Felix Brunner
Projekt
Erfahrungen
Projekt
Maschinenstatus-Erkennung im industriellen 3D-Druck basierend auf Infrarotbilddaten
- Führte eine systematische Datensammlung und -vorverarbeitung für die Machine-Learning-Algorithmen durch
- Definierte den Labeling-Prozess und implementierte eine Schnittstelle zur Annotation der Datensätze
- Programmierte einen visuellen Deep-Learning-Algorithmus zur Erkennung von Maschinenverschmutzung in der Live-Produktion
- Implementierte Data-Augmentation-Techniken, um mit Maschinenheterogenität umzugehen
- Bereitstellte ein containerisiertes Modell mit API-Endpunkten für den Einsatz an Produktionsmaschinen
- Koordinierte und vertrat ein fünfköpfiges Projektteam, erstellte Präsentationen und Berichte
Projekt
Qualitätsvorhersage in der Fertigung basierend auf Zeitreihendaten
- Analysierte und visualisierte große Mengen an Zeitreihendaten
- Untersuchte, filterte und verknüpfte verschiedene Datenquellen, um konsistente Datensätze zu erstellen
- Entwickelte Konzepte für Datenpipelines und Modellierungsansätze
- Implementierte ein Machine-Learning-System zur Qualitätsvorhersage im Fertigungskontext
- Testete verschiedene Vorhersagealgorithmen, einschließlich statistischer Modelle und tiefer neuronaler Netze
Machine-Learning-Wissenschaftler
dida Machine Learning
- Führte Deep-Learning-Forschungsprojekte in Computer Vision und Zeitreihenanalyse durch
- Implementierte kommerzielle Machine-Learning-Software im Fertigungskontext
- Entwickelte Datenverarbeitungspipelines für den Einsatz in der Live-Produktion
- Konzipierte Anwendung großer Sprachmodelle für Fragenbeantwortung
- Leitete und organisierte ein fünfköpfiges Projektteam
- Erstellte Analysen und Visualisierungen großer Mengen unstrukturierter Daten
Projekt
Automatisierte Fragenbeantwortung durch Abruf interner Dokumente
- Erstellte ein Demo für extraktives QA basierend auf einem vorgegebenen Dokument
- Entwickelte einen Proof-of-Concept für automatische Fragenbeantwortung mit semantischer Suche
- Erweiterte die Verarbeitungspipeline für größere Mengen interner Dokumente durch automatischen Abruf und generatives QA mit großen Sprachmodellen
- Informierte Entwickler über aktuelle Fortschritte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung
Projekt
Schätzung und Analyse von Varianz-Spillover-Netzwerken für die akademische Forschung
- Untersuchte und verglich statistische Lernalgorithmen für multivariate Prognosen
- Gewinnte Datensätze aus SQL-Datenbanken und richtete eine automatisierte Vorverarbeitungspipeline ein
- Schrieb objektorientierten Code zur Ausführung von cross-validierten, regularisierten Machine-Learning-Algorithmen
- Führte umfassende statistische und ökonometrische Analysen durch, um die Ergebnisse empirisch zu bewerten
- Verfasste Forschungspapiere zur Präsentation der Ergebnisse auf akademischem Niveau
Lehrassistent
Universidade Nova de Lisboa
- Unterstützte die Lehre und Bewertung von Masterkursen in Finanzdatenanalyse
- Erstellte Kursmaterialien, Aufgaben und Prüfungen
Praktikant im Bereich quantitativer Strategien
risklab / Allianz Global Investors
- Führte datenbasierte Untersuchungen zur Fondsperformance und Portfoliooptimierung durch
- Erstellte Prototypen von Tools für Anlagestrategien in Matlab und VBA für Excel
- Modellierte Zeitreihen mit regularisierten Regressionen und Szenariosimulationen
Praktikant im Projektmanagement
zeb Consulting
- Erstellte Präsentationen für das obere Management zur Steuerung eines IT-Projekts im Risikomanagement
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 Bildung (6.5 Jahre), Fertigung (2.5 Jahre), Informationstechnologie (2.5 Jahre), Bank- und Finanzwesen (0.5 Jahre) und Professionelle Dienstleistungen (0.5 Jahre).
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 Business Intelligence (6 Jahre), Finanzen (4.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (4 Jahre), Informationstechnologie (3 Jahre), Projektemanagement (3 Jahre) und Produktentwicklung (2 Jahre).
Zusammenfassung
Spezialist für maschinelles Lernen mit Erfahrung in kommerziellen und akademischen Projekten. Meine Hauptkompetenz liegt in der Umsetzung von KI-Projekten in Computer Vision, Zeitreihen und NLP mithilfe von Deep-Learning-Methoden.
Fähigkeiten
- Python
- Maschinelles Lernen
- Data Science
- Künstliche Intelligenz (Ki)
- Deep Learning
- Neuronale Netze
- Datenaufbereitung
- Zeitreihen
- Git
- Bash / Cli
- Linux
- Docker
- Computer Vision
- Nlp / Llms
- Pytorch
- Tensorflow
- Scikit-learn
- Huggingface
- Matlab
- Sql
- Ökonometrie
- Statistik
- Kausale Inferenz
- Oop
- Ms Office
- Api
- R
- Excel / Vba
Sprachen
Ausbildung
Nova SBE
PhD, Ökonometrie · Ökonometrie · Carcavelos, Portugal
Nova SBE
MSc, Finanzwesen · Finanzwesen · Carcavelos, Portugal
WU Vienna
BSc, Internationale Betriebswirtschaftslehre · Internationale Betriebswirtschaftslehre · Wien, Österreich
Zertifikate & Bescheinigungen
Data Science Bootcamp
Lisbon Data Science Academy
Profil
Frequently asked questions
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