David Onaiyekan

Q: Wo ist David ansässig?

David ist in Erlangen, Deutschland ansässig und kann in On-Site -, Hybrid - und Remote -Arbeitsmodellen arbeiten.

Q: Welche Sprachen spricht David?

David spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat David?

David hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat David in mindestens 1 Rolle und für 1 Firma gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 3 Monate . Beachten Sie, dass David möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von David?

Die neueste Position von David ist IT HiWi bei FAU – Fachbereich Chemie und Pharmazie .

Q: Für welche Unternehmen hat David in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat David für FAU – Fachbereich Chemie und Pharmazie gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat David die meiste Erfahrung?

David hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung , Informationstechnologie (IT) und Fertigung .

Q: In welchen Bereichen hat David die meiste Erfahrung?

David hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Beschaffung und Einkauf und Produktentwicklung . David hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E) .

Q: Was ist die Ausbildung von David?

David hat einen Master in Künstliche Intelligenz from Friedrich-Alexander-Universität Erlangen und einen Bachelor in Informatik from Federal University of Technology .

Q: Ist David zertifiziert?

David hat 3 Zertifikate . U.a: RAG-Agenten mit LLMs erstellen , GitLab CI/CD und DevOps für Einsteiger und Einführung in AWS .

Recommended expert

Erlangen, Deutschland

Erfahrungen

Juni 2023 - Sept. 2025

2 Jahren 4 Monate

Erlangen, Deutschland

IT HiWi

FAU – Fachbereich Chemie und Pharmazie

Netzwerkinfrastruktur (LAN, WAN, VPN, Firewalls, Router, Switches) abgesichert und optimiert, wodurch die Konnektivität verbessert, die Latenz um 30 % gesenkt und die Geschäftskontinuität gestärkt wurde.
Active Directory und Gruppenrichtlinien (GPO) verwaltet, Benutzerkonten betreut, rollenbasierte Zugriffe durchgesetzt und die Einhaltung interner Sicherheitsrichtlinien verbessert.
Technischen Support der Stufen 1–3 für Endbenutzer bereitgestellt, Hardware-, Software- und Netzwerkprobleme innerhalb der SLA-Zeiten gelöst und eine Benutzerzufriedenheit von 95 % erreicht.
IT-Audits, Compliance-Prüfungen und Schwachstellenanalysen durchgeführt und so 100 % Einhaltung interner Richtlinien und gesetzlicher Anforderungen sichergestellt.
IT-Beschaffung, Asset-Tracking und Lifecycle-Management verwaltet.
Abstimmung mit Drittanbietern und Dienstleistern bei eskalierten technischen Problemen, 99 % SLA-Einhaltung sichergestellt und ununterbrochene Geschäftsabläufe gewährleistet.
Netzwerksegmentierung, VPN-Zugriffskontrollen und MFA-Authentifizierung implementiert, wodurch die Sicherheitslage in Remote- und Hybrid-Umgebungen deutlich verbessert wurde.

Handschrifterzeugung (AFFGANwriting-Verbesserung)

Handschriftstil-Encoder mit einem eigenen Transformer-Modell neugestaltet, um die Realitätsnähe zu verbessern und die Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 % zu steigern.
Interaktive Webanwendung mit Streamlit entwickelt, die es Nutzern ermöglicht, Text einzugeben, um Handschriftstile dynamisch zu erzeugen und auszuprobieren.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Chatbot mit NVIDIA

Intelligenten RAG-Chatbot entworfen und implementiert, der NVIDIA LLaMA-Modelle nutzt und mit FastAPI und Gradio für interaktive dokumentenbasierte Gespräche integriert ist.
System zur langfristigen Speicherung des Gesprächskontexts mit einer Datenbankebene entwickelt, das dem Chatbot ermöglicht, Unterhaltungen über hochgeladene PDF- und HTML-Dokumente sessionsübergreifend fortzuführen.
System mit Docker containerisiert, um zuverlässiges Deployment und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

Semi-Supervised Learning für die Bildklassifizierung bei der visuellen Inspektion von Spulenwicklungen

FixMatch Semi-Supervised Learning (SSL)-Algorithmus mit dem Dinov2L-Backbone implementiert, um Defekte in Spulenwicklungs-Datensätzen präzise zu klassifizieren und eine Makro-F1-Score von 90 % im Testset zu erreichen.
Hyperparameter-Optimierung mit Optuna durchgeführt und optimale Konfigurationen zur Maximierung der Modellleistung identifiziert.
Umfassende, reproduzierbare Dokumentation und Code geliefert, öffentlich auf GitHub verfügbar gemacht.

Zusammenfassung

Machine-Learning- und KI-Ingenieur mit praktischer Erfahrung in der Konzeption, dem Training und dem Deployment von Deep-Learning-Modellen mit Python und PyTorch. Ich bin erfahren im Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines, einschließlich Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning (Optuna) und Performance-Optimierung. Ich beherrsche die Entwicklung von APIs, das Deployment von Modellen in Cloud-Umgebungen (AWS) und das Performance-Monitoring. Solide Kenntnisse in Softwareentwicklung, Algorithmendesign und Problemlösung, mit Fokus auf präzise, effiziente und wartbare KI-Systeme.

Fähigkeiten

Maschinelles Lernen & Deep Learning
Cloud-bereitstellung (Aws)
Best Practices Für Monitoring Und Reproduzierbarkeit
Computer Vision, Bildverarbeitung
Llms & Prompt Engineering (Gpt, Llama, Rag, Langchain)
Data Engineering & Datenbanken
Generative Ki (Gans, Diffusionsmodelle)
Modelltraining, Evaluation & Performance-optimierung
Datenvorverarbeitung, Augmentierung, Feature-engineering
Hyperparameter-tuning (Optuna), Modellvalidierung
Sql (Mysql, Postgresql), Mongodb
Experiment-tracking & Versionierung (Tensorboard)
Python, Node.js, Ejs
Html, Css, Javascript
Versionsverwaltung (Git)
Pytorch, Tensorflow
Opencv
Hugging Face Transformers
Vektor-datenbanken (Faiss)
Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Fastapi Für Modellbereitstellung
Docker, Ci/cd-pipelines
Zusammenarbeit In Interdisziplinären Teams
Anpassungsfähigkeit An Neue Tools & Aufstrebende Ki-technologien
Klare Kommunikation Technischer Konzepte
Hoher Fokus Auf Qualität, Genauigkeit & Reproduzierbarkeit

Sprachen

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen

Master of Science · Künstliche Intelligenz · Erlangen, Deutschland

Federal University of Technology

Bachelor of Technology · Informatik · Minna, Nigeria

Zertifikate & Bescheinigungen

RAG-Agenten mit LLMs erstellen

NVIDIA

GitLab CI/CD und DevOps für Einsteiger

Einführung in AWS

Profil

Erstellt

Dezember 2025

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist David ansässig?

David ist in Erlangen, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.

Welche Sprachen spricht David?

David spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat David?

David hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat David in mindestens 1 Rolle und für 1 Firma gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 3 Monate. Beachten Sie, dass David möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre David am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre David gut geeignet für Rollen wie: IT HiWi, Handschrifterzeugung (AFFGANwriting-Verbesserung), Retrieval-Augmented Generation (RAG) Chatbot mit NVIDIA.

Was ist das neueste Projekt von David?

Die neueste Position von David ist IT HiWi bei FAU – Fachbereich Chemie und Pharmazie.

Für welche Unternehmen hat David in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat David für FAU – Fachbereich Chemie und Pharmazie gearbeitet.

In welchen Industrien hat David die meiste Erfahrung?

David hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Fertigung.

In welchen Bereichen hat David die meiste Erfahrung?

David hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Beschaffung und Einkauf und Produktentwicklung. David hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E).

Was ist die Ausbildung von David?

David hat einen Master in Künstliche Intelligenz from Friedrich-Alexander-Universität Erlangen und einen Bachelor in Informatik from Federal University of Technology.

Ist David zertifiziert?

David hat 3 Zertifikate. U.a: RAG-Agenten mit LLMs erstellen, GitLab CI/CD und DevOps für Einsteiger und Einführung in AWS.

Wie ist die Verfügbarkeit von David?

David ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von David?

Der Stundensatz von David hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man David beauftragen?

Um David zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 680-840 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.