Monate)
nicht angegeben
Tätigkeitszeitraum

4/2025 – 7/2025

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für die großflächige Vorhersage der Luftverkehrsnachfrage unter Verwendung von Feature Engineering, XGBoost, Regressionsmodellen und transformerbasierten Ansätzen für raumzeitliche Datensätze. Durchführung von Kreuzvalidierung, Unsicherheitsschätzung, Hyperparameteroptimierung und statistischer Bewertung zur Verbesserung der Vorhersageleistung und Modellzuverlässigkeit. Aufbau skalierbarer Vorhersage-Workflows zur Unterstützung operativer Entscheidungsfindung durch Geodatenanalytik und prädiktive Modellierung.

Eingesetzte Qualifikationen

Python, Transformer, Immobilienspezialist, Predictive Analytics

Application Development Associate
Accenture Solutions Pvt. Ltd., Pune
8/2021 – 8/2022 (1 Jahr, 1 Monat)
nicht angegeben
Tätigkeitszeitraum

8/2021 – 8/2022

Tätigkeitsbeschreibung

Unterstützung von SAP-Unternehmensumgebungen durch Zusammenarbeit mit SAP-Basis- und SAP-ABAP-Teams. Automatisierung operativer Workflows mit Python zur Reduzierung manueller Aufwände. Zusammenarbeit mit Geschäftsstakeholdern zur Analyse von Anforderungen und Verbesserung von Unternehmensprozessen. Unterstützung bei der Anwendungsbereitstellung, Wartung und digitalen Transformationsinitiativen.

Eingesetzte Qualifikationen

SAP Applications, SAP ABAP, Python, Well Engineer

Ausbildung

Hochschule Hof
Master of Science in Künstliche Intelligenz und Robotik
2026
Hof
University of Pune
Bachelor of Engineering in Elektrotechnik
2021
Pune

Über mich

I'm an AI Research Engineer specializing in LLM optimization, agentic AI systems, and RAG pipelines. I completed my M.Sc. in AI and Robotics at Hof University Germany and spent the past year as a Research Assistant at DLR — the German Aerospace Center — where I improved a multimodal model's classification accuracy from 83% to 95% after compressing it by 34% through structured pruning and LoRA fine-tuning.
My work covers the full stack: model compression (structured pruning, LoRA/QLoRA, GGUF quantization), agentic AI systems (LangGraph, multi-agent orchestration, tool calling, MCP), and RAG pipelines (hybrid BM25 + dense retrieval, cross-encoder reranking, ChromaDB, RAGAS evaluation). I've built production-grade systems — not tutorial projects — including a 10-agent job intelligence platform, a self-hosted compressed LLM research assistant, and a complete benchmarking pipeline used in published research.
I have 4 published conference papers and a fifth submitted to EMNLP 2026. My GitHub shows working code across all the areas above.
If your project involves LLMs, agents, RAG, or model optimization — I can deliver it..

Weitere Kenntnisse

LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA), model compression (structured pruning, GGUF/INT4 quantization), multi-agent systems (LangGraph, tool calling, MCP), hybrid RAG pipelines (BM25 + dense retrieval, ChromaDB, RAGAS), evaluation frameworks (lm-eval-harness), PyTorch, HuggingFace, vLLM, FastAPI, Docker.

Persönliche Daten

Sprache
  • Englisch (Muttersprache)
  • Deutsch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
unbedingt
Profilaufrufe
15
Alter
26
Berufserfahrung
4 Jahre und 11 Monate (seit 08/2021)

Kontaktdaten

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