Dmytro Korchevnyi - Senior AI/ML-Ingenieur

Q: Wo ist Dmytro ansässig?

Dmytro ist in Pärnu, Estland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Dmytro?

Dmytro spricht folgende Sprachen: Englisch (Fortgeschritten), Ukrainisch (Fortgeschritten), Estnisch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Dmytro?

Dmytro hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Dmytro in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate . Beachten Sie, dass Dmytro möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Dmytro?

Die neueste Position von Dmytro ist Senior AI/ML-Ingenieur bei ReversingLabs .

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

In den letzten Jahren hat Dmytro für ReversingLabs und MindTitan gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Dmytro die meiste Erfahrung?

Dmytro hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie und Professionelle Dienstleistungen .

Q: In welchen Bereichen hat Dmytro die meiste Erfahrung?

Dmytro hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung , Informationstechnologie und Business Intelligence . Dmytro hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung .

Q: Was ist die Ausbildung von Dmytro?

Dmytro hat einen Bachelor in Informatik from Bohdan Khmelnytsky University .

Q: Wie ist die Verfügbarkeit von Dmytro?

Dmytro ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Recommended expert

Pärnu, Estland

Erfahrungen

Mai 2023 - Apr. 2025

2 Jahren

Cambridge, Vereinigte Staaten

Senior AI/ML-Ingenieur

ReversingLabs

Konzeption und Bereitstellung KI-gesteuerter Lösungen mit Fokus auf skalierbare Machine-Learning-Modelle für Echtzeitanalysen und Automatisierung.
Entwicklung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen (CNNs, Transformers, LLMs) mit PyTorch und TensorFlow zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz in mehreren Projekten.
Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines – von Datenaufnahme und Feature-Engineering bis hin zu Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Monitoring.
Entwurf und Bereitstellung von Microservices für KI-Inferenz mit FastAPI, Docker und AWS/GCP zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und geringer Latenz.
Anwendung von MLOps-Praktiken wie automatisiertem Retraining, Modellversionierung und CI/CD-Pipelines mit MLflow, Airflow und Kubernetes.
Betreuung von Junior Data Scientists und ML-Ingenieuren, Durchführung von Code Reviews und Etablierung von Best Practices für reproduzierbare und wartbare KI-Entwicklung.
Zusammenarbeit mit Produkt- und Data-Engineering-Teams zur Integration von KI-Funktionen in bestehende Systeme und Erzielung messbarer Geschäftserfolge.
Recherche und Implementierung fortschrittlicher KI-Techniken (LLMs, generative Modelle und Vektor-Datenbanken), um Innovation zu fördern und Systemintelligenz zu verbessern.
Leitung der Einführung eines NLP-basierten Automatisierungsmodells, das die manuelle Bearbeitungszeit um 40 % verringerte und die Antwortgenauigkeit um 30 % steigerte.
Entwurf einer skalierbaren Inferenzarchitektur, die die Modelllatenz um 45 % senkte und Echtzeitentscheidungen in Produktionsumgebungen ermöglichte.
Implementierung von MLOps-Automatisierungen, die die Deployment-Zeit um 60 % verkürzten und die Reproduzierbarkeit von Modellen verbesserten.
Leitung einer bereichsübergreifenden KI-Initiative, die die operative Effizienz um 15 % steigerte und von der Geschäftsführung anerkannt wurde.

Mai 2021 - Apr. 2023

2 Jahren

Cambridge, Vereinigte Staaten

Data Scientist

ReversingLabs

Unterstützung von Data-Science-Initiativen im Bereich Cybersecurity-Analysen, Arbeit mit groß angelegten Malware- und Threat-Intelligence-Datensätzen.
Durchführung von Datenbereinigung, Datenumwandlung und Feature-Engineering mit Python, Pandas und SQL zur Vorbereitung strukturierter Datensätze für das Modelltraining.
Unterstützung von Senior Data Scientists bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen für Anomalieerkennung, Bedrohungsklassifizierung und Predictive Analytics.
Durchführung explorativer Datenanalysen (EDA) zur Aufdeckung von Trends und zur Verbesserung der Modellgenauigkeit durch bessere Merkmalsauswahl.
Mitwirkung bei Modellbewertung und Tests unter Verwendung von Metriken wie Precision, Recall, F1-Score und ROC-AUC.
Erstellung von Visualisierungen und Berichten in Matplotlib und Seaborn zur Vermittlung von Erkenntnissen und Ergebnissen an Analytics- und Engineering-Teams.
Mitarbeit in funktionsübergreifenden Meetings, um Erkenntnisse aus Daten mit praktischen Verbesserungen bei Cybersecurity-Produkten zu verknüpfen.
Beitrag zur Verbesserung der Malware-Erkennungsgenauigkeit um 18 % durch optimierte Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering-Techniken.
Entwicklung interner Tools zur Automatisierung der Datensatzvalidierung, wodurch die manuelle Datenvorbereitungszeit um 25 % reduziert wurde.
Praxiserfahrung mit KI- und Machine-Learning-Workflows gesammelt und zur angewandten Forschung im Bereich Predictive Threat Modeling beigetragen.

Okt. 2019 - März 2021

1 Jahr 6 Monate

Tallinn, Estland

Junior Data Scientist

MindTitan

Unterstützung bei Datenerfassung, Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung aus verschiedenen Quellen zur Sicherstellung hochwertiger Datensätze für Analysen und Modellierung.
Durchführung explorativer Datenanalyse (EDA) zur Identifizierung von Trends, Mustern und Ausreißern und Unterstützung der Entscheidungsfindung für Geschäftsteams.
Entwicklung prädiktiver Modelle mit Python und scikit-learn zur Analyse des Kundenverhaltens.
Erstellung von Datenvisualisierungen und Dashboards mit Matplotlib, Seaborn und Tableau zur Vermittlung von Erkenntnissen an Stakeholder.
Zusammenarbeit mit Senior Data Scientists und Ingenieuren zur Unterstützung beim Modelldeployment und der Optimierung von Datenpipelines.
Dokumentation von Workflows und Analysen zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und Einhaltung von Best Practices im Datenumgang.
Steigerung der Effizienz der Datenvorverarbeitung um 20 % durch Implementierung automatisierter Skripte.
Beitrag zu einem prädiktiven Modell, das die Prognosegenauigkeit um 15 % steigerte und dem Unternehmen eine bessere Planung ermöglichte.
Mitarbeit in funktionsübergreifenden Projekten mit Fokus auf KI und NLP und Gewinn von Praxiseinblick in reale Machine-Learning-Anwendungen.

Industrie Erfahrung

Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.

Erfahren in Informationstechnologie (5.5 Jahre) und Professionelle Dienstleistungen (1.5 Jahre).

Informationstechnologie

Professionelle Dienstleistungen

Geschäftsbereich Erfahrung

Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.

Erfahren in Forschung und Entwicklung (4 Jahre), Informationstechnologie (3.5 Jahre), Business Intelligence (3.5 Jahre) und Produktentwicklung (2 Jahre).

Forschung und Entwicklung

Informationstechnologie

Business Intelligence

Produktentwicklung

Zusammenfassung

Data Scientist & KI-Ingenieur mit über 6 Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning- und Deep Learning-Lösungen. Starke Expertise in Python, TensorFlow, PyTorch und MLOps, mit nachweislicher Erfahrung im Aufbau skalierbarer KI-Systeme für NLP, Computer Vision und Predictive Analytics. Kombiniert datenbasierte Erkenntnisse mit technischem Know-how, um wirkungsvolle, produktionsreife KI-Lösungen zu liefern, die Geschäftswert und Innovation fördern.

Fähigkeiten

Python
R
Sql
Pandas
Numpy
Scikit-learn
Tensorflow
Pytorch
Keras
Hugging Face Transformers
Opencv
Spacy
Langchain
Nltk
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Fastapi
Flask
Docker
Kubernetes
Mlflow
Airflow
Aws
Gcp
Deep Learning
Nlp
Computer Vision
Mlops

Sprachen

Englisch

Fortgeschritten

Ukrainisch

Fortgeschritten

Estnisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Sept. 2015 - Juni 2019

Bohdan Khmelnytsky University

Bachelor-Abschluss in Informatik · Informatik · Ukraine

Profil

Erstellt

November 2025

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Frequently asked questions

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Wo ist Dmytro ansässig?

Dmytro ist in Pärnu, Estland ansässig.

Welche Sprachen spricht Dmytro?

Dmytro spricht folgende Sprachen: Englisch (Fortgeschritten), Ukrainisch (Fortgeschritten), Estnisch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Dmytro?

Dmytro hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Dmytro in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate. Beachten Sie, dass Dmytro möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Dmytro am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Dmytro gut geeignet für Rollen wie: Senior AI/ML-Ingenieur, Data Scientist, Junior Data Scientist.

Was ist das neueste Projekt von Dmytro?

Die neueste Position von Dmytro ist Senior AI/ML-Ingenieur bei ReversingLabs.

Für welche Unternehmen hat Dmytro in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Dmytro für ReversingLabs und MindTitan gearbeitet.

In welchen Industrien hat Dmytro die meiste Erfahrung?

Dmytro hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie und Professionelle Dienstleistungen.

In welchen Bereichen hat Dmytro die meiste Erfahrung?

Dmytro hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung, Informationstechnologie und Business Intelligence. Dmytro hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.

Was ist die Ausbildung von Dmytro?

Dmytro hat einen Bachelor in Informatik from Bohdan Khmelnytsky University.

Wie ist die Verfügbarkeit von Dmytro?

Dmytro ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Dmytro?

Der Stundensatz von Dmytro 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 Dmytro beauftragen?

Um Dmytro 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.

800

600

400

200

⌀ Markt: 490-650 €

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.