Katharina Schmidt
ML-Ingenieur & Data Scientist | Python
Erfahrungen
Virtuelles Färben
Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Programmierung und Anleitung des Teams sowie externer Projektpartner
- Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
- Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
- Systematische Auswertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
- Konzeption und Umsetzung von Explainable-AI-Analysen zur Modellinterpretierbarkeit und Robustheitsbewertung (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
- Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen
Holographische Mikroskopie
Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Technische und fachliche Leitung eines interdisziplinären ML-Projekts; eigenständige Entwicklung wesentlicher Software- und Simulationskomponenten
- Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme eines holographischen Mikroskops mit adaptiver achromatischer Linse zur aktiven Korrektur chromatischer Aberrationen
- Entwicklung eines simulationsbasierten Systemmodells als Trainingsumgebung für Reinforcement-Learning-Agenten
- Training, Vergleich und Optimierung mehrerer Reinforcement-Learning-Agenten für automatisierte Systemsteuerung und Aberrationskorrektur
- Überführung, Validierung und Integration der trainierten Agenten in das Gesamtexperiment
- Enge Verzahnung von Simulation, Machine Learning und experimenteller Hardware für iterative Systemoptimierung
- Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und Veröffentlichung in einer begutachteten Fachzeitschrift
CNN-basierte Systemzustandsanalyse
Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, TU Dresden
- Eigenständige Entwicklung und Implementierung eines Single-Shot Convolutional Neural Networks zur bildbasierten Schätzung des Systemzustands
- Anwendung von Transfer Learning, um das Modell an wechselnde Umgebungsbedingungen und experimentelle Variabilität anzupassen
- Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten; Datenaufbereitung, Augmentation und Normalisierung
- Training, Validierung und Optimierung des CNN für eine robuste und genaue Systemzustandsvorhersage
- Integration des Modells in das experimentelle System zur Echtzeitüberwachung
- Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und Veröffentlichung in einer begutachteten Fachzeitschrift
Entwicklung und Implementierung einer Instandhaltungsstrategie
Chemische Industrie, Deutschland
- Entwurf und Implementierung einer Instandhaltungsstrategie in SAP
- Umsetzung abteilungsübergreifender Instandhaltungspläne
- Überwachung und Bewertung von Instandhaltungsprozessen
Instandhaltungsmanagement
Chemische Industrie, Deutschland
- Erstellung von CAD-Zeichnungen und technischer Dokumentation für bestehende und neue Anlagenkomponenten
- Vorbereitung und Durchführung von Instandhaltungsstillständen
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 (5 Jahre), Chemie (4.5 Jahre) und Informationstechnologie (2.5 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 Produktentwicklung (5.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (5 Jahre), Betrieb (4.5 Jahre), Informationstechnologie (4 Jahre) und Projektemanagement (1 Jahr).
Zusammenfassung
Ich habe innovative ML- und Data-Science-Lösungen entwickelt und geleitet, mit Fokus auf bildbasierte Rekonstruktion, Systemzustandsanalyse und Reinforcement Learning. Meine Arbeit umfasst die eigenständige Entwicklung praktischer Software, das Design neuronaler Netzwerkarchitekturen und die Integration von Simulationen in experimentelle Systeme. Außerdem habe ich Ergebnisse geliefert, die die Interpretierbarkeit und Systemrobustheit verbessern, wobei ich stets darauf achte, den Ansatz an die Anforderungen und Variabilität jeder Aufgabe anzupassen.
Ich bringe fundierte technische Kenntnisse und praktische Erfahrung aus akademischer Forschung und Industrieprojekten mit. Mir ist es wichtig, praxisorientierte, gut getestete Lösungen zu liefern, die robuste Theorie mit der realen Anwendung verbinden.
Fähigkeiten
Programmierung
- 6+ Jahre Python (Pytorch, Tensorflow, Numpy, Pandas, Python Image Library, Opencv, Pandas, Tensorboard Und Mlflow) In Vscode, Pycharm Und Databricks
- Matlab
- Kotlin Und Gradle In Android Studio
- Aws (S3, Lambda, Ec2)
- Gitlab / Github
Projektmanagement
- Tools: Jira, Trello, Confluence
- Methoden: Kanban, Scrum
Sprachen
Ausbildung
TU Dresden
Dr.-Ing. · Elektrotechnik und Informationstechnik · Dresden, Deutschland
RWTH Aachen
Master of Science · Allgemeiner Maschinenbau · Aachen, Deutschland
TU Dortmund (Deutschland) und Kasetsart University (Thailand)
Bachelor of Science · Maschinenbau · Dortmund, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
AWS Certified Solutions Architect – Associate
AWS Certified Cloud Practitioner
Linsendesign und Simulation II
Uni Jena
Linsendesign und Simulation I
Uni Jena
Betriebswirtschaft für Nachwuchsforscher
TU Dresden
Externer Firmenkoordinator
TÜV Süd
Seminar Projektmanagement
TU Dortmund
Profil
Frequently asked questions
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In welchen Industrien hat Katharina die meiste Erfahrung?
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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