Martin Ratajczak - Senior LLM-Forschungswissenschaftler

Q: Wo ist Martin ansässig?

Martin ist in München, Deutschland ansässig und kann in On-Site -, Hybrid - und Remote -Arbeitsmodellen arbeiten.

Q: Welche Sprachen spricht Martin?

Martin spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Latein (Verhandlungssicher), Polnisch (Verhandlungssicher) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Martin?

Martin hat mindestens 18 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Martin in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate . Beachten Sie, dass Martin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Martin?

Die neueste Position von Martin ist Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc. .

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

In den letzten Jahren hat Martin für BYO Inc. und Rev.com gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie , Bildung und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung .

Q: In welchen Bereichen hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung , Produktentwicklung und Informationstechnologie . Martin hat auch etwas Erfahrung in Kundendienst .

Q: In welchen Industrien hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung gearbeitet.

Recommended expert

München, Deutschland

Erfahrungen

Mai 2025 - Bis heute

11 Monate

Vereinigte Staaten

Senior LLM-Forschungswissenschaftler

BYO Inc.

Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
High-Throughput-Serving mit vLLM
Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
Erkennen von Halluzinationen
Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
Visualisierung von Experimenten (matplotlib)

Jan. 2019 - Mai 2025

6 Jahren 5 Monate

San Francisco, Vereinigte Staaten

Senior KI-Forschungswissenschaftler

Rev.com

Erforschung und Entwicklung von Modellarchitekturen für Spracherkennungssysteme (ASR), große Sprachmodelle (LLM), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Sprecherdiarisierung, Sprechererkennung, Textformatierung, Zusammenfassung und Chatbots
Training und Feinabstimmung neuronaler Netze und probabilistischer Modelle: CTC, Transducer, HMM, Segmental-CRF, Conformer, Transformer, CNNs, RNNs
Training auf Multi-GPU-Knoten und großen Datensätzen
Optimierung von Modellen für Genauigkeit, Größe (z. B. Quantisierung, Pruning) und Geschwindigkeit
Implementierung und Optimierung von Decodierungsalgorithmen
Datenaufbereitung: trainierter Tokenizer, erzwungene Ausrichtung, Skripte zur Datenbereinigung
Beratung zu Roadmaps und Quartalsplanung, Erstellen von Epics und Tickets, Betreuung von Junior Researchern und Entwicklern
Entwicklung eines Open-Source-ASR-Modells als Kernmitglied des Forschungsteams
Veröffentlichung als Erstautor auf der Interspeech 2025 zu Spracherkennung und Machine Learning

Nov. 2018 - Feb. 2019

4 Monate

München, Deutschland

Machine-Learning-Ingenieur

e-bot7 - AI for Customer Service

Implementiert und trainiert Chatbots mit neuronalen Netzen und NLP-Methoden

März 2017 - Mai 2018

1 Jahr 3 Monate

Graz, Österreich

Machine-Learning-Ingenieur

iTranslate

Implementiert und trainiert ein Spracherkennungssystem (ASR) für Mobiltelefone
Trainierte neuronale Netze auf einem Multi-GPU-System

März 2013 - Apr. 2017

4 Jahren 2 Monate

Graz, Österreich

Wissenschaftlicher Projektassistent

Technische Universität Graz

Erforschung von neuronalen Netzen und probabilistischen Modellen für Sequenzen
Durchführung von Forschungen im Bereich Machine Learning (ML), Spracherkennung (ASR) und Sprachmodellierung (LM)
Innovation, Implementierung, Training und Veröffentlichung von Arbeiten zu rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), bedingten Zufallsfeldern (CRFs), Sum-Product-Netzwerken, neuen Regularisierungsmethoden und Verlustfunktionen, Berechnung und Codierung von Gradienten für benutzerdefinierte Modelle sowie segmentalen CRFs
Betreuung eines Masterstudentenprojekts in Machine Learning und ASR
Analyse von Ca-Imaging-Aufnahmen neuronaler Aktivität an anesthesierten und wachen Mäusen
Klassifizierung und Visualisierung von Gehirnzustandsverläufen mithilfe von Dimensionsreduktion (PCA, LDA), Support Vector Machines (SVM), Kalman-Filter/-Glätter, Clustering, Regression und Zeitreihenprognosen

Sept. 2008 - Dez. 2011

3 Jahren 4 Monate

Aachen, Deutschland

Projektassistent Forschung

RWTH Aachen Universität

Implementierte und trainierte ein End-to-End-Maschinenübersetzungssystem basierend auf Conditional Random Fields (CRFs) von Grund auf inklusive Gradienten und Verlustfunktionen für ein verteiltes Multi-Node-CPU-Grid
Trainierte phrasenbasierte statistische Maschinenübersetzungssysteme inklusive Sprachmodelle (LM)
Trainierte und implementierte log-lineare Modelle für Textklassifikation, Wortartbestimmung, Named-Entity-Erkennung und Syntaxanalyse
Lehrte Seminar- und Übungskurse in maschinellem Lernen und Mustererkennung einschließlich neuronaler Netze, statistischer Maschinenübersetzung und Spracherkennung (ASR)

Sept. 2007 - Aug. 2008

1 Jahr

München, Deutschland

Softwareentwickler

GAF AG

Implementierte Software für Geoinformationssysteme, Backend-Server-Anwendungen und Webkartendienste

Dez. 2006 - Feb. 2007

3 Monate

München, Deutschland

Wissenschaftliche Hilfskraft

Ludwig-Maximilians-Universität München

Analysierte und implementierte Online-Lernregeln in neuronalen Netzen

Feb. 2004 - Aug. 2004

7 Monate

München, Deutschland

Praktikum als Softwareentwickler

Max-Planck-Institut für Physik

Implementierte eine Anwendung zur Visualisierung von Lernprozessen (Varianten der Hebb’schen Lernregel) und Selbstorganisation in neuronalen Netzen (Hopfield-Netzwerk, assoziatives Gedächtnis, Vektorquantisierung, Clustering, Boltzmann-Maschine) für Lehrzwecke
Implementierte Skripte in Fortran, Perl und C++, um Experimente des Large Hadron Collider (CERN) zu visualisieren

Aug. 2003 - Okt. 2003

3 Monate

München, Deutschland

Praktikum als Softwareentwickler

Siemens

Implementierte ein Netzwerk biologisch inspirierter Spiking-Neuronen

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), Bildung (8 Jahre) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (1 Jahr).

Informationstechnologie

Bildung

Luft- und Raumfahrt und Verteidigung

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 Forschung und Entwicklung (16.5 Jahre), Produktentwicklung (8.5 Jahre), Informationstechnologie (6 Jahre) und Kundendienst (0.5 Jahre).

Forschung und Entwicklung

Produktentwicklung

Informationstechnologie

Kundendienst

Zusammenfassung

17 Jahre Erfahrung im Machine Learning (ML), davon 7,5 Jahre in Technologieunternehmen
Spezialisierung auf neuronale Netze und probabilistische Modelle für Sequenzen: Spracherkennung (ASR), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), große Sprachmodelle (LLM) und generative KI, Zeitreihenprognosen, klassisches Machine Learning und Statistik, Regression, Klassifikation, Clustering, Sequence-to-Sequence-Modelle, überwachtes/unüberwachtes Lernen, Anomalieerkennung, Betrugserkennung
Löse komplexe algorithmische Probleme, entwickle neue Architekturen, erstelle Prototypen
Trainiere Modelle und führe Feinabstimmungen durch, optimiere Genauigkeit, Geschwindigkeit und Größe
Integriere und deploye in der Cloud oder lokal (CPU, GPU, auf Gerät, Embedded)
Entwickle in Python (15 J.), PyTorch (6,5 J.), TensorFlow (4 J.), Java, C++
Forschungserfahrung im Machine Learning in Universitätslabors und Tech-Unternehmen
Lass uns reden: als Freelancer, im Auftrag einer Firma oder als Angestellter arbeiten
Veröffentliche Fachartikel, halte Vorträge auf Konferenzen und präsentiere Poster

Sprachen

Deutsch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Latein

Verhandlungssicher

Polnisch

Verhandlungssicher

Ausbildung

März 2013 - Apr. 2017

Technische Universität Graz

Promotionsstudium (Labor verlassen) · Maschinelles Lernen · Graz, Österreich

Sept. 2004 - Jan. 2005

Queen's University Belfast

Erasmus-Studienaustausch · Physik und Informatik · Belfast, Vereinigtes Königreich

Okt. 2000 - Sept. 2006

Ludwig-Maximilians Universität München (LMU)

Diplom Physik (Master-Äquivalent) · Physik · München, Deutschland

...und 1 Weitere

Zertifikate & Bescheinigungen

Großes Latinum

Märkisches Gymnasium

Profil

Erstellt

August 2025

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist Martin ansässig?

Martin ist in München, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.

Welche Sprachen spricht Martin?

Martin spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Latein (Verhandlungssicher), Polnisch (Verhandlungssicher).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Martin?

Martin hat mindestens 18 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Martin in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate. Beachten Sie, dass Martin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Martin am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Martin gut geeignet für Rollen wie: Senior LLM-Forschungswissenschaftler, Senior KI-Forschungswissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieur.

Was ist das neueste Projekt von Martin?

Die neueste Position von Martin ist Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc..

Für welche Unternehmen hat Martin in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Martin für BYO Inc. und Rev.com gearbeitet.

In welchen Industrien hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie, Bildung und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.

In welchen Bereichen hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung, Produktentwicklung und Informationstechnologie. Martin hat auch etwas Erfahrung in Kundendienst.

In welchen Industrien hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Martin?

Martin hat einen Doktor in Maschinelles Lernen from Technische Universität Graz und einen Master in Physik from Ludwig-Maximilians Universität München (LMU).

Ist Martin zertifiziert?

Martin hat 1 Zertifikat: Großes Latinum.

Wie ist die Verfügbarkeit von Martin?

Martin ist sofort in Teilzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Martin?

Der Stundensatz von Martin 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 Martin beauftragen?

Um Martin 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.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 800-960 €

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.