![freelance.de - Data Scientist und Machine Learning Engineer freiberufler Data Scientist und Machine Learning Engineer auf freelance.de](/user-images/profiles/thumbnails/303587_176_070c95184ee0.jpg?11e72acdf896b19eb90587d3d8ae7076)
Data Scientist und Machine Learning Engineer
- Verfügbarkeit einsehen
- 2 Referenzen
- 100€/Stunde
- 50677 Köln
- Weltweit
- de | en | pt
- 17.08.2024
Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (2)
"André war ein super Co-Founder für unser Projekt bei 99flairs in Kiel. Er hat uns technisch enorm weitergebracht und es hat richtig Spaß gemacht."
12/2022 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Modebegeisterte haben oft Schwierigkeiten, auf unübersichtlichen Online-Marktplätzen das richtige Outfit zu finden. Auf Social-Media-Plattformen gibt es zwar stilspezifische Inspirationen von echten Menschen, aber es fehlt oft ein Link zum Kleidungsstück, der die Kleidung nachkaufbar machen würde. Neue und kleine Modeanbieter haben das Problem, dass sie wegen fehlender Ressourcen online kaum sichtbar sind. Hier kommt 99flairs ins Spiel: Als Schnittstelle zwischen Social-Media und E-Commerce bietet 99flairs individuelle Modeinspiration und ermöglicht es, Nutzern das jeweilige Kleidungsstück direkt nachzukaufen. Zudem werden einzigartige Kleidungsstücke von neuen und kleinen Modeanbietern sichtbar gemacht und so ihre Wettbewerbsposition gestärkt. Neben einer größeren Vielfalt, bietet 99flairs seinen Nutzern ein beispielloses Level an Individualität, da unsere KI mit jedem Like oder Dislike den Modegeschmack der Nutzer kennenlernt und so stilgerechte Outfitinspirationen anzeigt. Das Folgen von Personen mit ähnlichem Stil und gleicher Figur ermöglicht es, Mode zu finden, die nicht nur dem jeweiligen Geschmack entspricht, sondern auch gut am eigenen Körper sitzt.
Meine Aufgaben waren/sind:
• Die Ausarbeitung eines Business Plans
• Die Überarbeitung des bisherigen UI und der UX (bubble.io)
• Die Implementierung von Social-Media Login Funktionen auf der Web-App (bubble.io)
• Die Veröffentlichung der Web-App auf dem Google Play Store und dem Apple App-Store
• Die Auswahl geeigneter vortrainierter KI-Modelle zur Fashion Detection und Fashion Attribute Prediction
• Das Erproben mehrerer Ansätze zur Fashion Style Prediction ganzer Outfits
• Die Implementierung der drei KI-Komponenten auf AWS (Lambda Functions)
• Datenmodellierung
• Der Aufbau einer Datenbank auf AWS (RDS) und Speicherung der Bilder (S3)
• Die Verbindung der KI-Komponenten mit der Web-App (API Gateway)
• Die Betreuung von einem Praktikanten
SQL, Computer Vision, Maschinelles Lernen, PyTorch, TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Docker, Python, Amazon Web Services (AWS), Representational State Transfer (REST)
"Andrés Expertise bei der Entwicklung der Anwendung Bilddatenbank 2.0 im Bereich KI in der Konzeption und Implementierung war maßgeblich für den Erfolg"
2/2021 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
• Die Konzeption einer lernfähigen Gesichtserkennung (Selbstlernendes System) auf Basis von SAP Data Intelligence
• Das Erproben eines Selbstlernenden Systems auf SAP Data Intelligence
• Die Auswahl geeigneter vortrainierter KI Modelle
• Die Anpassung der KI Modelle an den Use-Case mit Tensorflow und PyTorch
• Die Integration der Modelle auf SAP Data Intelligence
• Die Entwicklung von Daten-Pipelines mit Python auf SAP Data Intelligence
• Die Auswertung der Genauigkeit der Modelle für den Use-Case
• Die Validierung des Einsatzes weiterer KI Use Cases
• Einrichtung von REST-Apis zur Kommunikation von Pipelines untereinander
• Einrichtung von Docker Containern
• Durch meine eigenständige Verbesserung des ursprünglichen Konzeptes konnte eine 2000-fache Effizienzsteigerung und eine Steigerung von 36% der Genauigkeit des Models erreicht werden.
Computer Vision, Docker, Git, Maschinelles Lernen, Oracle Database, Python, PyTorch, Representational State Transfer (REST), SAP HANA, SQL, TensorFlow
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
12/2022 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Modebegeisterte haben oft Schwierigkeiten, auf unübersichtlichen Online-Marktplätzen das richtige Outfit zu finden. Auf Social-Media-Plattformen gibt es zwar stilspezifische Inspirationen von echten Menschen, aber es fehlt oft ein Link zum Kleidungsstück, der die Kleidung nachkaufbar machen würde. Neue und kleine Modeanbieter haben das Problem, dass sie wegen fehlender Ressourcen online kaum sichtbar sind. Hier kommt 99flairs ins Spiel: Als Schnittstelle zwischen Social-Media und E-Commerce bietet 99flairs individuelle Modeinspiration und ermöglicht es, Nutzern das jeweilige Kleidungsstück direkt nachzukaufen. Zudem werden einzigartige Kleidungsstücke von neuen und kleinen Modeanbietern sichtbar gemacht und so ihre Wettbewerbsposition gestärkt. Neben einer größeren Vielfalt, bietet 99flairs seinen Nutzern ein beispielloses Level an Individualität, da unsere KI mit jedem Like oder Dislike den Modegeschmack der Nutzer kennenlernt und so stilgerechte Outfitinspirationen anzeigt. Das Folgen von Personen mit ähnlichem Stil und gleicher Figur ermöglicht es, Mode zu finden, die nicht nur dem jeweiligen Geschmack entspricht, sondern auch gut am eigenen Körper sitzt.
Meine Aufgaben waren/sind:
• Die Ausarbeitung eines Business Plans
• Die Überarbeitung des bisherigen UI und der UX (bubble.io)
• Die Implementierung von Social-Media Login Funktionen auf der Web-App (bubble.io)
• Die Veröffentlichung der Web-App auf dem Google Play Store und dem Apple App-Store
• Die Auswahl geeigneter vortrainierter KI-Modelle zur Fashion Detection und Fashion Attribute Prediction
• Das Erproben mehrerer Ansätze zur Fashion Style Prediction ganzer Outfits
• Die Implementierung der drei KI-Komponenten auf AWS (Lambda Functions)
• Datenmodellierung
• Der Aufbau einer Datenbank auf AWS (RDS) und Speicherung der Bilder (S3)
• Die Verbindung der KI-Komponenten mit der Web-App (API Gateway)
• Die Betreuung von einem Praktikanten
SQL, Computer Vision, Maschinelles Lernen, PyTorch, TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Docker, Python, Amazon Web Services (AWS), Representational State Transfer (REST)
6/2022 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Durchführung eines Proof of Concepts für die Implementierung einer automatisierten Bildbetextung der Bilddatenbank mithilfe von KI. Die Bildbetextung verfolgt den Zweck, die Suche nach Fotos auf der Datenbank zu vereinfachen und Handlungen der Regierung zu Dokumentieren. Für eine Bildbetextung werden Informationen verschiedener Quellen verarbeitet und unter Verwendung mehrerer Satzschablonen zusammengesetzt. Aktionen auf den Bildern werden mit Hilfe eines Convolutional Neural Networks (ResNet-50) erkannt.
Meine Aufgaben waren/sind:
• Direkte Kommunikation mit dem Kunden zur Identifikation und Ausarbeitung von Anforderungen
• Analyse potenziell nutzbarer Datenquellen
• Extraktion von Daten aus nutzbaren Datenquellen
• Konzeption, Entwicklung und Training eines KI Modells zur Aktionserkennung unter Verwendung des ActionNet (Transfer Learning)
• Konzeption und Entwicklung eines ersten modularen Prototyps zur Bildbetextung
• Ausarbeitung der nächsten Schritte für die Produktivsetzung der automatisierten Bildbetextung
Computer Vision, Data Mining, Data Science, Git, Maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP), Python, PyTorch, SQL, TensorFlow
2/2021 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
• Die Konzeption einer lernfähigen Gesichtserkennung (Selbstlernendes System) auf Basis von SAP Data Intelligence
• Das Erproben eines Selbstlernenden Systems auf SAP Data Intelligence
• Die Auswahl geeigneter vortrainierter KI Modelle
• Die Anpassung der KI Modelle an den Use-Case mit Tensorflow und PyTorch
• Die Integration der Modelle auf SAP Data Intelligence
• Die Entwicklung von Daten-Pipelines mit Python auf SAP Data Intelligence
• Die Auswertung der Genauigkeit der Modelle für den Use-Case
• Die Validierung des Einsatzes weiterer KI Use Cases
• Einrichtung von REST-Apis zur Kommunikation von Pipelines untereinander
• Einrichtung von Docker Containern
• Durch meine eigenständige Verbesserung des ursprünglichen Konzeptes konnte eine 2000-fache Effizienzsteigerung und eine Steigerung von 36% der Genauigkeit des Models erreicht werden.
Computer Vision, Docker, Git, Maschinelles Lernen, Oracle Database, Python, PyTorch, Representational State Transfer (REST), SAP HANA, SQL, TensorFlow
4/2020 – 8/2020
Tätigkeitsbeschreibung
Das Unternehmen Complero hat sich auf den innovativen und DSGVO-konformen Umgang mit Kontaktdaten spezialisiert. Im Rahmen eines Pilot-Projekts mit einem Partner aus der Versicherungsbranche soll herausgefunden werden, ob sich veraltete oder fehlerhafte Kontaktdaten von Kunden vorhersagen lassen.
Meine Aufgaben waren/sind:
• Extraktion und Aufbereitung der Kontaktdaten
• Statistische Analyse der Kontaktdaten
• Testen erster ML-Modelle
Entwicklung einer Strategie zur Datenverwaltung
• Planung der Kommunikation gegenüber potenziellen Kunden
Big Data, Data Mining, Data Science, Maschinelles Lernen, Python, Scikit-learn, SQL, Statistik (allg.)
5/2018 – 3/2019
Tätigkeitsbeschreibung
• UI/UX - Testing der App
• Ausführen von LinkedIn Marketing Kampagnen zur Generierung von Interviews
• Führen von Interviews zum Customer Development
• Vertretung des Unternehmens auf nationalen und internationalen Messen
• Zielgruppengerechtes schreiben von Businessplänen
5
• Testen inwieweit DSGVO-Regeln von Unternehmen umgesetzt werden
Lean Management, Lean Startup, Kundenanalyse, Produktmanagement
8/2017 – 12/2017
Tätigkeitsbeschreibung
• Herausarbeitung eines klaren Customer Service Prozess mit Feedbackloop an die App-Entwicklung
• Aufbau einer Abteilung zum Customer Service
• Leitung der Abteilung (2-5 Mitarbeiter)
• Onboarding neuer Praktikanten und Betreuung in den ersten 4 Wochen
• Durchführung von Markt- und Businessanalysen
Prozessoptimierung
Zertifikate
Amazon Web Services
Ausbildung
Tilburg University
Tilburg
Leibniz Universität Hannover
Hannover
Über mich
⭐Was ich zum Projekt beitragen kann⭐
✅ KI-Konzepte erstellen
✅ Strategische Beratung in KI und Data Science
✅ Entwicklung maßgeschneiderter Machine Learning-Modelle
✅ GenAI-Systeme entwickeln (z.B. RAG)
✅ Feintuning von LLMs
✅ Entwicklung in Python und SQL
✅ AWS Data Engineering
✅ Schulungen (technische und nicht-technische Kurse)
✅ Digitale Signalverarbeitung
? Ich lege großen Wert auf Lösungen, die echten Mehrwert bieten.
? Gemeinsam schaffen wir innovative Lösungen, die Ihr Unternehmen voranbringen!
Weitere Kenntnisse
Technologien: Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Transformer, Computer Vision, LLM, Signal Processing
Cloud: AWS, Azure, SAP HANA DB, Oracle DB, SAP DI
Tech Stack: Tensorflow, PyTorch, Numpy, Pandas, Docker, Git
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Portugiesisch (Fließend)
- Spanisch (Gut)
- Französisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
- Schweiz
Kontaktdaten
Nur registrierte PREMIUM-Mitglieder von freelance.de können Kontaktdaten einsehen.
Jetzt Mitglied werden