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Software & AI Consultant

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  • 08.12.2024

Kurzvorstellung

>10 Jahre akademische und industrielle Forschung & Entwicklung, v.A. C++ und Python Software (Simulation, Daten, Analyse, Automatisierung).

>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 !"
Forscher (Festanstellung)
Dr. Jochen Keupp
Tätigkeitszeitraum

7/2021 – 2/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Forschungsarbeit 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 Qualifikationen

Workflows, 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."
Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschung (Festanstellung)
Prof. Dr. Dr. Felix T. Kurz
Tätigkeitszeitraum

4/2017 – 6/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Eigene 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 Qualifikationen

3D 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."
Hilfswissenschaftlicher Mitarbeiter in der Krebsforschung (Festanstellung)
Prof. Dr. Dr. Felix T. Kurz
Tätigkeitszeitraum

12/2015 – 3/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Forschung, 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 Qualifikationen

Lineare 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

  • Activity Recognition
  • Big Data5 J.
  • Bilderkennung4 J.
  • Content Management
  • Content Marketing
  • Data Science4 J.
  • Datenanalyse5 J.
  • Datenmodelierung5 J.
  • Document Retrieval
  • Generative KI3 J.
  • GPT
  • Langchain
  • Large Language Models3 J.
  • Machine Translation
  • Marketing
  • Maschinelles Lernen7 J.
  • Natural Language Generation
  • Natural Language Processing
  • Natural Language Understanding3 J.
  • Neuronale Netze7 J.
  • Objekterkennung
  • Produktivitätssteigerung
  • Prompt Engineering
  • Python8 J.
  • Pytorch6 J.
  • Question Answering
  • Redaktion (allg.)
  • Reinforcement Learning
  • Semantic Segmentation
  • Signalverarbeitung4 J.
  • Social Media Marketing
  • Soziale Medien
  • Suchmaschinenoptimierung
  • Technische Kommunikation
  • Transformer3 J.
  • Unüberwachtes Lernen4 J.
  • Vektordatenbank3 J.
  • Workflows3 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Berater für KI & Automatisierung
HA AI Consulting, Hamburg
3/2024 – offen (10 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

Beratung mit Implementierung von maßgeschneiderten KI-Lösungen zur Prozessautomatisierung und Unterstützung der Mitarbeitenden in diversen Umgebungen.

Eingesetzte Qualifikationen

Consultant, IT-Berater, Machine Learning Engineer, Generative KI, Softwareentwickler, Machine Learning, Schulung / Coaching (allg.), Business Consultant

Herausgeber und Redakteur eines Newsletters
The Entropy, Hamburg
2/2024 – 6/2024 (5 Monate)
Medienbranche
Tätigkeitszeitraum

2/2024 – 6/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Planung, 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 Qualifikationen

Activity 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

Forscher (Festanstellung)
Philips Research, Hamburg
7/2021 – 2/2024 (2 Jahre, 8 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

7/2021 – 2/2024

Tätigkeitsbeschreibung

Forschungsarbeit 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 Qualifikationen

Workflows, 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

Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschung (Festanstellung)
Universitätsklinikum Heidelberg, Heidelberg
4/2017 – 6/2021 (4 Jahre, 3 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

4/2017 – 6/2021

Tätigkeitsbeschreibung

Eigene 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 Qualifikationen

3D 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

Hilfswissenschaftlicher Mitarbeiter in der Krebsforschung (Festanstellung)
Universitätsklinikum Heidelberg, Heidelberg
12/2015 – 3/2017 (1 Jahr, 4 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

12/2015 – 3/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Forschung, 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 Qualifikationen

Lineare 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

Research Intern
CERN, Genf
7/2014 – 10/2014 (4 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

7/2014 – 10/2014

Tätigkeitsbeschreibung

Entwicklung 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 Qualifikationen

Lineare Regression, Backend, Big Data, C++, Data Mining, Datenanalyse, Datenmodelierung, Dimensionsreduzierung, Front End, Git, Grundlagenforschung, Informationsdesign, k-Means-Algorithmus, Latex, Objektorientierte Software-Entwicklung, Physik, Virtualbox

Zertifikate

ISO/IEC 27001 Information Security Foundation
EXIN
2024
DevOps Foundation Certification
DevOps Institute
2024
KI Consultant Zertifizierung
A-LEECON
2024
Generative AI Professional Certification
CertiProf
2024

Ausbildung

Promotion Physik
Dr. rer. nat.
Ruprecht-Karls-Universität
2021
Heidelberg
Physik
Master of Science
Ruprecht-Karls-Universität
2017
Heidelberg
Physik
Bachelor of Science
Georg-August-Universität
2014
Göttingen
Abitur
Allgemeines Abitur
Gymnasium Antonianum Vechta
2011
Vechta

Über mich

Als promovierter Physiker habe ich früher eigenverantwortlich Forschungs- und Entwicklungsarbeiten an Universitäten und bei einem großen Industrieunternehmen durchgeführt, dabei viel Code geschrieben und folgende Erfahrungen gesammelt:
- 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

Workflow, Automatisierung, Medizinische Daten, Krebsforschung, Medizintechnik, Bildgebung, Bildverarbeitung, Physik, Sensorik, Hardware zur Datenerfassung, Signalverarbeitung (z.b. aus Sensorik, Bild, Audio oder Abstrakt), Datenverarbeitung, Big Data, APIs, Pytorch, Tensorflow, wissenschaftliches Rechnen, Mathematik, Teilchenphysik, Beschleunigerphysik, Extremkühlung, Empfangs- und Sendetechnik, verrauschte Systeme und entrauschen, hochdimensionale Daten, Dimensionsreduktion, Visualisierung.

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Muttersprache)
  • Russisch (Gut)
  • Französisch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
  • Schweiz
  • Vereinigte Staaten von Amerika
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
341
Alter
32
Berufserfahrung
9 Jahre (seit 12/2015)

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