Software & AI Consultant
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- 24.10.2024
Kurzvorstellung
>7 Jahre künstliche Intelligenz (KI/AI, statistisches Machine Learning, Deep Learning, LLMs, generative AI).
Auszug Referenzen (3)
"A. H. is a brilliant mind, a very productive researcher and a great and friendly guy to work with. Highly recommended !"
7/2021 – 2/2024
TätigkeitsbeschreibungForschungsarbeit im agilen Projektmanagement mit SCRUM. Entwicklung und Implementierung von Lösungen und Code zur Bildverarbeitung, Rekonstruktion und Aufbesserung von MRT-Daten. Entwicklung neuer Automatisierungstechniken und MRT-Messmethoden zur beschleunigten Aufnahme besserer Bilder mit weniger Rauschen. Konzipierung und Erkundung neuer Hardwarekomponenten und Patentierung neuer Erfindungen.
Eingesetzte QualifikationenWorkflows, 3D Rekonstruktion, Agile Methodologie, Backend, Bildverarbeitung, C++, Computer Vision, Dimensionsreduzierung, Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Funktechnik, Generative KI, Git, Hardware-Design, Large Language Models, Make (Software), Maschinelles Lernen, Medizintechnik, MS Office (Anwenderkenntnisse), Natural Language Understanding, Neuronale Netze, Objektorientierte Software-Entwicklung, Python, Pytorch, Schnittstellenentwicklung, Scrum, Signalverarbeitung, Softwareentwicklung (allg.), SSH (Secure Shell), Technische Konzeption, Torch, Transformer, Vektordatenbank, Microsoft Visual Studio, Virtualbox
"Hervorragende Zusammenarbeit."
4/2017 – 6/2021
TätigkeitsbeschreibungEigene Konzeption, Implementierung und Entwicklung von Code und Verarbeitungssystemen für große biomedizinische Daten aller Art, z.B. Bilddaten, Zeitreihen, strukturierte tabellarische und unstrukturierte Textdaten. Erkundung und Implementierung von Machine Learning Techniken zur Deutung und Einordnung dieser Daten zur Früherkennung von Krebs, Schlaganfall und Diabetes. Betreuung von Bachelor- und Masterstudenten.
Eingesetzte Qualifikationen3D Rekonstruktion, Angewandte Forschung, Backend, Bash Shell, Big Data, Bilderkennung, Bildverarbeitung, Biotechnologie, C++, Computer Vision, CUDA, Data Mining, Data Science, Datenanalyse, Datenmodelierung, Datenmanagement, Datenschutz, Dimensionsreduzierung, Entscheidungsbaum Lernen, Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Git, Rechnerarchitektur, k-Means-Algorithmus, Keras, Latex, Logistische Regression, Make (Software), Maschinelles Lernen, Mathematica, Mathematik, Simulink, Medizinforschung, Mehrkörpersimulation (MKS), Mustererkennung, Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Neuronale Netze, Objekterkennung, Openmp, Optische Messtechnik, Pandas, Physik, Projektplanung / -vorbereitung, Prototyping, Python, Pytorch, Random Forest, Rekurrentes Neuronales Netzwerk (RNN), Scikit-learn, SSH (Secure Shell), Statistiken, Support Vector Machine, Tensorflow, Überwachtes Lernen, UNIX, Unüberwachtes Lernen, Virtualbox
"Hervorragende Zusammenarbeit. Erfolgreiche Planung, Durchführung und Abschluss mehrerer Projekte zur Mikrovaskulatur in aggressiven Hirntumoren."
12/2015 – 3/2017
TätigkeitsbeschreibungForschung, Publikation und Präsentationen auf nationalen und internationalen Kongressen über neuartige bildgebende Verfahren in der Medizin und Krebsforschung. Ich entwickelte eigenen Code in C++, Python und Matlab, um große Bilddaten und tabellarische Daten mit automatisierten Analysen zu verarbeiten. Parallelisierte Simulationen und Datenverarbeitung. Laser-scanning Mikroskopie, Mikro-CT und MRT Datenanalyse und Modellierung verschiedener Einflüsse von Gewebe-Mikrostruktur auf die Bildgebung. Erkundung potenzieller Biomarker zur Krebserkennung im Frühstadion.
Eingesetzte QualifikationenLineare Regression, 3D Rekonstruktion, Angewandte Forschung, Bash Shell, Big Data, Bildverarbeitung, C++, Data Mining, Datenanalyse, Datenmodelierung, Dimensionsreduzierung, Git, Latex, Mathematica, Simulink, Medizinforschung, Mehrkörpersimulation (MKS), Mustererkennung, Objektorientierte Software-Entwicklung, Python, R (Programmiersprache), Signalverarbeitung, Softwareentwicklung (allg.), Starrkörpersimulationen, Virtualbox
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2024 – 6/2024
TätigkeitsbeschreibungPlanung, Redaktion und Herausgabe eines wöchentlich erscheinenden Email Newsletters über generative KI (generative AI) zur Text-, Bild-, Video- und Audiogenerierung, z.B. durch LLMs und Diffusionsmodelle. Aufklärung über moderne KI Tools und Entwicklungen, Demonstrationen und Anleitungen zur Steigerung der Produktivität und Ergebnisqualität liegen im Fokus.
Eingesetzte QualifikationenActivity Recognition, Bilderkennung, Content Management, Content Marketing, Document Retrieval, Generative KI, GPT, Langchain, Large Language Models, Machine Translation, Marketing, Maschinelles Lernen, Natural Language Generation, Natural Language Processing, Natural Language Understanding, Neuronale Netze, Objekterkennung, Produktivitätssteigerung, Prompt Engineering, Workflows, Question Answering, Redaktion (allg.), Reinforcement Learning, Semantic Segmentation, Suchmaschinenoptimierung, Social Media Marketing, Soziale Medien, Technische Kommunikation, Transformer, Unüberwachtes Lernen, Vektordatenbank
7/2021 – 2/2024
TätigkeitsbeschreibungForschungsarbeit im agilen Projektmanagement mit SCRUM. Entwicklung und Implementierung von Lösungen und Code zur Bildverarbeitung, Rekonstruktion und Aufbesserung von MRT-Daten. Entwicklung neuer Automatisierungstechniken und MRT-Messmethoden zur beschleunigten Aufnahme besserer Bilder mit weniger Rauschen. Konzipierung und Erkundung neuer Hardwarekomponenten und Patentierung neuer Erfindungen.
Eingesetzte QualifikationenWorkflows, 3D Rekonstruktion, Agile Methodologie, Backend, Bildverarbeitung, C++, Computer Vision, Dimensionsreduzierung, Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Funktechnik, Generative KI, Git, Hardware-Design, Large Language Models, Make (Software), Maschinelles Lernen, Medizintechnik, MS Office (Anwenderkenntnisse), Natural Language Understanding, Neuronale Netze, Objektorientierte Software-Entwicklung, Python, Pytorch, Schnittstellenentwicklung, Scrum, Signalverarbeitung, Softwareentwicklung (allg.), SSH (Secure Shell), Technische Konzeption, Torch, Transformer, Vektordatenbank, Microsoft Visual Studio, Virtualbox
4/2017 – 6/2021
TätigkeitsbeschreibungEigene Konzeption, Implementierung und Entwicklung von Code und Verarbeitungssystemen für große biomedizinische Daten aller Art, z.B. Bilddaten, Zeitreihen, strukturierte tabellarische und unstrukturierte Textdaten. Erkundung und Implementierung von Machine Learning Techniken zur Deutung und Einordnung dieser Daten zur Früherkennung von Krebs, Schlaganfall und Diabetes. Betreuung von Bachelor- und Masterstudenten.
Eingesetzte Qualifikationen3D Rekonstruktion, Angewandte Forschung, Backend, Bash Shell, Big Data, Bilderkennung, Bildverarbeitung, Biotechnologie, C++, Computer Vision, CUDA, Data Mining, Data Science, Datenanalyse, Datenmodelierung, Datenmanagement, Datenschutz, Dimensionsreduzierung, Entscheidungsbaum Lernen, Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Git, Rechnerarchitektur, k-Means-Algorithmus, Keras, Latex, Logistische Regression, Make (Software), Maschinelles Lernen, Mathematica, Mathematik, Simulink, Medizinforschung, Mehrkörpersimulation (MKS), Mustererkennung, Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Neuronale Netze, Objekterkennung, Openmp, Optische Messtechnik, Pandas, Physik, Projektplanung / -vorbereitung, Prototyping, Python, Pytorch, Random Forest, Rekurrentes Neuronales Netzwerk (RNN), Scikit-learn, SSH (Secure Shell), Statistiken, Support Vector Machine, Tensorflow, Überwachtes Lernen, UNIX, Unüberwachtes Lernen, Virtualbox
12/2015 – 3/2017
TätigkeitsbeschreibungForschung, Publikation und Präsentationen auf nationalen und internationalen Kongressen über neuartige bildgebende Verfahren in der Medizin und Krebsforschung. Ich entwickelte eigenen Code in C++, Python und Matlab, um große Bilddaten und tabellarische Daten mit automatisierten Analysen zu verarbeiten. Parallelisierte Simulationen und Datenverarbeitung. Laser-scanning Mikroskopie, Mikro-CT und MRT Datenanalyse und Modellierung verschiedener Einflüsse von Gewebe-Mikrostruktur auf die Bildgebung. Erkundung potenzieller Biomarker zur Krebserkennung im Frühstadion.
Eingesetzte QualifikationenLineare Regression, 3D Rekonstruktion, Angewandte Forschung, Bash Shell, Big Data, Bildverarbeitung, C++, Data Mining, Datenanalyse, Datenmodelierung, Dimensionsreduzierung, Git, Latex, Mathematica, Simulink, Medizinforschung, Mehrkörpersimulation (MKS), Mustererkennung, Objektorientierte Software-Entwicklung, Python, R (Programmiersprache), Signalverarbeitung, Softwareentwicklung (allg.), Starrkörpersimulationen, Virtualbox
7/2014 – 10/2014
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung und Implementierung von Software für Monitoring/Überwachung von Kollisionsprozessen am Teilchenbeschleuniger ATLAS. Eigens konzipierte Analyse und Visualisierung in C++ mit hohem Datendurchsatz. Visualisierung und Einordnung von extrem vielen Datenpunkten.
Eingesetzte QualifikationenLineare Regression, Backend, Big Data, C++, Data Mining, Datenanalyse, Datenmodelierung, Dimensionsreduzierung, Front End, Git, Grundlagenforschung, Informationsdesign, k-Means-Algorithmus, Latex, Objektorientierte Software-Entwicklung, Physik, Virtualbox
Ausbildung
Ruprecht-Karls-Universität
Heidelberg
Ruprecht-Karls-Universität
Heidelberg
Georg-August-Universität
Göttingen
Gymnasium Antonianum Vechta
Vechta
Über mich
- Über ein Jahrzehnt Entwicklung maßgeschneiderter Software zur Datenverarbeitung verschiedenster Art
- Höchste Ansprüche an robusten, schnellen und speichereffizienten Code
- Eigene Programme und Pipelines (mit C++, Python, Matlab und Bash) für lokale Rechner, Grafikkarten und Rechencluster (High Performance Computing)
- Vor Allem datenintensive Anwendungen, Analysen und Automatisierungen
- Höchste Ansprüche an Datenschutz, primär im medizinischen Sektor.
Seit 2017 habe ich mit allen gängigen Techniken von künstlicher Intelligenz zur Text-, Zahl- und Bildverarbeitung gearbeitet und meine Interessen in diese Richtung vertieft. Meine Erfahrung umfasst neben Simulation, Modellierung und Datenanalyse: - Klassifizierung
- Segmentierung
- Regression
- Vorhersagen
- Textgenerierung und Bildgenerierung
- Entwicklung ganzer Systeme zur Datengenerierung, Auswertung und Einordnung bzw. Generierung von Handlungsempfehlungen
- Anwendungen im medizinischen Bereich, Patientendaten, Medizintechnik, Bildgebung und allgemeine Signalverarbeitung.
Nun liegt mein Schwerpunkt bei generativer KI und Automatisierung:
- Automatisierung von Prozessen und Aufgaben (maßgeschneidert)
- Natural Language Processing
- Large Language Models
- Multi-Agent Systems
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Private, lokale KI Systeme
- Generative AI Security
- Produktivitätssteigerung.
Ich möchte Lösungen zur intelligenten Automatisierung und Vernetzung von Diensten, Aufgaben, Prozessen und Datenbanken entwickeln, indem ich aktuellste KI Methoden effizient und sicher implementiere, gegebenenfalls mit eigens trainierten KI Modellen für Ihre speziellen Zwecke und Anforderungen, z.B. durch LLM Prompt Engineering, LLM Fine-tuning oder dem Trainieren spezieller neuronaler Netze (Artificial Neural Networks) von Grund auf (Letzteres aus Kosten- und Effizienzgründen jedoch nicht für LLMs).
Ich würde mich freuen, in einem ersten Gespräch von Ihren Problemen und Wünschen zu hören, um Sie über mögliche Lösungen zu beraten.
Weitere Kenntnisse
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Muttersprache)
- Russisch (Gut)
- Französisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
- Schweiz
- Vereinigte Staaten von Amerika
Kontaktdaten
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