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Kimmo Suotsalo

Freiberuflicher Data Scientist

Kimmo Suotsalo
Helsinki, Finnland

Erfahrungen

Jan. 2025 - Dez. 2025
1 Jahr

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwarf und trainierte tiefe neuronale Netze, um ein Problem der vorausschauenden Wartung in der Fertigungsindustrie zu lösen.
  • Definierte geeignete Leistungskennzahlen und verfolgte sie mit einem MLflow-Server.
  • Coachte die Manager und Entwickler des Kunden in Machine Learning, neuronalen Netzen 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++, Scrum, Kanban, XP
Jan. 2024 - Dez. 2025
2 Jahren

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Wandte Transfer Learning auf tiefe neuronale Netze an, um neue Objektarten in Industrie-Videos zu erkennen.
  • Erstellte ein photogrammetrisches 3D-Modell der Szene, um erkannte Objekte zu identifizieren und ihre Identität in neuen Videos beizubehalten.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, Detectron2, MLflow, Meshroom, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Git, GitHub
Jan. 2023 - Dez. 2024
2 Jahren

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte Funktionen zur Anomalieerkennung in Luftbildern und Videos und löste das Problem mit unüberwachter Erkennung, indem neue Bilder statistisch mit vorhandenen verglichen wurden.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, neuronale Netze, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Git, GitHub
Jan. 2023 - Dez. 2023
1 Jahr

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte Algorithmen zur Objekterkennung und -segmentierung in Außenaufnahmen industrieller Bilder unter wechselnden Bedingungen.
  • Erstellte eine maßgeschneiderte Web-Anwendung zur manuellen Annotation von ein paar hundert Objekten und nutzte Transfer Learning, um ein neuronales Netzwerk für das Hauptproblem zu trainieren.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, neuronale Netze, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Flask, JavaScript, HTML, CSS, Git, GitHub
Jan. 2022 - Dez. 2023
2 Jahren

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte und implementierte eine Web-Anwendung zur Verarbeitung und Analyse von Wärmebildern und Fotografien, die über IoT-Sensoren erfasst wurden.
  • Implementierte Bildkompression, Interpolation, Registrierung, Kantenerkennung, Verzerrungskorrektur, Artefaktentfernung, Hotspot-Erkennung und interaktive Web-Funktionen (Suche, Zoom, Verschieben, Auswahl, Animation, Hervorheben von Pixeln).
  • 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 Jahren

Freelance Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte Software für Signal-Klassifizierung auf Deep-Learning-Basis einschließlich Datenexploration, Visualisierung, digitaler Signalverarbeitung zur Rauschunterdrückung und Benchmarking mehrerer neuronaler Netzwerke.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow, Keras, MLflow, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, AWS SageMaker, AWS S3
Jan. 2021 - Dez. 2022
2 Jahren

Freelance Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte ein Deep-Learning-Anomalieerkennungssystem für die vorausschauende Wartung industrieller Geräte, das IoT-Geräte zur Signalerfassung und eine Cloud-Plattform zur Analyse nutzt.
  • Der Anomalieerkennungsalgorithmus verarbeitete Daten der akustischen Emission, um ungewöhnliche Aktivitäten in kleinen, unbeschrifteten Datensätzen zu erkennen.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Plotly, Jupyter Notebooks, Databricks, PySpark, MS Azure, PowerBI, Git, GitHub
Jan. 2020 - Dez. 2021
2 Jahren

Freelance Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwarf und implementierte neuronale Netze für Zeitreihenanalyse und Kundensupport auf Basis explorativer Analysen von Kundendaten im Data Lake des Kunden.
  • Entwarf und implementierte Datenpipelines und wirkte beim Aufbau eines neuen Data Warehouse mit.
  • 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. 2020 - Dez. 2021
2 Jahren

Freelance Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwarf und implementierte Algorithmen für multivariate Signalanalyse und Klassifizierung von EKG-Daten unter Verwendung der Online-Bayesschen Parameterschätzung in Zustandsraummodellen und fraktionaler marginaler Pseudo-Likelihood.
  • Entwickelte portable C-Algorithmen für Embedded-Systeme mit Fokus auf Klassifikationsgenauigkeit.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Excel, Scikit-learn, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, DSP, FIR- und IIR-Filter, Kalman-Filter, Optimierung
Jan. 2020 - Dez. 2020
1 Jahr

Freelance Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte Algorithmen für multivariate Signalanalyse in Anwendungen wie Neurophysiologie, wobei Struktur und Parameter multivariater Zeitreihenmodelle direkt aus Daten gelernt wurden.
  • Technologien und Methoden: R, RStudio, MATLAB, DSP, multivariate Autoregression, Netzwerkmodelle, Bayessche Statistik, Optimierung, EEG-Daten, Git, GitHub
Jan. 2019 - Dez. 2019
1 Jahr

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Konzipierte und implementierte Softwaremodule zur Verbesserung der Qualität physiologischer Signale für die nahezu Echtzeitverarbeitung.
  • Konzipierte digitale Filter mit geeigneten Spezifikationen, integrierte sie in die Software des Kunden, erstellte Visualisierungen und verfasste Dokumentation für die Nutzung und Erweiterung des Quellcodes.
  • Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter Notebooks, Java, DSP, Git, GitLab, Eclipse
Jan. 2017 - Dez. 2021
5 Jahren
Helsinki, Finnland

Freiberuflicher Data Scientist

Upcognify Ltd

  • Entwickelte und erstellte eine medizinisch zugelassene Webanwendung, die maschinelles Lernen zur Analyse physiologischer Signale nutzt.
  • Verantwortlich für Anforderungsanalyse, Architekturdesign, Technologiewahl, praktische Umsetzung, Tests, Dokumentation und Wartung.
  • Erstellte Daten-Pipelines, implementierte Signalverarbeitungsalgorithmen, trainierte und wählte Machine-Learning-Modelle aus, implementierte Frontend- und Backend-Module, verwaltete Cloud-Ressourcen und beriet technische sowie geschäftliche Mitarbeiter.
  • 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

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 (9 Jahre), Fertigung (5 Jahre), Gesundheitswesen (5 Jahre), Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (2 Jahre) und Professionelle Dienstleistungen (2 Jahre).

Informationstechnologie
Fertigung
Gesundheitswesen
Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
Professionelle Dienstleistungen

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 (9 Jahre), Produktentwicklung (8 Jahre), Forschung und Entwicklung (7 Jahre), Business Intelligence (4 Jahre) und Qualitätssicherung (2 Jahre).

Informationstechnologie
Produktentwicklung
Forschung und Entwicklung
Business Intelligence
Qualitätssicherung

Zusammenfassung

Experte für Data Science und Machine Learning mit hervorragenden Kommunikationsfähigkeiten und einer Macher-Mentalität. Drei Studienabschlüsse mit ausgezeichneten Noten. Doktorgrad in Vorbereitung. Mehrjährige Erfahrung in Industrie und Wissenschaft.

Ich biete Full-Stack-Data-Science-Dienstleistungen als Freelancer über meine Firma Upcognify Ltd. Meine besonderen Fachgebiete sind Machine Learning, Computer Vision und Zeitreihenanalyse. Ich habe außerdem Erfahrung in Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud Computing, Optimierung, Full-Stack-Webentwicklung, medizinischer Software, IoT, DevOps und agilen Methoden. Ich lege großen Wert darauf, hochwertige Software zu liefern, die leicht wartbar ist, und kann eine Lösung proaktiv von der Idee bis zur Produktion umsetzen.

Bitte sehen Sie sich mein LinkedIn-Profil für Empfehlungen meiner ehemaligen Kunden und Kollegen an.

Fähigkeiten

  • Python
  • Numpy
  • Scipy
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Nltk
  • Keras
  • Pytorch
  • Tensorflow
  • Opencv
  • Detectron2
  • Meshroom
  • Mlflow
  • Jupyter
  • Databricks
  • Pyspark
  • Aws
  • Azure
  • Gcp
  • Sql
  • Git
  • Matplotlib
  • Plotly
  • Javascript
  • Html
  • Css
  • Java
  • Flask
  • Celery
  • Matlab
  • R
  • C
  • C++
  • Scrum
  • Kanban
  • Xp

Sprachen

Finnisch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher
Schwedisch
Fortgeschritten
Deutsch
Grundkenntnisse

Ausbildung

Aalto University

Master of Science (Technologie) · Maschinelles Lernen und Data Mining · Finnland

Aalto University

Doctor of Science (Technologie) · Informatik · Finnland

University of Helsinki

Master of Science · Angewandte Mathematik · Finnland

...und 3 Weitere

Zertifikate & Bescheinigungen

Datenbereinigung in Python

Conda-Grundlagen

Konvolutionale Neuronale Netze für die Bildverarbeitung

Data Scientist mit Python

Deep Learning in Python

Google Cloud Plattform Grundlagen: Kerninfrastruktur

Datenimport in Python (Teil 1 & Teil 2)

Interaktive Datenvisualisierung mit Bokeh

Fortgeschrittenes Python für Data Science

Datenverknüpfung in SQL

Machine Learning mit baumbasierten Modellen in Python

Arbeiten mit DataFrames in pandas

Zusammenführen von DataFrames in pandas

Netzwerkanalyse in Python (Teil 1)

Python Data Science Toolbox (Teil 1 & Teil 2)

Statistisches Denken in Python (Teil 1 & Teil 2)

Überwachtes Lernen mit Detectron2

Unüberwachtes Lernen in Python

scikit-learn

Profil

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist Kimmo ansässig?

Kimmo ist in Helsinki, Finnland ansässig.

Welche Sprachen spricht Kimmo?

Kimmo spricht folgende Sprachen: Finnisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Schwedisch (Fortgeschritten), Deutsch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Kimmo?

Kimmo hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Kimmo in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 1 Firma gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate. Beachten Sie, dass Kimmo möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Kimmo am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Kimmo gut geeignet für Rollen wie: Freiberuflicher Data Scientist, Freelance Data Scientist.

Was ist das neueste Projekt von Kimmo?

Die neueste Position von Kimmo ist Freiberuflicher Data Scientist bei Upcognify Ltd.

Für welche Unternehmen hat Kimmo in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Kimmo für Upcognify Ltd gearbeitet.

In welchen Industrien hat Kimmo die meiste Erfahrung?

Kimmo hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie, Fertigung und Gesundheitswesen. Kimmo hat auch etwas Erfahrung in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Professionelle Dienstleistungen.

In welchen Bereichen hat Kimmo die meiste Erfahrung?

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

In welchen Industrien hat Kimmo kürzlich gearbeitet?

Kimmo hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie, Fertigung und Gesundheitswesen gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Kimmo kürzlich gearbeitet?

Kimmo hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Kimmo?

Kimmo hat einen Doktor in Informatik from Aalto University, einen Master in Maschinelles Lernen und Data Mining from Aalto University, einen Master in Angewandte Mathematik from University of Helsinki und einen Bachelor in Mathematik from University of Helsinki.

Ist Kimmo zertifiziert?

Kimmo hat 19 Zertifikate. Darunter sind: Datenbereinigung in Python, Conda-Grundlagen und Konvolutionale Neuronale Netze für die Bildverarbeitung.

Wie ist die Verfügbarkeit von Kimmo?

Kimmo ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Kimmo?

Der Stundensatz von Kimmo 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 Kimmo beauftragen?

Um Kimmo 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.

800
600
400
200
⌀ Markt: 630-790 €
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.