Fares K.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision
Erfahrungen
Jan. 2023 - Juli 2025
2 Jahren 7 MonatenBerlin, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision
Iris-Sensing GmbH
- Entwarf und implementierte eine Echtzeit-Wahrnehmungspipeline mit YOLOv7 auf Time-of-Flight (ToF)-Sensordaten, die Live-Streaming, Inferenz und In-Frame-Visualisierung zur Passagiererkennung ermöglicht.
- Feinabgestimmte und bewertete mehrere moderne monokulare Tiefenschätzungsmodelle für die automatische Passagierzählung (APC) und entwickelte ein maßgeschneidertes hybrides Tiefenmodell, das die Tiefengenauigkeit in schwierigen Szenenbereichen verbesserte.
- Zeigte, dass modellgenerierte Tiefenkarten bei APC-Aufgaben über verschiedene Datensätze die rohen Sensortiefen übertreffen und so zu messbaren Verringerungen der Zählfehler beitragen.
Jan. 2022 - Dez. 2022
1 JahrBerlin, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Medizinische KI
Biotronik
- Untersuchte Methoden zur Anomalieerkennung in biomedizinischen Sensorsignalen und bewertete modellbasierte Verfahren für die Früherkennung.
- Erstellte Prototypen für Signalverarbeitungs- und Analyse-Workflows in Python mit PyTorch und NumPy zur Unterstützung interner Forschungsexperimente.
März 2021 - Dez. 2021
10 MonatenBerlin, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – NLP & Maschinelles Lernen
DFKI (German Research Center for AI)
- Extrahierte und erstellte eine Vielzahl lexikalischer, semantischer und syntaktischer Merkmale für die Bewertung der Textkomplexität im Deutschen mit spaCy-basierten NLP-Pipelines.
- Baute regressionsbasierte Lesbarkeitsvorhersagemodelle und trug zur Merkmalsauswahl, Modellauswertung und Datensatzanalyse bei.
- Mitverfasser einer peer-reviewten Publikation auf der LREC 2022 (Subjektive Textkomplexitätsbewertung für Deutsch), dabei beteiligt an der Merkmalsentwicklung, Modellierungsexperimenten und Ergebnisinterpretation.
Mai 2019 - März 2021
1 Jahr 11 MonatenKarlsruhe, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Praktikant – Software Engineering
FZI (Research Center for Information Technology)
- Arbeitete an Software-Forschungsprojekten in der Frühphase mit, darunter UI-Komponenten, Backend-Logik und sicherheitsbezogene Module mit Java und modellbasierten Entwicklungstools.
Zusammenfassung
- KI-Ingenieur mit breiter Erfahrung im angewandten maschinellen Lernen, der Forschungserfahrung mit Echtzeiteinsatz verbindet.
- Erfahrung in Tiefenschätzung, sensorbasierter Wahrnehmung und NLP/medizinischer KI, untermauert durch starke akademische Leistungen (zwei Arbeiten mit Note 1,0).
- Nachweisliche Erfolge beim Feinabstimmen moderner Modelle und bei der Umsetzung von Forschungsideen in praktische KI-Systeme und Prototypen in Forschungs- und Industrieumgebungen.
Sprachen
Arabisch
MutterspracheFranzösisch
MutterspracheDeutsch
VerhandlungssicherEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2021 - Sept. 2025
Technische Universität Berlin (TU Berlin)
Elektrotechnik und Informationstechnik, Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen · Elektrotechnik und Informationstechnik · Berlin, Deutschland
Okt. 2016 - Sept. 2020
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Elektrotechnik und Informationstechnik · Elektrotechnik und Informationstechnik · Karlsruhe, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
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