Muhammad M.
KI/ML-Ingenieur
Erfahrungen
Dez. 2023 - Bis heute
2 Jahren 1 MonateKI/ML-Ingenieur
Software Alliance
- „Just Walk Out“-System: Integration von YOLOv5 für Objekterkennung und Segmentierung, kombiniert mit Deep SORT für Echtzeit-Personenverfolgung
- Computer-Vision-Lösungen: Echtzeit-Tracking mit YOLOv8 und Objektsegmentierung für präzise Produktidentifikation implementiert
- Sensorintegration: Einbindung von Gewichtssensoren und virtuellen Polylinien zur Erkennung und Steuerung von Artikelinteraktionen
- Edge Computing: Einsatz von Edge Computing für latenzarme Verarbeitung und Echtzeit-Entscheidungen
- Verbesserung der Benutzererfahrung: Ermöglichung eines nahtlosen Einkaufserlebnisses durch Automatisierung der Kaufverfolgung und Abrechnung
- Operative Effizienz: Optimierung der Ladenabläufe durch Reduzierung der Warteschlangen an der Kasse und effizientes Ressourcenmanagement
- RAG-basierte Systeme: Entwicklung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen mit LangChain und Hugging Face unter Verwendung des Meta LLAMA-Modells mit Ollama für bessere Sprachverständnis- und Antwortgenerierung
Juni 2023 - Jan. 2024
8 MonatenML-Ingenieur
Kyaas Solutions
- Chatbot entwickelt: Lead-Generation-Chatbot für Schuhverkäufe erstellt, mit Data Scraping, JSON- und PDF-Dateien; Wissensbasis mit Faiss und LangChain implementiert für bessere Modellflexibilität und kontextbezogene Antworten
- LLM-Integration für Chatbot: Einbindung eines großen Sprachmodells, um dynamische Antworten auf Nutzeranfragen zu Produktdetails, Verfügbarkeit und Verkäufen zu generieren, inklusive direkter Produktlinks
- KI-generierte Videoproduktion: System entworfen, um Videos aus nutzergenerierten Themen zu erstellen, indem Skripte mit GPT erzeugt, in Szenen umgewandelt und Text-to-Speech für die Vertonung integriert wurden
- Visuelle Synchronisation: Abstimmung visueller Elemente mit der Vertonung anhand extrahierter Schlüsselwörter, um ein stimmiges und mitreißendes Videoerlebnis zu gewährleisten
- Videozusammenstellung: Zusammenführung von Sprachkommentar und visuellen Szenen, Nutzung von APIs wie Pixel API für die Videoauslieferung, um informative und optisch ansprechende Inhalte zu produzieren
Sept. 2022 - Dez. 2023
1 Jahr 4 MonatenML/NLP-Ingenieur
Conzummate Tech
- KI-gestütztes Grammatik-Korrektursystem entworfen: End-to-End-Lösung für schwedische Grammatikfehlerkorrektur entwickelt, erreicht ~90 % Genauigkeit durch überwachte Lernverfahren
- Datenerfassung & -vorverarbeitung: Einsatz von Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup für Web-Scraping, Requests für Datenabruf und Regex zur Textbereinigung; Nutzung von Pandas und NumPy für Datenmanipulation und -vorbereitung
- Modellentwicklung & -optimierung: Training von überwachter und unüberwachter Modelle mit Scikit-learn für Feature-Extraktion und Keras für Deep Learning; Feintuning von LSTM-Modellen zur Steigerung der Korrektursgenauigkeit
- Natürliche Sprachverarbeitung: Anwendung von NLTK für Textanalyse und sprachliche Datenverarbeitung, einschließlich Tokenisierung, POS-Tagging und Parsing
- API-Entwicklung: Erstellung von APIs für Grammatikkorrektur mit Flask und FastAPI, um nahtlose Benutzerinteraktion und Integrationen mit anderen Anwendungen zu ermöglichen
- Technische Kompetenz: Nachweisliche Expertise in Python für Data Science, Machine Learning und NLP, Einsatz verschiedener Bibliotheken und Tools für ein hochpräzises Grammatik-Korrektursystem
Dez. 2021 - Sept. 2022
10 MonatenML-Ingenieur
DBG Technologies
- AWS-Integration: Nutzung von AWS-Diensten wie EMR und Glue zum Aufbau einer skalierbaren Datenverarbeitungspipeline; Einsatz von S3 für Datenspeicherung und -zugriff
- ETL-Entwicklung: Erstellung und Ausführung von ETL-Skripten mit Apache Spark auf EMR-Clustern für effiziente Datenvorverarbeitung und -bereinigung
- Datenmanagement: Verarbeitung und Strukturierung großer Datenmengen, Speicherung der bereinigten Daten in S3-Buckets
- Backend-Entwicklung: Backend mit Flask entwickelt, APIs bereitgestellt für nahtlose Interaktion zwischen Frontend und Backend
- Netzwerkgraph-Erstellung: Einsatz von NetworkX zur Verarbeitung von Telekommunikationsdaten und Erstellung von Netzwerkgraphs für Social-Network-Analysen
- Graph-Visualisierung: Integration von Cytoscape zur interaktiven Darstellung von Netzwerkgraphs im Frontend, um Nutzern Exploration und Analyse von Graphstrukturen zu ermöglichen
- Algorithmus-Implementierung: Anwendung verschiedener Graphalgorithmen, darunter Zentralitäts- und Zwischenzentralitätsberechnung, zur Mustererkennung und Aufdeckung krimineller Netzwerke
Juni 2021 - Dez. 2021
7 MonatenDS/ML-Ingenieur
SlimLogix
- Datensatz- & Frame-Extraktion: Einsatz des UCF Crime-Datensatzes, Extraktion von Frames aus Videos mithilfe annotierter Dateien
- Sequenz-Erstellung: Reihenfolge der extrahierten Frames für Videoabfolgen generiert
- Modellentwicklung: Entwicklung eines 3D-Convolutional Neural Network mit TensorFlow zur Klassifikation von Kriminalitätskategorien wie Missbrauch, Feuer und Explosionen
- Echtzeit-Erkennung: Implementierung des 3D-CNN-Modells zur Echtzeitaufnahme von Straftaten, Verbesserung der Überwachungs- und Sicherheitsfunktionen
- GAN-Training: Einsatz bedingter Generative Adversarial Networks zur Erstellung von individuellen Logos
- Konditionierung & Rauschzugabe: Hinzufügen von Rauschen und Konditionierung des GAN auf bestimmte Logoklassen zur Erstellung benutzerdefinierter Logos
- Logogenerierung: Ermöglichung der Logoerstellung basierend auf nutzerdefinierten Klassen und Rauschparametern
- Erstellung benutzerdefinierter Datensätze: Entwicklung eines eigenen Datensatzes durch Aufzeichnung von Mitarbeitern, die jeden Buchstaben von A bis Z sprechen
- Datenverarbeitung: Verarbeitung von Videodaten mit Lippenbewegungen mithilfe von 3D-Convolutional Neural Networks
- Modelltraining für Lippenlesen: Training des 3D-CNN-Modells zur Erkennung gesprochener Buchstaben anhand der Lippenbewegungen
- Herausforderungen: Bewältigung von Herausforderungen wie geringer Videoqualität und Datensatzvorbereitung, um die Grundlage für zukünftige Verbesserungen zu schaffen
Zusammenfassung
Mit Erfahrung in Software-Lifecycle-Prozessen spezialisiere ich mich auf KI/ML/NLP/CV und Python-Entwicklung. Meine Expertise umfasst Natural Language Processing, große Sprachmodelle, Computer Vision und Data Engineering. Ich habe eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Entwicklung und Implementierung innovativer KI-Lösungen und arbeite mit funktionsübergreifenden Teams an unternehmensweiten Projekten.
Meine Leidenschaft ist die Integration modernster erklärbarer und verantwortungsvoller KI-Technologien, um das Kundenerlebnis zu verbessern und wirkungsvolle Lösungen zu schaffen.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherPanjabi
VerhandlungssicherUrdu
VerhandlungssicherAusbildung
Virtual University of Pakistan
Bachelor of Science · Mathematik · Pakistan
Zertifikate & Bescheinigungen
AI Classroom Series
Microsoft
Amazon Web Services (AWS) Complete Data Analyst Bootcamp
Udemy
Introduction To Machine Learning
Microsoft
Machine Learning From Basics
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Planning A Machine Learning Course To Advance Project
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Python 101 For Data Science
IBM
Python Programming Complete
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