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Florian Dietz
Wissenschaftler
Erfahrungen
Jan. 2025 - März 2025
3 MonatenSan Francisco, Vereinigte Staaten
Wissenschaftler
MATS
- Entwicklung einer automatisierten Pipeline zur Modellebewertung, mit der LLMs einander auf Ausrichtungsprobleme prüfen können
- Umsetzung eines RAG-Systems mit iterativer Kreuzprüfung für verlässliche Ergebnisse
- Automatisierte Erstellung schriftlicher Zusammenfassungen und Hypothesen zur Unterstützung schneller Iterationen und Hypothesentests
März 2022 - Juni 2022
4 MonatenSenior Data-Science-Berater
PwC (PricewaterhouseCoopers)
- Unterstützung bei der Zusammenführung und Verbesserung mehrerer ERP-Systeme durch Erweiterung der Entwicklung und Hinzufügen neuer Funktionen
- Beratung der Mitarbeitenden zu Best Practices bei Coding-Standards und Empfehlung von Technologien zur Steigerung der Effizienz der IT-Infrastruktur
- Integration von Programmen in ein in den USA geleitetes Dachprojekt unter Berücksichtigung unterschiedlicher Anforderungen und Tech-Stacks
Juli 2021 - Bis heute
4 Jahren 7 MonatenDoktorand, Künstliche Intelligenz
Universität des Saarlandes
- Durchführung geförderter Forschung zu den Fähigkeiten neuronaler Netze in Bezug auf Interpretierbarkeit und Generalisierung
- Erweiterung eines Foundation Models um ein neuartiges arithmetisches Modul, das zuverlässiges Lösen mathematischer Aufgaben ohne externe Tools ermöglicht (übertrifft größere Modelle)
- Entwicklung eines Analyse- und Debugging-Tools für neuronale Netze, vorgestellt beim ICML 2024 Workshop für Mechanistische Interpretierbarkeit
- Entwicklung einer Architekturvariante, die die kompositionelle Generalisierung verbessert und Nachweise für Grokking liefert, wo Transformer versagten
- Forschungshypothese mit Fokus auf experimentelles Denken und iterative Selbstkorrektur in KI-Systemen
Dez. 2020 - Sept. 2021
10 MonatenData Engineer & Full-Stack-Entwickler
AbbVie
- Planung und Umsetzung einer Datenpipeline zur Zusammenführung und Bereinigung von drei separaten publizierten Datenbanken in eine einzige, was eine effektive abteilungsübergreifende Kommunikation ermöglichte
- Optimierung von SQL-Abfragen als Engpässe um mehrere Größenordnungen, wodurch Echtzeitdatenaktualisierungen möglich wurden
- Entwicklung eines Django-Frontends zur Organisation und Darstellung von Daten, was die Analyse erleichterte und Redundanzen verringerte
- Konzeption und Implementierung eines automatisierten Tools zum Finden und Visualisieren von Verbindungen in Altdatenbanken
- Mehrfache Vertragsverlängerungen aufgrund kontinuierlicher Identifikation neuer Möglichkeiten zur Datennutzung
Sept. 2019 - Dez. 2020
1 Jahr 4 MonatenSan Francisco, Vereinigte Staaten
Leitender Technologieberater
AI-bees
- Beratung bei Technologie- und Personalentscheidungen sowie Ausarbeitung einer langfristigen KI-Strategie für das Startup
Sept. 2019 - Mai 2020
9 MonatenMünchen, Deutschland
KI-Forschungsberater
Huawei
- Vorgeschlagen und entwickelt ein Tool, um die Synergie von Machine-Learning-Modellen mit Simulationssoftware zu verbessern und die Robustheit gegenüber unerwarteten Situationen zu erhöhen
- Anomalien in Kundendaten entdeckt, Modelländerungen vorgeschlagen und implementiert, um die Fähigkeiten zu erweitern
- Vertrag trotz der durch die COVID-19-Pandemie verursachten Wirtschaftskrise verlängert
März 2017 - Sept. 2019
2 Jahren 7 MonatenMünchen, Deutschland
Gründer, CTO
Elody
- Ein KI-Startup aufgebaut, das im Browser automatisch passende Software für Benutzerprobleme findet und ausführt
- Kommunikation mit Kunden und Investoren geleitet, Mitgründer ausgewählt und Technologieentwicklung übernommen
- Gesamten Tech-Stack verwaltet und Entwickler auf der Plattform geschult
- Erstes Angebot auf Data-Science-Anwendungen ausgerichtet
- Marktplatz erreichte nicht genügend Nutzer
Dez. 2016 - März 2017
4 MonatenLondon, Vereinigtes Königreich
Senior Machine-Learning-Ingenieur
Palantir
- An hochsicheren Data-Science-Projekten unter NDAs für renommierte Kunden gearbeitet (Details vertraulich)
Mai 2015 - Nov. 2016
1 Jahr 7 MonatenMünchen, Deutschland
Datenwissenschaftler
Volkswagen Data Lab
- Neue KI-Algorithmen entwickelt, die auf umsatzsteigernde Kennzahlen statt auf traditionelle ML-Kennzahlen optimiert sind
- Mit maßgeschneiderten Lösungen mehrere Millionen Euro eingespart
- Daten aus Oracle- und PostgreSQL-Datenbanken extrahiert und analysiert, um Probleme von Stakeholdern zu lösen
- End-to-End-Datenanalyse-Lösungen konzipiert und implementiert
Jan. 2009 - Bis heute
17 Jahren 1 MonateUnabhängiger KI-Forscher
Independent Research
- In der Freizeit KI- und Machine-Learning-Projekte durchgeführt, mit dem Ziel einer sicheren AGI
- Elody auf Basis halbautomatischer Programmierverfahren gegründet
- Unternehmen zu KI-Strategien beraten
- Parallelen zwischen menschlichen kognitiven Verzerrungen und Ausfallmechanismen von Algorithmen untersucht
Senior Datenwissenschaftler
AE Studio
- Arbeitete als Data Scientist an Kundenprojekten und als KI-Forscher an internen KI-Alignment-Initiativen
Mentor
SPAR
- Betreute zwei Teams bei Alignment-bezogenen Projekten:
- Split Personality Training: Baute eine zweite Persönlichkeit in einem LLM auf, um vergangenes Verhalten zu prüfen und dabei auf verborgenes internes Wissen zuzugreifen
- Deliberative Credit Assignment: Verbesserte das Denkvermögen, indem der Gedankengang verständlich gemacht und evolutionäre sowie finanzielle Anreize aufeinander abgestimmt wurden
Zusammenfassung
KI-Forschungsingenieur mit über 15 Jahren Erfahrung, der Spitzenforschung und Geschäftswert verbindet. Spezialisiert auf LLM-Architekturen und Optimierung neuronaler Netze.
- KI-TRANSFORMATION & STRATEGIE: Beratung mehrerer Unternehmen zu KI-Strategien, Data Science und zur Findung von Synergien zwischen ihrem bestehenden Tech-Stack und neuen Technologien.
- LLM-EXPERTISE: Kürzlich intensive Weiterbildung in LLM-basierten Workflows mit APIs unter Anleitung von Branchenführern. Ergebnisse umfassten RAG, Kreuzprüfungen zwischen mehreren LLMs und verschiedene Tricks, die außerhalb führender Labore kaum bekannt sind.
- TIEFES VERSTÄNDNIS NEURONALER NETZE: Grundlagenforschung finanziert durch die NHR. Entwicklung eines beliebten Tools zum Debuggen neuronaler Netze, um sie besser interpretierbar zu machen.
- GESCHÄFTSVERSTÄNDNIS: Startup-Gründer und freiberuflicher Data-Science-Berater.
- PRAKTISCHE FORSCHUNG: Mehrere Millionen US-Dollar in der Industrie eingespart durch neuartige Algorithmen meiner eigenen Entwicklung, maßgeschneidert auf Geschäftsanforderungen.
- FULL-STACK-ENTWICKLER: Verantwortung für den gesamten Tech-Stack in meinem Startup.
- HERVORRAGENDE QUALIFIKATIONEN: Tätigkeit bei Palantir, Erhalt mehrerer Auszeichnungen und Stipendien.
- BREITES KI-WISSEN: Ich verfolge aktuelle Publikationen und nehme an Weiterbildungsprogrammen teil. Ich bin getrieben vom Wunsch zu verstehen, wie Denken funktioniert, was mich motiviert hat, mir sowohl in KI als auch in Psychologie ein breites Bild zu verschaffen. Ich habe die Höhen und Tiefen der Branche erlebt und kann zwischen Hype und echtem Wert unterscheiden.
Fähigkeiten
Hauptfähigkeiten
- Künstliche Intelligenz
- Maschinelles Lernen
- Natürliche Sprachverarbeitung
- Data Science
- Full-stack-entwickler
Forschungsbereiche
- Ausrichtung Von Ki, Ki-sicherheit
- Mechanistische Interpretierbarkeit
- Robustheit
- Belohnungsmodellierung
- Mesa-optimierung
- Skalierbare Beaufsichtigung
- Korrigierbarkeit
- Wahrhaftigkeit
- Koordinationsprobleme
- Ki-governance
- Erklärbare Ki (Xai)
- Meta-lernen
- Llms, Große Sprachmodelle
- Kontinuierliches Lernen
- Transferlernen
- Multitask-lernen
- Curriculum-lernen
- Aufmerksamkeitsmechanismen
- Verstärkungslernen
- Routing-netzwerke
Programmiersprachen
- Python
- Java
- Lisp
- Sql
- Html/css/javascript
- C#
- C++
- R
Technologien
- Pytorch
- Tensor Flow
- Pandas
- Scikit-learn
- Numpy
- Matplotlib
- Prompt-engineering
- Rag
- Llms Als Agenten
- Huggingface
- Postgresql
- Mysql
- Microsoft Sql Server
- Oracle Sql
- Neo4j
- Redis
- Data Lake
- Data Warehouse
- Django
- Docker
- Agile Entwicklung
- Ci/cd (Kontinuierliche Integration / Kontinuierliche Bereitstellung)
- Git
- Versionskontrolle
- Terminal-/kommandozeilen-skripting
- Hadoop
- Json
- Api-entwicklung
- Rest
- Deep Learning
- Neuronale Netzwerke
- Ubuntu / Linux
- Windows
- Mac
Sprachen
Deutsch
MutterspracheEnglisch
GrundkenntnisseAusbildung
Juli 2021 - Bis heute
Universität des Saarlandes
Künstliche Intelligenz · Saarbrücken, Deutschland
Okt. 2013 - Juni 2015
Universität des Saarlandes
M.Sc. Informatik · Informatik · Saarbrücken, Deutschland · 1,4 (deutsches Notensystem)
Okt. 2011 - Juni 2013
Technische Universität München
B.Sc. Informatik · Informatik · München, Deutschland · 1,6 (deutsches Notensystem)
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