Erfahrungen
Dez. 2023 - Bis heute
2 Jahren
- KI-Ingenieur mit PyTorch, TensorFlow, LLMs, Hugging Face, OpenAI, Blockchain
- Geschäftsprobleme identifizieren, die sich mit KI/ML-Lösungen lösen lassen
- Daten sammeln, bereinigen, vorverarbeiten und transformieren (strukturiert & unstrukturiert)
- KI/ML-Modelle in Produktionsumgebungen integrieren und bereitstellen (APIs/Microservices, Serverless, Cloud-Plattformen)
- Auf dem neuesten Stand der Forschung, Tools, Frameworks und Algorithmen bleiben; neue Ansätze prototypisch umsetzen oder erproben
Aug. 2023 - Okt. 2023
3 Monaten
- Data Science und Business Analytics: Python, Pandas, NumPy, HTML, Git, GitHub, Docker, Linux
- Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen sammeln, bereinigen, vorverarbeiten und integrieren
- Explorative Datenanalyse (EDA) durchführen, um Trends, Muster und Anomalien zu erkennen und Erkenntnisse aus den Daten zusammenzufassen
- Vorhersagemodelle und Trendanalysen erstellen, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen
- Machine-Learning-Modelle (überwacht/unüberwacht) mit Python/R (z. B. scikit-learn usw.) entwickeln, trainieren und optimieren