Maryam Aghabozorgi - KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler

Q: Wo ist Maryam ansässig?

Maryam ist in Prag, Tschechische Republik ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Maryam?

Maryam spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Tschechisch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Maryam?

Maryam hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Maryam in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate . Beachten Sie, dass Maryam möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Maryam?

Die neueste Position von Maryam ist KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler bei Space Physics Group, Charles University .

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

In den letzten Jahren hat Maryam für Space Physics Group, Charles University , Eigeninitiative , National Center for High-Performance Computing (NCHC) , Karls-Universität und Borje Noor gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Maryam die meiste Erfahrung?

Maryam hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung , Weltraumforschung und Informationstechnologie . Maryam hat auch etwas Erfahrung in Bauwesen , Immobilien und Telekommunikation .

Q: In welchen Bereichen hat Maryam die meiste Erfahrung?

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

Q: In welchen Industrien hat Maryam kürzlich gearbeitet?

Maryam hat kürzlich in Industrien wie Bildung , Weltraumforschung und Informationstechnologie gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Maryam kürzlich gearbeitet?

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

Recommended expert

Prag, Tschechische Republik

Erfahrungen

Sept. 2025 - Bis heute

7 Monate

KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler

Space Physics Group, Charles University

Einsatz generativer KI-Techniken zur Beschleunigung und Verbesserung von Simulationen koronaler Massenauswürfe (CME) zur besseren Vorhersage des Weltraumwetters.
Betreuung von Nachwuchsforschern bei der Entwicklung von ML-Modellen, der Datenvorverarbeitung und der Modellvalidierung.

Jan. 2025 - Dez. 2025

1 Jahr

Generierung von Digital-Twin-Grundrissen (Python)

Verarbeitete 3D LIDAR-Punktwolken mit RANSAC und DBSCAN, um präzise 2D-Grundrisse zu erstellen.

Jan. 2025 - Dez. 2025

1 Jahr

Prototyp für transformerbasierte semantische Einbettungen (Python)

Eigeninitiative

Prototypische Implementierung einer semantischen Suche mit Sentence Transformers und FAISS-Vektorähnlichkeit zur Erforschung domänenspezifischer Abfragen.
Vergleich von Kosinus-Ähnlichkeit und hybriden Suchstrategien zur Identifikation kontextrelevanter Plasmaereignisse.
Praktische Erfahrung in Embeddings, Vektorspeichern, Anfragenerweiterung und RAG-Workflows gesammelt.

Feb. 2024 - Mai 2024

4 Monate

Gastforscher (HPC-AI-Workflows)

National Center for High-Performance Computing (NCHC)

Automatisierte Pipelines für Datenimport und Analyse in HPC-Umgebungen mit Python und Linux-Skripten.

Jan. 2024 - Dez. 2025

2 Jahren

Regionserkennung in Raumfahrzeugdaten mit Machine Learning (Python)

Verarbeitete THEMIS-Raumsonden-Zeitreihendaten, führte Merkmalsextraktion durch und trainierte überwachte ML-Modelle.
Entwickelte Random-Forest- und neuronale Netzwerk-Klassifikatoren mit scikit-learn und TensorFlow zur automatischen Regionserkennung.

Jan. 2022 - Dez. 2023

2 Jahren

Modellierung der Magnetopause-Position mit ANN (IDL)

ANN trainiert, um Randpositionen anhand von Sonnenwindparametern, der IMF-Orientierung und dem korrigierten Dst vorherzusagen.

Okt. 2021 - Sept. 2025

4 Jahren

Wissenschaftlicher Assistent

Karls-Universität

KI-gesteuerte Analyse von Plasmaumgebungen anhand von Raumfahrzeugdaten aus den Missionen THEMIS, Geotail und Magion 4 durchgeführt.
Vorhersagemodelle entwickelt, um Magnetopause-Positionen abzuschätzen und Sonnenwindregionen zu klassifizieren.
End-to-End-Datenpipelines für Merkmalsextraktion, Normalisierung und Modelltraining mit Python und TensorFlow entwickelt.
Machine-Learning-Modelle (Neuronale Netze, Random Forests) angewendet, um komplexe Satellitendatensätze zu klassifizieren.

Dez. 2020 - Aug. 2021

9 Monate

Telekommunikations-Pre-Deployment-Ingenieur

Borje Noor

FTTx-Breitbandnetz-Topologien entworfen und Komponentenauswahl mit COMSof FTTx optimiert.
Planung der 5G-Infrastruktur unterstützt und mit Technik- und Beschaffungsteams koordiniert.

Juli 2020 - Dez. 2020

6 Monate

Remote

Fern-Gastforscher (Quantensysteme)

QuTech, TU Delft

Zwei-Qubit-Photonik-Kristallsysteme theoretisch analysiert und Verschränkungsmechanismen in der Festkörperphotonik untersucht.

Okt. 2016 - Juni 2020

3 Jahren 9 Monate

Wissenschaftlicher Assistent, Photonikgruppe

Shahrekord-Universität

Elektromagnetische und photonische Systeme mit COMSOL und Lumerical für Sensor- und Energiegewinnungsanwendungen simuliert.
Plasmonische Wellenleiter, Resonatoren und Solarzellen entworfen und optimiert.

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 (8 Jahre), Weltraumforschung (4.5 Jahre), Informationstechnologie (1.5 Jahre), Bauwesen (1 Jahr), Immobilien (1 Jahr) und Telekommunikation (0.5 Jahre).

Bildung

Weltraumforschung

Informationstechnologie

Bauwesen

Immobilien

Telekommunikation

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 (8.5 Jahre), Informationstechnologie (2 Jahre), Produktentwicklung (1.5 Jahre) und Beschaffung (0.5 Jahre).

Forschung und Entwicklung

Informationstechnologie

Produktentwicklung

Beschaffung

Zusammenfassung

KI-Ingenieur mit Promotion in Weltraumphysik und umfangreicher Erfahrung in angewandtem Machine Learning, Datenpipelines und wissenschaftlichem Rechnen. Erfahren in der Entwicklung von Klassifikationsmodellen mit neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen für groß angelegte, domänenspezifische Datensätze.

Versiert in modernen NLP-Techniken, einschließlich transformerbasierter Modelle (z.B. BERT, GPT), Vektorähnlichkeitssuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Starker Python-Programmierer mit Expertise in TensorFlow, scikit-learn und Datenvisualisierung. Arbeitet aktiv an LLM-basierten Architekturen und der Integration semantischer Suche für spezialisierte Bereiche.

Fähigkeiten

Python
Sql
Matlab
Idl
R
C++
Tensorflow
Keras
Pytorch
Scikit-learn
Huggingface Transformers
Sentence Transformers
Faiss
Opensearch
Pinecone
Docker
Azure
Git
Linux (Bash)
Ci/cd
Matplotlib
Seaborn
Spotfire
Ggplot2

Sprachen

Englisch

Verhandlungssicher

Tschechisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Charles University

Promotion · Weltraumphysik · Prag, Tschechische Republik

Zertifikate & Bescheinigungen

Ehrenurkunde

Profil

Erstellt

Dezember 2025

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist Maryam ansässig?

Maryam ist in Prag, Tschechische Republik ansässig.

Welche Sprachen spricht Maryam?

Maryam spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Tschechisch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Maryam?

Maryam hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Maryam in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate. Beachten Sie, dass Maryam möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Maryam am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Maryam gut geeignet für Rollen wie: KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler, Generierung von Digital-Twin-Grundrissen (Python), Prototyp für transformerbasierte semantische Einbettungen (Python).

Was ist das neueste Projekt von Maryam?

Die neueste Position von Maryam ist KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler bei Space Physics Group, Charles University.

Für welche Unternehmen hat Maryam in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Maryam für Space Physics Group, Charles University, Eigeninitiative, National Center for High-Performance Computing (NCHC), Karls-Universität und Borje Noor gearbeitet.

In welchen Industrien hat Maryam die meiste Erfahrung?

Maryam hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Weltraumforschung und Informationstechnologie. Maryam hat auch etwas Erfahrung in Bauwesen, Immobilien und Telekommunikation.

In welchen Bereichen hat Maryam die meiste Erfahrung?

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

In welchen Industrien hat Maryam kürzlich gearbeitet?

Maryam hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Weltraumforschung und Informationstechnologie gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Maryam kürzlich gearbeitet?

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

Was ist die Ausbildung von Maryam?

Maryam hat einen Doktor in Weltraumphysik from Charles University.

Ist Maryam zertifiziert?

Maryam hat 1 Zertifikat: Ehrenurkunde.

Wie ist die Verfügbarkeit von Maryam?

Die Verfügbarkeit von Maryam muss bestätigt werden.

Wie hoch ist der Stundensatz von Maryam?

Der Stundensatz von Maryam 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 Maryam beauftragen?

Um Maryam 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: 590-750 €

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.