Florin Dorel - Ingenieur für Künstliche Intelligenz

Q: Wo ist Florin ansässig?

Florin ist in București, Rumänien ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Florin?

Florin spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Rumänisch (Fortgeschritten) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Florin?

Florin hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Florin in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 4 Monate . Beachten Sie, dass Florin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Florin?

Die neueste Position von Florin ist Ingenieur für Künstliche Intelligenz bei Jelvix .

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

In den letzten Jahren hat Florin für Jelvix , ITMAGINATION und Zitec gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Florin die meiste Erfahrung?

Florin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Gesundheitswesen und Transport und Logistik . Florin hat auch etwas Erfahrung in Fertigung .

Q: In welchen Bereichen hat Florin die meiste Erfahrung?

Florin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Produktentwicklung , Informationstechnologie (IT) und Business Intelligence . Florin hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E) .

Q: In welchen Industrien hat Florin kürzlich gearbeitet?

Florin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Fertigung gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Florin kürzlich gearbeitet?

Florin hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung , Informationstechnologie (IT) und Qualitätssicherung gearbeitet.

Recommended expert

București, Rumänien

Erfahrungen

Feb. 2024 - Bis heute

2 Jahren

Ingenieur für Künstliche Intelligenz

Jelvix

Leitete die Entwicklung eines Chatbots auf Basis von Retrieval Augmented Generation (RAG) mit der OpenAI-API und FAISS und integrierte ihn in die Kunden-Support-Infrastruktur.
Erstellte skalierbare ML-Services auf FastAPI-Basis, containerisierte sie mit Docker und setzte sie mit Auto-Scaling- und Rollback-Strategien auf Kubernetes ein.
Implementierte mit MLOps und Prometheus ein Echtzeit-Monitoring für Modellvorhersagen und erhöhte damit die Transparenz des Modellverhaltens.
Erstellte automatisierte CI/CD-Pipelines für Training, Tests und Deployment mit GitHub Actions und Airflow, wodurch häufige Updates mit minimalem manuellem Aufwand möglich wurden.
Arbeitete eng mit Produktmanagern und Entwicklern zusammen, um Support-Probleme in NLP-basierte Funktionen und Ergebnisse umzusetzen.
Führte Fine-Tuning-Experimente und Prompt Engineering an OpenAI-Modellen durch, um die aufgabenspezifische Genauigkeit in verschiedenen Bereichen zu verbessern.
Verbesserte die Testbarkeit und Systemzuverlässigkeit durch den Aufbau eines robusten PyTest-Frameworks mit CI-Hooks und Docker-basierten Testumgebungen.
Beteiligte sich an Architektur-Diskussionen, um modulare ML-Infrastrukturen zu entwerfen, die mit verschiedenen Cloud- und On-Premise-Deployments kompatibel sind.
Steigerte die Qualität der semantischen Suche durch Optimierung der Abrufstrategien im Vektorspeicher und der Preprocessing-Logik.
Gab Mentoring und technische Reviews für Junior-Ingenieure im Bereich AI-APIs und Backend-Systeme.
Tech-Stack: Python, OpenAI, FAISS, MLflow, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow, GitHub Actions, Prometheus, PyTest.

Sept. 2022 - Feb. 2024

1 Jahr 6 Monate

Machine-Learning-Ingenieur

ITMAGINATION

Erstellte und implementierte NLP-Pipelines für die mehrsprachige Tweet-Klassifikation, Sentiment-Analyse und Named Entity Recognition.
Migrierte monolithische ML-Anwendungen zu containerisierten Services, um Zuverlässigkeit und Deployment-Flexibilität zu verbessern.
Führte Feintuning an LLAMA- und GPT-basierten LLMs durch, um interne Berichte und juristische Dokumente zusammenzufassen.
Entwarf RESTful ML-APIs mit FastAPI und integrierte sie in interne Tools mit Logging, Fehlerbehandlung und Monitoring.
Entwickelte Airflow-Pipelines für automatisierte Datenverarbeitung, Modelltraining und Bereitstellung.
Nutzte DVC zur Verwaltung von Datensätzen und Gewährleistung reproduzierbarer ML-Workflows in verschiedenen Umgebungen.
Erstellte OCR- und Klassifikations-Pipelines für Dokumente mit YOLOv5 und OpenCV zur mehrsprachigen Datenverarbeitung.
Integrierte System-Observability mittels Grafana-Dashboards und Performance-Tracing mit Pyroscope.
Tech-Stack: Python, Hugging Face, LLAMA, GPT, FastAPI, Airflow, DVC, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, OpenCV, YOLOv5.

Jan. 2020 - Sept. 2022

2 Jahren 9 Monate

Computer-Vision-Ingenieur

Zitec

Entwarf und implementierte Objekterkennungssysteme mit YOLOVS für industrielle Fertigungsumgebungen.
Optimierte Bildverarbeitungs-Pipelines mit OpenCV und setzte Echtzeit-Inferenz auf NVIDIA Jetson-Geräten mittels ONNX/TensorRT um.
Steigerte die Erkennungsgeschwindigkeit und Zuverlässigkeit in Edge-Umgebungen durch Modell-Tuning und Optimierung der Preprocessing-Logik.
Entwickelte Defekterkennungsmodule für die Qualitätskontrolle in der Glas-, Textil- und Reifenherstellung.
Entwarf automatisierte Pipelines für Modell-Updates und Leistungsbewertung.
Arbeitete mit DevOps-Teams zusammen, um ein Metriken-Monitoring mit Grafana und Pyroscope zu integrieren.
Führte Code-Reviews durch und gab Architektur-Richtlinien zur Verbesserung von Code-Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit.
Tech-Stack: Python, YOLOVS, OpenCV, PyTorch, TensorFlow, ONNX, TensorRT, Docker, Redis, Grafana, Pyroscope, Jetson TX2.

Sept. 2016 - Dez. 2019

3 Jahren 4 Monate

Software-Ingenieur

Qubiz

Entwickelte Backend-Services mit Flask und Django für Unternehmens-Logistik- und Gesundheitsplattformen.
Integrierte rollenbasierte Zugriffskontrolle und sichere REST-APIs mit JWT/OAuth-Authentifizierung.
Erstellte Echtzeit-Dashboards mit Redis und WebSockets für die Live-Überwachung der Logistik.
Entwarf skalierbare Datenbankschemata in PostgreSQL und optimierte komplexe SQL-Abfragen.
Ergänzte KI-gestützte Suchfunktionen durch Integration früher OpenAI-APIs in bestehende Anwendungen.
Schrieb umfassende Unit- und Integrationstests mit PyTest und automatisierte Builds mit CI-Tools.
Tech-Stack: Python, Flask, Django, PostgreSQL, Redis, Docker, Celery, WebSocket, PyTest, Git.

Zusammenfassung

Senior KI/ML-Ingenieur mit über 9 Jahren Erfahrung im Aufbau skalierbarer, produktionsreifer Machine-Learning-Systeme in den Bereichen NLP, Computer Vision und Backend-Engineering. Versiert in Python, API-Entwicklung, LLM-Feinabstimmung und Optimierung der Echtzeit-Inferenz. Fundierter Hintergrund in MLOps-Praktiken wie CI/CD, Modellüberwachung und Container-Orchestrierung. Geschickt darin, Anforderungen in technische Lösungen umzusetzen und eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten, um zuverlässige und wirkungsstarke KI-Produkte zu liefern.

Fähigkeiten

Ki/ml: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Huggingface, Transformers, Bert, Gpt, Llama, Onnx, Yolovs, Rag
Nlp & Data Science: Textklassifikation, Sentiment-analyse, Ner, Embeddings, Faiss, Langchain, Ocr, Pandas, Numpy, Datenvisualisierung
Computer Vision: Opencv, Objekterkennung, Echtzeit-inferenz, Bildaugmentierung, Edge-deployment, Tensorrt
Backend & Python-entwicklung: Python, Fastapi, Flask, Django, Celery, Redis, Postgresql, Mongodb, Websockets, Asyncio
Mlops & Devops: Mlflow, Dvc, Airflow, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, Pyroscope, Github Actions, Jenkins, Git

Sprachen

Englisch

Verhandlungssicher

Rumänisch

Fortgeschritten

Ausbildung

März 2012 - Sept. 2016

Universität Bukarest

Bachelor-Abschluss · Informatik · Bukarest, Rumänien

Profil

Erstellt

Dezember 2025

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Frequently asked questions

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Wo ist Florin ansässig?

Florin ist in București, Rumänien ansässig.

Welche Sprachen spricht Florin?

Florin spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Rumänisch (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Florin?

Florin hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Florin in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 4 Monate. Beachten Sie, dass Florin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Florin am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Florin gut geeignet für Rollen wie: Ingenieur für Künstliche Intelligenz, Machine-Learning-Ingenieur, Computer-Vision-Ingenieur.

Was ist das neueste Projekt von Florin?

Die neueste Position von Florin ist Ingenieur für Künstliche Intelligenz bei Jelvix.

Für welche Unternehmen hat Florin in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Florin für Jelvix, ITMAGINATION und Zitec gearbeitet.

In welchen Industrien hat Florin die meiste Erfahrung?

Florin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen und Transport und Logistik. Florin hat auch etwas Erfahrung in Fertigung.

In welchen Bereichen hat Florin die meiste Erfahrung?

Florin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT) und Business Intelligence. Florin hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E).

In welchen Industrien hat Florin kürzlich gearbeitet?

Florin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Fertigung gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Florin kürzlich gearbeitet?

Florin hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT) und Qualitätssicherung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Florin?

Florin hat einen Bachelor in Informatik from Universität Bukarest.

Wie ist die Verfügbarkeit von Florin?

Florin ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Florin?

Der Stundensatz von Florin 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 Florin beauftragen?

Um Florin 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.

600

450

300

150

⌀ Markt: 360-520 €

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.