Kimmo S.
Experte für Data Science und Machine Learning mit herausragenden Kommunikationsfähigkeiten und einer Mach-es-möglich-Einstellung
Erfahrungen
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrPredictive maintenance in manufacturing industry
Upcognify Ltd
- Entwarf und trainierte Deep Neural Networks zur Lösung eines Predictive-Maintenance-Problems in der Fertigungsindustrie
- Definierte geeignete Leistungskennzahlen für die Modelle und verfolgte sie auf einem dafür eingerichteten MLflow-Server
- Schulte die Manager und Entwickler des Kunden in Machine Learning, neuronalen Netzwerken und agiler Softwareentwicklung
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, NLTK, Keras, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Detectron2, Meshroom, MLflow, Jupyter, Databricks, PySpark, AWS, Azure, GCP, SQL, Git, JavaScript, HTML, CSS, Java, Flask, Celery, MATLAB, R, C, C++
Jan. 2024 - Dez. 2025
2 JahrenComputer vision for object detection
Upcognify Ltd
- Setzte Transfer Learning bei Deep Neural Networks ein, um neue Objekte in Industrie-Videos zu erkennen
- Erstellte ein photogrammetrisches 3D-Modell der Szene, um erkannte Objekte zu identifizieren und ihre Identität in neuen Videos zu bewahren
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, Detectron2, MLflow, Meshroom, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Git, GitHub
Jan. 2023 - Dez. 2024
2 JahrenAnomaly detection in aerial images and videos
Upcognify Ltd
- Schrieb Funktionen zur Anomalieerkennung in Luftbildern und Videos, bei denen mögliche Anomalien sehr unklar waren und Trainingsbeispiele knapp waren
- Löste das Problem mit unüberwachter Anomalieerkennung, indem neue Bilder derselben Szenerie statistisch mit vorhandenen verglichen wurden
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, neuronale Netzwerke, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Git, GitHub
Jan. 2023 - Dez. 2023
1 JahrObject detection in industrial images
Upcognify Ltd
- Entwickelte Algorithmen zur Objekterkennung und Segmentierung in Außenaufnahmen von Industrieanlagen unter variierenden Bedingungen
- Erstellte eine maßgeschneiderte Webanwendung, um aufgrund fehlender annotierter Bilder mehrere hundert Objekte manuell zu kennzeichnen
- Verwendete Transfer Learning, um ein neuronales Netzwerk für das Hauptdetektionsproblem zu trainieren
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, neuronale Netzwerke, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Flask, JavaScript, HTML, CSS, Git, GitHub
Jan. 2022 - Dez. 2023
2 JahrenDigital image processing and analysis
Upcognify Ltd
- Entwarf und implementierte ein System zur Verarbeitung und Analyse digitaler Bilder von Wärmebildsensoren und über IoT gesammelten Fotografien
- Implementierte Bildkompression, Interpolation, Registrierung, Kantenerkennung, Verzerrungskorrektur, Artefaktentfernung und Hotspot-Erkennung
- Erstellte eine Webanwendung mit Funktionen wie Bildsuche, Zoom, Verschieben, Auswahl, Animation und Pixelhervorhebung
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, Pillow, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Flask, JavaScript, Plotly, Bootstrap, Tabulator, HTML, CSS, Git, GitHub
Jan. 2021 - Dez. 2022
2 JahrenDeep Learning für vorausschauende Wartung
Upcognify Ltd
- Entwicklung eines Deep-Learning-Anomalieerkennungssystems für die vorausschauende Wartung von Industriegeräten
- Einsatz eines Netzwerks von IoT-Geräten zum Aufzeichnen mehrerer Signale und deren Übermittlung an eine Cloud-Plattform zur Analyse
- Ausführung von Anomalieerkennungsalgorithmen auf akustischen Emissionsdaten zur Erkennung abnormaler Aktivitäten in kleinen, unbeschrifteten Datensätzen
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Plotly, Jupyter Notebooks, Databricks, PySpark, MS Azure, PowerBI, Git, GitHub
Jan. 2021 - Dez. 2022
2 JahrenDeep Learning zur Signal-Klassifizierung
Upcognify Ltd
- Entwicklung von Software für Deep-Learning-basierte Signal-Klassifizierung einschließlich Datenerkundung und -visualisierung
- Durchführung der digitalen Signalverarbeitung zur Unterdrückung von Rauschen und Artefakten
- Training und Benchmarking mehrerer tiefer neuronaler Netze
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow, Keras, MLflow, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, AWS SageMaker, AWS S3
Jan. 2020 - Dez. 2021
2 JahrenNeuronale Netze für Zeitreihenanalyse
Upcognify Ltd
- Explorative Analyse von Kundendaten im Data Lake des Kunden
- Entwurf und Implementierung neuronaler Netze für Zeitreihenanalyse und Kundensupport basierend auf gesammelten Geschäftsfällen und Feedback
- Entwurf und Implementierung von Datenpipelines und Mitarbeit beim Aufbau eines neuen Data Warehouses
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, AWS SageMaker, AWS S3, AWS Athena, AWS Glue, Jira, Asana, Confluence
Jan. 2017 - Dez. 2021
5 JahrenMachine-Learning-Webanwendung
Upcognify Ltd
- Konzeption und Entwicklung einer medizinisch zertifizierten Webanwendung, die mit Machine Learning physiologische Signale analysiert
- Verantwortlich für Anforderungsanalyse, Architekturdesign, Technologiewahl, Implementierung, Tests, Dokumentation und Wartung
- Erstellung von Datenpipelines, Implementierung von Signalverarbeitungsalgorithmen, Training und Auswahl von Machine-Learning-Modellen sowie Entwicklung von Frontend- und Backend-Modulen
- Auswahl und Verwaltung von Cloud-Ressourcen sowie Beratung technischen und fachlichen Personals
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitLab, AWS EC2, AWS S3, GCP, C, C++, DSP, MySQL, Eclipse, Flask, Celery, HTML, CSS, JavaScript, Scrum, Kanban, XP
Zusammenfassung
Experte für Data Science und Machine Learning mit herausragenden Kommunikationsfähigkeiten und einer Mach-es-möglich-Einstellung. Drei Hochschulabschlüsse mit ausgezeichneten Noten. Doktortitel in Vorbereitung. Jahrelange Erfahrung in Industrie und Forschung.
Als Freelancer über meine Firma Upcognify Ltd biete ich Full-Stack-Data-Science-Dienstleistungen an. Meine Spezialgebiete sind Machine Learning, Computer Vision und Zeitreihenanalyse. Ich habe auch Erfahrung in natürlicher Sprachverarbeitung, Cloud Computing, Optimierung, Full-Stack-Webentwicklung, Medizintechnik-Software, IoT, DevOps und agilen Methoden. Ich lege großen Wert darauf, qualitativ hochwertige Software zu liefern, die leicht wartbar ist, und kann eine Lösung proaktiv von der Idee bis zur Produktion umsetzen.
Sprachen
Finnisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherSchwedisch
FortgeschrittenDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
Aalto University
Doktor der Technischen Wissenschaften · Informatik · Finnland
Aalto University
Master of Science (Technik) · Maschinelles Lernen und Data Mining · Finnland
National Defence College
Militärischer Offizier (Aufbaustudium) · Finnland
...und 3 Weitere
Zertifikate & Bescheinigungen
Machine Learning mit baumbasierten Modellen in Python
Objekterkennung in Industriebildern
Fortgeschrittenes Python für digitale Bildverarbeitung und Analyse
Data Scientist mit Python
Deep Learning mit Python
Überwachtes Lernen mit Detectron2, MLflow, Scikit-Learn-Notebooks, Git, GitHub
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