Hiroshi Kaneko - Senior Data Scientist

Q: Wo ist Hiroshi ansässig?

Hiroshi ist in Warschau, Polen ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Hiroshi?

Hiroshi spricht folgende Sprachen: Japanisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Hiroshi?

Hiroshi hat mindestens 11 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Hiroshi in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 10 Monate . Beachten Sie, dass Hiroshi möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Hiroshi?

Die neueste Position von Hiroshi ist Senior Data Scientist bei Siemens .

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

In den letzten Jahren hat Hiroshi für Siemens , EPAM Systems und Fujitsu gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Hiroshi die meiste Erfahrung?

Hiroshi hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie , Bank- und Finanzwesen und Fertigung .

Q: In welchen Bereichen hat Hiroshi die meiste Erfahrung?

Hiroshi hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie , Qualitätssicherung und Produktentwicklung . Hiroshi hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence .

Q: In welchen Industrien hat Hiroshi kürzlich gearbeitet?

Hiroshi hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen , Informationstechnologie und Fertigung gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Hiroshi kürzlich gearbeitet?

Hiroshi hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie , Qualitätssicherung und Business Intelligence gearbeitet.

Recommended expert

Warschau, Polen

Erfahrungen

Okt. 2024 - Sept. 2025

1 Jahr

München, Deutschland

Senior Data Scientist

Siemens

Behobene Inkonsistenzen in der Annotationqualität in verteilten Teams durch Implementierung eines gestuften Prüfungssystems mit strukturierten Feedbackvorlagen, Reduzierung des Nacharbeitsaufwands um 35% und Verbesserung der Inter-Annotator-Übereinstimmung auf einen Cohen’s Kappa von 0,85.
Behandelte die Verschlechterung der faktischen Genauigkeit in KI-erstellten technischen Dokumentationen durch Entwicklung eines mehrstufigen Verifizierungs-Workflows, der automatisierte Faktenprüfungen mit Experten-Reviews kombiniert, und erreichte dabei 98% Genauigkeit bei Fertigungsspezifikationsdokumenten.
Beseitigte das Leaken sensibler Inhalte in Trainingsdaten durch Entwicklung von PII-Erkennungsfiltern und Erstellung von Redaktionsprotokollen für IoT-Sensordaten und Wartungsprotokolle, um die Einhaltung von DSGVO und internen Sicherheitsrichtlinien zu gewährleisten.
Optimierte das Onboarding des Annotationsteams durch umfassende Schulungsworkshops und Mentorenprogramme, verkürzte die Einarbeitungszeit von 6 auf 3 Wochen bei gleichbleibenden Qualitätsstandards.
Beseitigte Inkonsistenzen bei der Richtlinienauslegung durch Ausarbeitung detaillierter Annotationsprotokolle mit konkreten Beispielen und Randfällen, wodurch Klärungsanfragen in mehrsprachigen Annotationsprojekten um 60% sanken.
Behebte Qualitätsdrift in laufenden Annotationsprojekten durch Implementierung von statistischen Prozesskontroll-Charts und automatisierten Qualitätsprüfungen, erkannte Abweichungen 3 Tage früher als manuelle Prüfprozesse.
Steigerte die Annotierungsdurchsatzrate ohne Qualitätsverlust durch Optimierung der Prüf-Workflows und Batch-Verarbeitung ähnlicher Inhaltstypen, erhöhte die tägliche Ausstoßmenge um 25% bei einer Genauigkeit von über 95%.
Behandelte Ineffizienzen im Feedback-Loop durch Einführung strukturierter Peer-Review-Sitzungen und wöchentlicher Kalibrierungsmeetings, um eine konsistente Anwendung der Annotationsrichtlinien bei allen Teammitgliedern sicherzustellen.

Juni 2021 - Sept. 2024

3 Jahren 4 Monate

Warschau, Polen

Data Scientist

EPAM Systems

Löste Inkonsistenzen bei der Klassifikation von Finanzdokumenten durch Entwicklung eines hierarchischen Annotationssystems mit klaren Entscheidungsbäumen, Steigerung des F1-Scores des Klassifikators von 0,78 auf 0,91 bei Banktransaktionsdaten aus SAP und internen Datenbanken.
Behandelte Skalierungsprobleme bei der Annotation mehrsprachiger Finanzberichte durch Implementierung einer verteilten Labeling-Plattform mit Qualitätskontrollen, Verarbeitung von über 50.000 Dokumenten pro Monat mit einer Konsistenz von 94% in Englisch und Deutsch.
Behebte Leistungsverschlechterungen des Modells in der Produktion durch Aufbau kontinuierlicher Annotationspipelines für schwierige Fälle, Reduzierung von False Positives in der Betrugserkennung um 22% bei gleichbleibender Recall-Rate von 99,9% in Transaktionsüberwachungssystemen.
Beseitigte Trainingsdatenqualitätsprobleme durch Implementierung von Schema-Validierung und Ausreißererkennung in Feature-Pipelines, Verringerung datenbedingter Produktionsvorfälle um 65% in Finanzdienstleistungsanwendungen der Kunden.
Eliminierte den Annotationsrückstand während der Projekterweiterung durch Entwicklung effizienter Batch-Workflows und Prioritätensysteme, Einhaltung der SLAs trotz einer 3-fachen Volumensteigerung während der Quartalsberichte.
Verbessertes teamübergreifendes Annotationskonsistenz durch wöchentliche Kalibrierungssitzungen und Erstellung detaillierter Feedback-Dokumentationen, Erreichen eines Inter-Annotator-Agreements von 0,88 in verteilten Teams in verschiedenen Zeitzonen.
Gelöste Herausforderungen bei der Modellinterpretation in Kundenpräsentationen durch Erstellung umfassender Annotationsrichtlinien mit Geschäftskontext, Verringerung der Erklärzeit von 45 auf 15 Minuten bei Stakeholder-Reviews.

Aug. 2019 - Juni 2021

1 Jahr 11 Monate

Warschau, Polen

Senior MLOps

Fujitsu

Behebte manuelle Annotation-Engpässe bei der Fehlererkennung in der Fertigung durch Einführung halbautomatisierter Labeling-Tools mit menschlicher Verifikation, Reduzierung der Kennzeichnungszeit für CV-Modelle, die Produktionslinienbilder verarbeiten, um 40%.
Löste Chaos bei der Versionierung von Trainingsdaten durch Aufbau eines zentralen Annotationsspeichers mit Metadaten-Tracking, was reproduzierbare Modelltrainings über mehrere Fertigungsstandorte hinweg ermöglichte.
Beseitigte Qualitätsinkonsistenzen bei der Sensordatenannotation durch Entwicklung standardisierter Labeling-Protokolle und Durchführung von Train-the-Trainer-Sitzungen, Steigerung der Modellgenauigkeit um 15% in Predictive-Maintenance-Aufgaben.
Behandelte Zuverlässigkeitsprobleme des Annotations-Tools durch Migration von benutzerdefinierten Skripten zu containerisierten Labeling-Anwendungen, Erreichen einer Verfügbarkeit von 99,5% für verteilte Annotationsteams an drei Fertigungsstandorten.

Apr. 2014 - Aug. 2019

5 Jahren 5 Monate

Japan

Machine Learning Engineer

Fujitsu

Löste anfängliche Herausforderungen bei der Datenkennzeichnung für frühe ML-Projekte durch Entwicklung strukturierter Annotationsrichtlinien und Qualitätssicherungsprozeduren, schuf die Grundlage für reproduzierbare Modellentwicklung.
Behandelte begrenzte Verfügbarkeit von Trainingsdaten durch Einsatz von Datenaugmentierungstechniken und systematischen Labeling-Workflows, ermöglichte die erfolgreiche Implementierung von Empfehlungssystemen der ersten Generation.
Behebte Inkonsistenzen in der Annotation zwischen Teammitgliedern durch Erstellung detaillierter Beispiele und Randfall-Dokumentationen, verbesserte die Stabilität der Modellleistung bei den ersten Produktionseinsätzen.
Beseitigte manuelle QA-Engpässe durch Entwicklung automatisierter Validierungsskripte für annotierte Datensätze, Reduzierung der Prüfzeit um 50% bei gleichbleibend hohen Qualitätsstandards.

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 (8.5 Jahre), Bank- und Finanzwesen (3.5 Jahre) und Fertigung (3 Jahre).

Informationstechnologie

Bank- und Finanzwesen

Fertigung

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 Informationstechnologie (11.5 Jahre), Qualitätssicherung (11.5 Jahre), Produktentwicklung (5.5 Jahre) und Business Intelligence (3.5 Jahre).

Informationstechnologie

Qualitätssicherung

Produktentwicklung

Business Intelligence

Zusammenfassung

10+ Jahre Erfahrung im Aufbau und Einsatz von Machine-Learning-Systemen in den Bereichen Fertigung und Finanzdienstleistungen. Spezialisierung auf End-to-End MLOps-Implementierung mit Fachwissen in Datenannotation-Qualitätssicherung, Bewertung faktischer Genauigkeit und Workflows zur Inhaltsmoderation. Nachweisliche Erfolge im Aufbau von Qualitätskontrollprozessen für KI-Trainingsdaten und der Implementierung strukturierter Feedbacksysteme für Annotationsteams. Kombiniert tiefes technisches ML-Know-how mit praktischer Erfahrung im Mentoring von Junior-Mitarbeitern und der Durchführung von Qualitätssicherungsprüfungen.

Fähigkeiten

Annotation & Qa: Datenkennzeichnung, Qualitätssicherung & -Überwachung, Driftkontrolle, Faktenprüfung, Erkennung Von Inhaltsmoderation, Leistungsüberwachung, A/b-tests
Mlops & Plattformen: Mlflow, Kubeflow, Azure
Devops & Zusammenarbeit: Github Actions
Ml-infrastruktur: Feature Stores, Model Registry, Docker, Kubernetes
Mentoring & Workshop-leitung
Modellierung: Klassifikation, Nlp, Llm-evaluierung, Klassische Ml, Deep Learning
Sprachen: Python, Sql
Daten & Features: Sql, Spark, Pandas, Datenvalidierung, Schema-evolution

Sprachen

Japanisch

Muttersprache

Deutsch

Verhandlungssicher

Englisch

Verhandlungssicher

Ausbildung

Apr. 2016 - März 2018

Tokyo University of Science

Master in Informatik · Informatik · Japan

Apr. 2010 - März 2014

Tokyo University of Science

Bachelor in Informatik · Informatik · Japan

Zertifikate & Bescheinigungen

Google Professional Machine Learning Engineer

AWS Certified Machine Learning - Specialty

DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization

Profil

Erstellt

November 2025

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist Hiroshi ansässig?

Hiroshi ist in Warschau, Polen ansässig.

Welche Sprachen spricht Hiroshi?

Hiroshi spricht folgende Sprachen: Japanisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Hiroshi?

Hiroshi hat mindestens 11 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Hiroshi in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 10 Monate. Beachten Sie, dass Hiroshi möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Hiroshi am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Hiroshi gut geeignet für Rollen wie: Senior Data Scientist, Data Scientist, Senior MLOps.

Was ist das neueste Projekt von Hiroshi?

Die neueste Position von Hiroshi ist Senior Data Scientist bei Siemens.

Für welche Unternehmen hat Hiroshi in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Hiroshi für Siemens, EPAM Systems und Fujitsu gearbeitet.

In welchen Industrien hat Hiroshi die meiste Erfahrung?

Hiroshi hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie, Bank- und Finanzwesen und Fertigung.

In welchen Bereichen hat Hiroshi die meiste Erfahrung?

Hiroshi hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie, Qualitätssicherung und Produktentwicklung. Hiroshi hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence.

In welchen Industrien hat Hiroshi kürzlich gearbeitet?

Hiroshi hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie und Fertigung gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Hiroshi kürzlich gearbeitet?

Hiroshi hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie, Qualitätssicherung und Business Intelligence gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Hiroshi?

Hiroshi hat einen Master in Informatik from Tokyo University of Science und einen Bachelor in Informatik from Tokyo University of Science.

Ist Hiroshi zertifiziert?

Hiroshi hat 3 Zertifikate. U.a: Google Professional Machine Learning Engineer, AWS Certified Machine Learning - Specialty und DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization.

Wie ist die Verfügbarkeit von Hiroshi?

Hiroshi ist sofort verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Hiroshi?

Der Stundensatz von Hiroshi 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 Hiroshi beauftragen?

Um Hiroshi 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: 440-600 €

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.