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Machine Learning/Software Engineer

zuletzt online vor wenigen Tagen
  • 80€/Stunde
  • 64289 Darmstadt
  • auf Anfrage
  • de  |  en  |  zh
  • 07.11.2024
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Kurzvorstellung

Seit vielen Jahren entwickele ich Software. Durch meine Promotion und Projekte habe ich große Erfahrungen in Python/Java, Machine Learning, Natural Language Processing, Slurm, System Administration und ML Data Annotation gesammelt.

Qualifikationen

  • Amazon Web Services (AWS)1 J.
  • Data Science6 J.
  • Forschung & Entwicklung1 J.
  • Java (allg.)5 J.
  • Kubernetes1 J.
  • Maschinelles Lernen5 J.
  • Natural Language Processing6 J.
  • Python6 J.
  • React (JavaScript library)1 J.
  • Slurm
  • Systemadministration (allg.)5 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Machine Learning Consultant
Union Investment, Frankfurt
8/2024 – offen (4 Monate)
Finanzdienstleister
Tätigkeitszeitraum

8/2024 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

8-12h/Woche. Coachen des Teams in Trends und neuen Entwicklungen in Machine Learning , Natural Language Processing und Data Science. Vorbereitung von Demos, Zusammenfassung in Vorträgen und Executive Summaries

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Forschung & Entwicklung, Maschinelles Lernen, Natural Language Processing

Machine Learning and Software Engineer
Apple, Heidelberg
2/2023 – 7/2024 (1 Jahr, 6 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

2/2023 – 7/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Provided data science, fullstack software and ML engineering services to improve data annotation efficiency and quality. Implemented research papers, adapted them to customer use cases, built proof-of-concepts, deployed them to production.

Eingesetzte Qualifikationen

SQL, Typescript, JavaScript, Amazon Web Services (AWS), Backend, Computer Vision, Data Science, Datenanalyse, DevOps, Docker, Forschung & Entwicklung, Front End, Full-Stack, Git, Golang, Kubernetes, Large Language Models, MLOps, Natural Language Processing, Opencv, Python, Pytorch, React (JavaScript library), Statistiken, Transformer, Webdesign

Doktorand (Festanstellung)
Technische Universität Darmstadt, UKP, Darmstadt
1/2018 – 5/2023 (5 Jahre, 5 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

1/2018 – 5/2023

Tätigkeitsbeschreibung

Als Doktorand habe ich im Bereich Maschinelles Lernen für Natural Language Processing geforscht und in Top-Venues mehrere Paper publiziert. Außerdem war ich der Leiter der Systemadministration und habe unter anderem die komplette IT-Umgebung modernisiert und weiterentwickelt, unter anderem Monitoring und Alerting, Virtuelle Infrastruktur und ein HPC-GPU Cluster auf Basis von Slurm.

Eingesetzte Qualifikationen

Java Database Connectivity, Mysql, SQL, Junit, Ansible, Continuous Delivery, Data Science, Debian Linux, Docker, Golang, Informatik, Java (allg.), Jenkins, Keras, Maschinelles Lernen, Natural Language Processing, Projektleitung / Teamleitung (IT), Puppet, Python, Pytorch, R (Programmiersprache), Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Scientific computing / wissenschaftliches Rechnen, Server-Monitoring, Spring Framework, Statistiken, Systemadministration (allg.), Technische Projektleitung / Teamleitung, Tensorflow, Ubuntu

Zertifikate

AWS Certified Solutions Architect – Associate
2024
AWS Certified Developer - Associate
2024

Ausbildung

Promotion Informatik
Dr. Ing.
Technische Universität Darmstadt
2024
Darmstadt
Informatik
M.Sc.
Technische Universität Darmstadt
2017
Darmstadt
Informatik
B.Sc.
DHBW Mannheim
2014
Mannheim

Über mich

Als erfahrender ML Engineer und Software-Engineer unterstütze ich Sie bei Projekten in den Bereichen:

- Trainieren und Evaluieren von Machine Learning Modellen mit Python
- Natural Language Processing (NLP)
- Large Language Models (LLM) und LLM-basierte Anwendungen
- Data Science und Statistik

- Full-Stack/Backend-Entwicklung in Java (vor allem Spring Boot), Python (Flask, FastAPI), Typescript + React
- CI/CD (Ansible, Puppet, Gitlab, Kubernetes)
- Aufsetzen und Betreuen von IT-Infrastrukturen in Linux
- Cloud Engineering in AWS
- HPC-Cluster mit Slurm

Ich bin zertifizierter AWS Associate Architekt und Entwickler.

Durch meine Promotion und in Projekten habe ich umfassende Erfahrung im Bereich der Datenannotation gesammelt, insbesondere wie man Datenannotations-Projekte bestmöglich durchführt, wie man deren Effizienz und Qualität steigert sowie deren Kosten senkt.

Weitere Kenntnisse

Fundierte technische Kenntnisse in:

Softwareentwicklung:
- Sprachen: Java , Python (FastAPI, Flas, Typescript+React, SQL
- Tools: Spring Boot, Hibernate, Microservices, FastAPI, Flask

DevOps:
- Aufbau und Verwaltung von DevOps-Infrastrukturen
- Automatisierung von Deployment-Prozessen
- Überwachung und Alerting von Produktionssystemen
- Tools: Docker, Jenkins, Git, Slurm, Ansible, Puppet, CloudFormation, Terraform, Prometheus, Grafana, Gitlab, AWS, Kubernetes

"Klassisches" Machine Learning:
- Tools: scikit-learn, scipy, pandas, numpy, OpenCV
- Methoden: Supervised Learning, SVM, Gradient Boosting, (Bayesian) Statistics, uvm.

Deep Learning:
- Tools: Tensorflow, PyTorch, Keras, transformers, Hugging Face, LLM, OpenAI,
- Methoden: Neuronale Netzwerke, LLM, RAG, CNN, LoRA

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Chinesisch (Gut)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
587
Alter
33
Berufserfahrung
6 Jahre und 10 Monate (seit 01/2018)

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