Data Science | Machine Learning | Technical Writer | AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Ich bin B. und ich liebe es, Menschen und Unternehmen dabei zu helfen, Data Analytics/Science-, ML- und AI-Projekte zu entwickeln und die richtige Lösung für ihre Geschäftsprobleme zu finden!

• Amazon Web Services (AWS)
• Data Science
• Google Cloud
• Langchain
• Large Language Models
• MLOps
• Natural Language Processing
• Python
• Scikit-learn
• Tensorflow

Als freiberuflicher Data Scientist bringe ich ein vielseitiges und umfassendes Portfolio in verschiedenen Bereichen mit, darunter Regression, Klassifikation, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), neuronale Netze, Ensemble-Methoden und Computer Vision. Mit meiner Leidenschaft für innovative Lösungen bin ich auf die Implementierung von Machine-Learning- und LLM-Systemen spezialisiert und biete umfassende Expertise in praxisorientierter Lehre, geschäftsrelevanten Anwendungen und technischer Dokumentation.

Mein Skillset umfasst fundierte Kenntnisse in Python, Data Science, Engineering, Analytics, Künstlicher Intelligenz (AI), MLOps, REST-API-Entwicklung sowie Cloud-Plattformen wie Google Cloud Platform (GCP) und Amazon Web Services (AWS), was eine nahtlose Bereitstellung und Skalierung datengetriebener Lösungen ermöglicht. Darüber hinaus nutze ich Tools wie Docker, Gradio und Streamlit für eine effiziente Anwendungsentwicklung und benutzerfreundliche Schnittstellen.

Jedes Projekt, das ich übernehme, folgt modernen Best Practices der Softwareentwicklung und DevOps, einschließlich Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD), Code-Linting, Formatierung, Modellüberwachung, Experiment-Tracking und sorgfältigen Fehlerbehebungsprozessen. Mein Engagement für eine End-to-End-Lieferung stellt sicher, dass aus Daten gewonnene Erkenntnisse in umsetzbare Strategien verwandelt werden, die Unternehmen voranbringen, indem das volle Potenzial von Data Science, Machine Learning und AI ausgeschöpft wird.

Datenwissenschaft/Analytics, ML und KI-Dienstleistungen:

• End-to-End-ML-Projekte: Von der Datenbereinigung, Datenanalyse/Visualisierung bis hin zur Modellierung und Bereitstellung
• Anwendungsentwicklung: Streamlit/Gradio
• Lehre und Kursentwicklung: Datenwissenschaft, ML und KI
• Technisches Schreiben: Blogs und Veröffentlichungen (Medium, Zilliz, Artifex)
• Kerntechnologie-Stack: Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, LangChain, LlamaIndex, MLflow, APIs, Docker, GCP, AWS

Vollständiger Technologie-Stack:

• Data Science, Analytics & ML: Python, TensorFlow, Scikit-learn
• KI: Langchain, LlamaIndex, Hugging Face, Transformers, Vector Databases
• Domänen: Regression, Klassifikation, NLP, LLM, RAG, Computer Vision, Neuronale Netze, Ensemble-Methoden, PCA, Clustering, Dimensionsreduktion
• Datenengineering: dbt, Terraform, SQL, BigQuery, PySpark
• MLOps: MLflow, Prefect, Comet, Docker, Kubernetes
• APIs: Flask, FastAPI
• Apps: Streamlit, Gradio
• Cloud-Plattformen: GCP, AWS
• Versionskontrolle: Git