Martin R.
Senior-KI-Berater und Forschungswissenschaftler
Erfahrungen
Senior LLM-Forschungswissenschaftler
BYO Inc.
Forschung und Entwicklung von Modellen für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
Erweiterung von Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
Überwachung der Feinabstimmung (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
Einsatz fortgeschrittener Trainingsmethoden: Test-Time-Training, transduktives aktives Lernen
Implementierung von High-Throughput-Serving mit vLLM
Einsatz von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektordatenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
Generierung und Filterung synthetischer Daten und Durchführung von Clustering
Erkennung von Halluzinationen
Bewertung von Chatbot-Modellen mit Rouge, BLEU, F1-Score, Recall und Precision
Visualisierung von Experimenten mit matplotlib
Senior-KI-Forschungswissenschaftler
Rev.com
Forschung und Entwicklung von Modellarchitekturen für Spracherkennungssysteme (ASR), große Sprachmodelle (LLM), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Sprecherdiarisierung und -erkennung, Textformatierung, Zusammenfassung und Chatbots
Training und Feinabstimmung neuronaler Netze und probabilistischer Modelle: CTC, Transducer, HMM, segmentale CRF, Conformer, Transformer, CNNs, RNNs
Training auf Multi-GPU-Knoten mit großflächigen Datensätzen
Optimierung von Modellen hinsichtlich Genauigkeit, Größe (Quantisierung, Pruning) und Geschwindigkeit
Implementierung und Optimierung von Decodierungsalgorithmen
Datenaufbereitung: Training von Tokenizern, erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) und Entwicklung von Skripten zur Datenbereinigung
Beratung zu Roadmaps und Quartalsplanung, Erstellung von Epics und Tickets, Betreuung von Junior-Forschern und Entwicklern
Entwicklung eines Open-Source-ASR-Modells als Kernmitglied des Forschungsteams
Veröffentlichung eines Erstautor-Artikels auf der Interspeech 2025 zum Thema Spracherkennung und maschinelles Lernen
Machine-Learning-Ingenieur
e-bot7
- Implementierung und Training von Chatbots mit neuronalen Netzen und NLP-Methoden
Machine-Learning-Ingenieur
iTranslate
Implementierung und Training von Spracherkennungssystemen (ASR) für Mobiltelefone
Training neuronaler Netze auf Multi-GPU-Systemen
Projektassistent für Computational Neuroscience am Institut für Theoretische Informatik
Technische Universität Graz
Analyse von Ca-Imaging-Aufzeichnungen neuronaler Aktivität bei sedierten und wachen Mäusen
Klassifizierung und Visualisierung von Gehirnzustandsverläufen mit PCA, LDA, SVM, Kalman-Filter/Smoother, Clustering, Regression und Zeitreihenprognose
Wissenschaftlicher Projektassistent, Intelligente Systeme im SPSC-Labor
Technische Universität Graz
- Forschung an neuronalen Netzen und probabilistischen Modellen für Sequenzen
- Anwendung von maschinellem Lernen, Spracherkennung (ASR) und Sprachmodellen (LM)
- Innovieren, Implementieren, Trainieren und Veröffentlichen von Arbeiten zu RNNs, CRFs, Sum-Product-Netzen, neuen Regularisierungsmethoden und Verlustfunktionen, Gradientenberechnung und Programmierung für individuelle Modelle sowie segmentale CRFs
- Betreuung von Masterarbeiten zu maschinellem Lernen und Spracherkennung
Wissenschaftlicher Projektassistent, Sprachtechnologie und Mustererkennung
RWTH Aachen University
- End-to-End-Maschinenübersetzungssysteme auf CRF-Basis von Grund auf implementieren und trainieren, inklusive Gradienten und Verlustfunktionen für verteilte Multi-Knoten-CPU-Cluster
- Phrasenbasierte statistische Maschinenübersetzungssysteme inklusive Sprachmodellen trainieren
- Log-lineare Modelle für Textklassifikation, Wortart-Tagging, Erkennung benannter Entitäten und syntaktische Analyse trainieren und implementieren
- Seminar- und Übungskurse in maschinellem Lernen und Mustererkennung unterrichten: neuronale Netze, statistische Maschinenübersetzung, Spracherkennung
Softwareentwickler
GAF AG
- Software für Geoinformationssysteme, Backend-Serveranwendungen und Webkartendienste implementieren
Wissenschaftliche Hilfskraft
Ludwig-Maximilians-Universität München
- Online-Lernregeln in neuronalen Netzen analysieren und implementieren
Praktikum als Softwareentwickler
Max Planck Institute for Physics
- Anwendungen zur Visualisierung von Lernprozessen und Selbstorganisation in neuronalen Netzen (Varianten der Hebb-Regel, Hopfield-Netze, assoziatives Gedächtnis, Vektorquantisierung, Clustering, Boltzmann-Maschinen) für die Lehre implementieren
- Skripte in Fortran, Perl und C++ entwickeln, um Experimente des Large Hadron Collider am CERN zu visualisieren
Praktikum als Softwareingenieur
Siemens
- Implementierung eines Netzwerks aus biologisch inspirierten spikenden Neuronen
Zusammenfassung
Spezialisierung auf neuronale Netze und probabilistische Modelle für Sequenzen: Spracherkennung (ASR), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), große Sprachmodelle (LLM) und generative KI, Zeitreihenprognosen, klassische maschinelle Lernverfahren und Statistik, Regression, Klassifikation, Clustering, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle, überwachtes/ungewachtes Lernen, Anomalieerkennung, Betrugserkennung
Lösung schwieriger algorithmischer Probleme, Entwicklung neuer Architekturen, Erstellung von Prototypen
Training und Feinabstimmung von Modellen, Optimierung von Genauigkeit, Geschwindigkeit und Größe
Integration und Einsatz in der Cloud oder vor Ort (CPU, GPU, On-Device, Embedded)
Entwicklung in Python (15 Jahre), PyTorch (6,5 Jahre), TensorFlow (4 Jahre), Java, C++
Forschungserfahrung im maschinellen Lernen an Universitätslabors und Technologieunternehmen
Veröffentlichung wissenschaftlicher Artikel, Vorträge auf Konferenzen und Posterpräsentationen
Betreuung von Seminaren und Übungen zu maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und statistischen Methoden in Universitätslaboren
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Graz
PhD-Studium · Maschinelles Lernen · Graz, Österreich
Queen's University Belfast
Physik und Informatik · Belfast, Vereinigtes Königreich
Ludwig-Maximilians Universität München
Diplom Physik · Physik · München, Deutschland
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