KI-Ingenieur mit Promotion in Weltraumphysik und fundiertem Hintergrund in angewandtem maschinellen Lernen, Datenpipelines und wissenschaftlichem Rechnen. Erfahren in der Entwicklung von Klassifikationsmodellen mit neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen für großskalige, 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. Erkunde aktiv LLM-basierte Architekturen und die Integration semantischer Suche für spezialisierte Domänen.
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