Mohamed S.
Machine Learning Engineer (Teilzeit)
Erfahrungen
Juni 2024 - Mai 2025
1 JahrMünchen, Deutschland
Machine Learning Engineer (Teilzeit)
E.ON Digital Technology
- Entwickelte und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenerfassung aus PDFs
- Das System nutzte Tools, State-Management und OpenAI-LLMs (GPT-4), um die Genauigkeit zu verbessern und komplexe Dokumentstrukturen zu verarbeiten
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und setzte den Agenten auf Vertex AI ein
- Entwickelte Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage aufzunehmen, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu laden
- Containerisierte KI-Agenten und -Services mit Docker für eine einheitliche lokale Entwicklung und Bereitstellung
- Verwendete PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Kombination mit Azure Blob Storage und Document Storage
- Erstellte einen ReAct-Agenten, der strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert, unter Verwendung von Tools und Integration von Azure Document Intelligence
- Mitarbeit im CPO-Invoices-Validation-Check-Projekt mit Databricks, um vorhandene CDRs zu finden und die gesamten gültigen Kosten zu ermitteln
- Entwickelte einen Conversational-AI-Agenten (Chatbot) mit FastAPI-Backend, integrierte RAG für präzise Tarif-Extraktion; der Service wurde mit Azure Container Apps bereitgestellt
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, Langchain, LlamaIndex, Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
März 2023 - Aug. 2023
6 MonatenMünchen, Deutschland
GenAI-Praktikant
MSG Life GmbH
- Feinabgestimmte Code-LLMs von Huggingface für die Codegenerierung in C++ basierend auf Transformationsregeln aus Krankenversicherungspolicen
- Entwickelte einen ReAct-KI-Agenten mit LlamaIndex und CodeLlama für automatisierte C++-Codegenerierung und demonstrierte dabei Expertise in agentenbasierten Designmustern
- Verwendete LLMs: Code-T5, Polycoder, Incoder, codellama
Sept. 2021 - März 2024
2 Jahren 7 MonatenMünchen, Deutschland
Dozent für Machine Learning
Technische Universität München
- Leitete viele Anwendungsprojekte von Studierenden zur Schulung von ML-Algorithmen und überwachte zahlreiche ML-Experimente mit MLflow und MLOps
- Unterstützte beim Unterrichten und bei der Programmierung von Konzepten des maschinellen Lernens
Aug. 2020 - März 2021
8 MonatenNew York, Vereinigte Staaten
LLMs-Ingenieur
Touchcast LLC
- Entwickelte und stellte ein RAG-System als Flask-Webservice auf AWS bereit, das Full-Stack-KI-Anwendungsentwicklungskompetenzen für ein automatisches Bildpositionierungssystem und ein Inhaltsverzeichnis-Generierungssystem zeigt
- Genutzte Bibliotheken: dlib, OpenCV, numpy, Transformer T5, BERT, BART
Jan. 2020 - Feb. 2024
4 Jahren 2 MonatenNew York, Vereinigte Staaten
Daten- & KI-Ingenieur
Upwork
- Entwicklung eines automatischen Kategorisierungssystems unter Verwendung von Wortähnlichkeit und Deep Learning
- Entwicklung einer Fragegenerierungsanwendung aus Cartoon-Bildern für eine Bildungseinrichtung
- Entwicklung einer Fahrpreisvorhersage für NYC-Taxi-Daten mit XGBoost basierend auf Big Data in S3-Buckets unter Verwendung von Amazon SageMaker und Unified Studio
- Entwicklung eines arabischen Question-Answering-Systems für Arbeitsrecht in Saudi-Arabien mithilfe von Information-Retrieval-Techniken
- Objekterkennungssystem zur Passagiererkennung
- Pneumonie-Erkennungssystem mit ResNet mit einer Klassifikationsgenauigkeit von 97 % und 91 %, bereitgestellt als Flask-Webseite auf Heroku
- Audio-Erkennungssystem mit eindeutigen Hashes (ähnlich Shazam) unter Verwendung von Python und SQL durch Nutzung von Bildverarbeitungstechniken
Zusammenfassung
Senior KI-Ingenieur mit Schwerpunkt auf cloud-nativen KI-Agenten und RAG-Systemen. Experte für LangChain/LangGraph, Python-Backend-Entwicklung (FastAPI) und Bereitstellung von Produktionslösungen auf Azure.
Sprachen
Deutsch
VerhandlungssicherEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Sept. 2021 - März 2024
Technische Universität München
Master of Science · Datenengineering und Analytik · München, Deutschland
Aug. 2015 - Juli 2020
Zewail University for Science and Technology
Bachelor of Science · Kommunikations- und Informationstechnik · Cairo, Ägypten
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