Adrian Calma
Senior Consultant
Erfahrungen
Senior Consultant
DB Systel GmbH
Leitung der MLOps-Entwicklung und Erstellung der MLOps-Strategien, Steuerung der Markterkundung rund um MLOps und Anforderungsmanagement.
Wichtige Projekte und Beiträge für die DB Netz AG (08/2023 – 02/2024):
Product Owner MLOps
- Gestaltung der Architektur des Datenflusses von der Datenerfassung bis zur Modellausspielung
- Einführung von Scrum im Team
- Aufbau von Kubernetes on-premise von Grund auf
- Installation von Kubeflow und Einrichtung von Prometheus für Monitoring
- Entwicklung einer REST-API mit FastAPI zur automatischen Auslösung von Pipelines
- Stakeholder-Management
- Schreiben und Priorisieren von User Stories
- Tech-Stack: Kubernetes, FastAPI, Kubeflow, Jira, Confluence, Scrum
MLOps & ML-Expertise – Unterstützung bei der Markterkundung
- Auswertung von Trial- und Testversionen mit Fokus auf MLOps und Annotation
- Vorbereitung von Bieter-Gesprächen zu MLOps
- Unterstützung bei verschiedenen Use Cases mit Schwerpunkt Datenmanagement
- Tech-Stack: Kubeflow, CVAT, Jupyter Notebooks, Excel, Confluence, Jira, Kanban, PowerBI
Anforderungsmanagement – Data Factory
- Black-Box-Systemanforderungen
- White-Box-Subsystemanforderungen für die ML-Plattform
- Anforderungsanalyse
- Anforderungsmanagement
- Tech-Stack: Jira, Confluence, Polarion, PowerPoint, Excel
Consultant
AlphaPilots
Beratung für das MVP des Airplane Price Evaluation Tool:
- Datenauswahl, Bereinigung und Vorverarbeitung
- Entwicklung des Machine-Learning-Modells zur Flugzeugpreis-Schätzung
- Beratung zu weiteren Datenquellen
- Beratung zu Verbesserungen des MVP
- Beratung zum Tracking der Feature-Nutzung
- Tech-Stack: python, scikit-learn, numpy, pandas, google cloud functions, matplotlib
Product Owner
Signatrix GmbH
- Einführung eines komplett neuen Produkts innerhalb von 2 Wochen nach Skizzierung des Pain Points durch den Kunden
- Customer Development, das zu aktualisierten Anforderungen für das Self-Checkout-Produkt führte
- Account-Management für einen großen Einzelhandelskunden
- Konzeption und Erstellung eines Förderantrags
- Preisanalyse
- Produktverantwortung für Loss-Prevention-Produkte und Entwicklung eines neuen KI-basierten Produkts zur Überwachung von Backwarenregalen
- Tech-Stack: Jira, Confluence
Venture Developer
German Deep Tech Institute
- Erste Bewertung von über 90 potenziellen Geschäftsideen
- Marktgrößen- und Trendanalyse, Wettbewerbsanalyse und Gesamtbewertung des Potenzials für 6 ausgewählte Geschäftsfälle
- Generierung von drei neuen Geschäftsideen
- Customer Development, das zum ersten Prototyp führte
- Erstellung des ersten Lösungskonzepts in Figma als klickbarer Wireframe
- Tiefgehende Marktforschung für 6 potenzielle Geschäftsfälle (Marktgröße, Trends, Konkurrenz)
- Tech-Stack: figma
Postdoc-UNIKAT-Fellowship
University of Kassel
Das Postdoc-UNIKAT-Stipendium der B. Braun Melsungen AG für herausragende anwendungsorientierte Forschung an der Universität Kassel ermöglichte mir die Erkundung des Precision-Farming-Marktes und den Konzeptnachweis mit einem potenziellen Kunden.
CEO – Tech and Business Development
Annotly UG (haftungsbeschränkt)
Business Development und Umsetzung einer SaaS-/Mobile-App-Lösung zur Früherkennung von Pflanzenkrankheiten.
Wichtige Projekte und Beiträge:
Mobile App für Precision Farming (01/2022 – 05/2022):
- Customer Development (über 50 Interviews)
- Product-Owner-Aufgaben: Product Backlog Refinement, Marktanalyse, Kundeninterviews
- Entwicklung einer Mobile App mit Feed und Alerts für Landwirte, um relevante Flächen anzuzeigen
- Erstellung des ersten App-Konzepts
- UI-Management und erste Umsetzung
- Backend mit nestjs und GraphQL
- Tech-Stack: javascript, react native, graphql, nestjs, expo, postgreSQL, figma, python, graphene, typeorm, docker
Proof of Concept – Matching von RADAR-Satellitendaten zu Vegetationsindex (12/2021 – 03/2022):
- Product-Owner-Aufgaben: Product Backlog Refinement
- Zuordnung der geospat. Daten zu den entsprechenden Parzellen
- Implementierung von Klassifikations- und Regressionsalgorithmen zur Schätzung des NDVI
- Betreuung einer studentischen Hilfskraft
- Tech-Stack: scikit-learn, numpy, pandas, geopandas, S3, PostgreSQL mit PostGIS, python, SNAP
Interne REST-API (12/2021):
- Interne REST-API zur Kommunikation mit PostgreSQL inkl. PostGIS-Funktionen
- Docker-Deployment als Microservice
- Tech-Stack: numpy, PostgreSQL mit PostGIS, python, sqlalchemy, fastapi
Ausreißererkennung für Precision Farming (09/2021 – 11/2021):
- Bestimmung gestresster Pflanzenregionen mithilfe von Satellitendaten, NDVI und Geodaten
- Implementierung eines Ausreißererkennungsalgorithmus
- Tech-Stack: scikit-learn, numpy, pandas, geopandas, PostgreSQL mit PostGIS, python, SNAP, folium
Member of the Steering Committee
International Workshop and Tutorial on Interactive Adaptive Learning
Mitglied des Lenkungsausschusses des International Workshop and Tutorial on Interactive Adaptive Learning, co-located mit der European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery.
Proof of Concept for faulty package label detection
Annotly UG (haftungsbeschränkt)
- Customer Development
- Vision und User Stories für den Prototyp
- Objekterkennung und binäre Klassifikation von Packungsetiketten: fehlerfrei oder fehlerhaft
- Prototyp als Jupyter-Notebook zur Erkennung und Klassifikation in Video-Streams
- Tech-Stack: scikit-learn, tensorflow object detection API, numpy, python
Senior Machine Learning Engineer – Human-in-the-Loop
Signatrix GmbH
Einführung von Active Learning kombiniert mit Deep Learning; Leitung des Annotationsteams.
Wichtige Projekte und Beiträge:
Supervision und Optimierung des Annotation-Prozesses (06/2020 – 03/2021):
- Abstimmung und Bewertung der Anforderungen der Stakeholder
- Evaluierung und Optimierung des internen Annotation-Prozesses
- Leitung des Annotationsteams
- Tech-Stack: python, pandas, CVAT
Explorative Datenanalyse und Datenbereinigung (06/2020 – 02/2021):
- Explorative Datenanalyse des bestehenden Datensatzes und Bereinigung
- Bewertung der Annotation-Qualität
- Datensatzgenerierung für Deep-Learning-Aufgaben
- Tech-Stack: python, pandas, pytest, poetry, multiprocessing, Shell-Skripte
Proof of Concept of a SaaS for organizing events
evesync
- Aufbau einer SaaS-Lösung für Kunden zur Organisation von Online-Events (Sponsoren, Budget, Speaker)
- Customer Development, Business Development
- Tech-Stack: vuejs, firebase
Podcast Host
Innovation Friday
Ein Podcast für Early-Stage-Unternehmer, die noch im Gründerkampf stecken. Es geht um ihre Herausforderungen, die schwierigsten und erfüllendsten Momente als Gründer.
Consulting for Human-in-the-Loop
Berlin based Startup
- Optimierung des Human-in-the-Loop-Ansatzes durch Verbesserung der Datenstrategie und Label-Qualität der Annotatoren
- Datentyp: Videomaterial
- Tech-Stack: python, scikit-learn, pandas
Invited Speaker
Stanford Machine Learning Meetup
Einführung in Active Learning, co-located mit JJLake’s 6am Series. 45 Minuten Theorie und Motivation für Active Machine Learning (Human-in-the-Loop) mit 30 Minuten Hands-on.
Python Package for Simulating Annotators in Active Learning
University of Kassel
- Entwicklung eines Python-Pakets zur Simulation fehleranfälliger Annotatoren
- Betreuung von Studierenden und Aufgabenmanagement
- Veröffentlichung unter MIT-Lizenz
- Tech-Stack: python, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib
Co-Founder – CTO
HI darwin Inc.
Implementierung des Decision-Support-Modells zur Bewertung von Early-Stage-Investmentchancen.
Co-Founder – CTO
vencortex UG (haftungsbeschränkt)
Kombinierte CTO/CEO-Verantwortung mit Fokus auf Technik.
Wichtige Projekte und Beiträge:
MVP-Entwicklung der SaaS-Plattform zur Startup-Begleitung und Investitionsbewertung (09/2018 – 03/2020):
- Datenbankdesign, Implementierung und Deployment einer Web-App zur Begleitung von Startups von der Idee bis zum Product-Market-Fit (und Seed-Investment)
- Implementierung der Bewertungsstrategie
- Evaluierung der Algorithmen mit einfachen erklärbaren KI-Methoden (z. B. kontrafaktische Erklärungen)
- Leitung eines Entwicklerteams von bis zu 6 Entwicklern
- Tech-Stack: python, jupyter-lab, pandas, gerrit, Shell-Skripte, sqlalchemy, angular, django, PostgreSQL
Knowledge Fusion mehrerer Expertenmeinungen (11/2018 – 12/2018):
- Konzept und Umsetzung eines Ansatzes zur Fusion verschiedener, teils widersprüchlicher Expertenaussagen
- Tech-Stack: python, pandas, poetry, Shell-Skripte, sqlalchemy
Lung Cancer Detection with Deep Learning
viscortex
- Proof of Concept zur Erkennung malignen Knoten in CT-Scans mittels U-Net-Architektur
- Finalist des Hessen Ideen Stipendiums 2018
- Tech-Stack: python, keras, scikit-learn, pandas, matplotlib
Co-organizer
International Tutorial on Interactive Adaptive Learning
Mitveranstalter des International Tutorial on Interactive Adaptive Learning, co-located mit dem IEEE World Congress on Computational Intelligence.
Ordinal Classification of Pre-Seed Startups
vencortex UG (haftungsbeschränkt)
- Konzept und Implementierung eines ordinalen Klassifikators, trainiert mit Pre-Seed-Startup-Daten
- Tech-Stack: python, pandas, poetry, Shell-Skripte, sqlalchemy
Co-organizer
International Workshop and Tutorial on Interactive Adaptive Learning
Mitveranstalter der 1., 2., 3. und 4. International Workshop and Tutorial on Interactive Adaptive Learning, co-located mit der European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery.
PhD Candidate – Active Machine Learning
University of Kassel
Entwicklung von Active-Machine-Learning-Algorithmen, die die Unsicherheit der Annotatoren berücksichtigen. Verfassen von Förderanträgen und Veröffentlichung von 24 peer-reviewten Artikeln.
Wichtige Projekte und Beiträge:
Python-Paket zur Simulation von Annotatoren (01/2019 – 07/2019):
- Entwicklung eines Python-Pakets zur Simulation fehleranfälliger Annotatoren
- Betreuung von Studierenden und Aufgabenmanagement
- Veröffentlichung unter MIT-Lizenz
- Tech-Stack: python, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib
Entwicklung einer Annotation-Strategie mit Selbstbewertung (01/2018 – 07/2018):
- Entwicklung einer Strategie, bei der Annotatoren ihre Konfidenz schätzen und daraus stufenweise Labels abgeleitet werden
- Betreuung von Studierenden und Aufgabenmanagement
- Umsetzung des gesamten ML-Workflows: Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Versuchsgestaltung, Evaluation, Annotation-Framework etc.
- Tech-Stack: java
Collaborative Active Learning Web-App (10/2017 – 03/2019):
- Konzept und Entwicklung einer Crowd-Sourcing-Web-App zum Labeln von Verkehrszeichen innerhalb einer Vorgabezeit samt Qualitäts- und Zeittracking
- Betreuung von Studierenden und Aufgabenmanagement
- Deployment der Web-App und Labeln von 10.000 Verkehrszeichen
- Tech-Stack: python, django, angular, postgreSQL, docker
Development of a Selection Strategy for Active Learning
University of Kassel
- Entwicklung einer Selektionsstrategie für Active Learning bei Klassifikationsaufgaben unter Nutzung generativer und diskriminativer Modelle
- Umsetzung des gesamten ML-Workflows: Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Experimentdesign, Evaluation etc.
- Tech-Stack: java
Zusammenfassung
Produktmanagement und Produktverantwortung. Leitung funktionsübergreifender Teams bei der Entwicklung und Einführung von MLOps-Lösungen, Förderung der Abstimmung mit Stakeholdern und Priorisierung von User Stories für optimale Produktlieferung.
Teamleitung. Erfahrung als CTO und CEO in Startups mit Teams von bis zu 9 Personen (Technik, Vertrieb und Marketing).
Mentoring und Beratung. Technische Beratung für die Gründer von iurCrowd, einem Legal-Tech-Startup in Berlin, zur Ressourcenfindung und Entwicklungsmöglichkeiten ihres MVP; Federführung bei der Entwicklung von MLOps-Strategien und Unterstützung bei der Markterkundung großer deutscher Unternehmen.
Human-in-the-Loop (Active Learning). Langjährige Erfahrung mit Human-in-the-Loop-Ansätzen, inklusive Annotator-Management.
Machine Learning und Mustererkennung. Umfassendes Wissen aus Projekten zur Objekt- und Ausreißererkennung sowie Klassifikation.
Softwaretechnik (Python). Fundierte Kenntnisse in der Konzeption von Software-Frameworks mit realisierten Anwendungen in den Bereichen Fintech und Precision Farming.
Entwicklung und Betrieb (DevOps). Mehrjährige Erfahrung im Betrieb von Python-Microservices in Cloud-Umgebungen (Deployment, Containerisierung etc.).
Sprachen
Ausbildung
University of Kassel
PhD in Computer Science · Computer Science · Kassel, Deutschland
University of Kassel
Master of Science in Computer Science · Computer Science · Kassel, Deutschland
University of Kassel
Bachelor of Science in Computer Science · Computer Science · Kassel, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Certified SAFe® 6 Agilist
Professional Agile Leadership™ - Evidence-Based Management™ (PAL-EBM)
Professional Scrum Product Owner™ II (PSPO II)
Professional Scrum Product Owner™ I (PSPO I)
Ähnliche Freelancer
Entdecken Sie andere Experten mit ähnlichen Qualifikationen und Erfahrungen.