Muhammad M.

KI/ML-Ingenieur

Lahore, Pakistan

Erfahrungen

Dez. 2023 - Bis heute
1 Jahr 11 Monaten

KI/ML-Ingenieur

Software Alliance

  • "Just Walk Out"-System: integrierte YOLOv5 für Objekterkennung und Segmentierung, kombiniert mit Deep SORT für Echtzeit-Personenverfolgung
  • Computer-Vision-Lösungen: setzte Echtzeit-Verfolgung mit YOLOv8 und Objeksegmentierung zur genauen Produkterkennung ein
  • Sensorintegration: implementierte Gewichtssensoren und virtuelle Polylinien zur Erkennung und Verwaltung von Artikelinteraktionen
  • Edge Computing: nutzte Edge-Computing für latenzarme Verarbeitung und Echtzeit-Entscheidungen
  • Verbesserung der Benutzererfahrung: ermöglichte ein nahtloses Einkaufserlebnis durch Automatisierung der Kaufverfolgung und Abrechnung
  • Operative Effizienz: optimierte den Filialbetrieb durch Reduzierung von Kassenschlangen und bessere Ressourcenverwaltung
  • RAG-basierte Systeme: entwickelte Retrieval-Augmented-Generation-Systeme mit LangChain und Hugging Face, nutzte das Meta LLAMA-Modell mit Ollama für verbessertes Sprachverständnis und Antwortgenerierung
Juni 2023 - Jan. 2024
8 Monaten

ML-Ingenieur

Kyaas Solutions

  • Chatbot-Entwicklung: entwickelte einen Lead-Generation-Chatbot für Schuhverkäufe mithilfe von Data Scraping, JSON- und PDF-Dateien; implementierte eine Wissensdatenbank mit Faiss und LangChain für mehr Modellflexibilität und kontextbezogene Antworten
  • Integration eines LLM für Chatbot: nutzte ein großes Sprachmodell, um dynamische Antworten auf Nutzeranfragen zu Produktdetails, Verfügbarkeit und Verkauf zu generieren, inklusive direkter Produktlinks
  • KI-generierte Videoproduktion: entwarf ein System, um Videos aus nutzerdefinierten Themen zu erstellen, indem Skripte mit GPT erzeugt, in Szenen umgewandelt und Text-zu-Sprache für die Vertonung integriert wurden
  • Visuelle Synchronisation: synchronisierte visuelle Elemente mit dem Voice-over anhand extrahierter Schlüsselwörter, um ein kohärentes und ansprechendes Videoerlebnis zu gewährleisten
  • Videoproduktion: kombinierte Sprachkommentar mit visuellen Szenen und nutzte APIs wie Pixel API für die Videolieferung, um informative und optisch ansprechende Inhalte zu erstellen
Sept. 2022 - Dez. 2023
1 Jahr 4 Monaten

ML/NLP-Ingenieur

Conzummate Tech

  • Entwicklung eines KI-Grammatik-Korrektursystems: entwickelte eine End-to-End-Lösung zur Korrektur schwedischer Grammatik und erreichte dabei etwa 90% Genauigkeit mittels überwachter Lernverfahren
  • Datenerfassung & -vorverarbeitung: nutzte Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup für Web-Scraping, Requests für Datenabruf und Regex zur Textbereinigung; verwendete Pandas und NumPy zur Datenmanipulation und -aufbereitung
  • Modelltraining & -optimierung: trainierte überwachte und unüberwachte Modelle mit Scikit-learn für Merkmalsextraktion und Keras für Deep Learning; feinabgestimmte LSTM-Modelle zur Verbesserung der Grammatik-Korrekturgenauigkeit
  • Verarbeitung natürlicher Sprache: wandte NLTK zur Textanalyse und linguistischen Datenverarbeitung an, einschließlich Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging und Parsing
  • API-Entwicklung: entwickelte APIs für die Grammatik-Korrektur mit Flask und FastAPI, um nahtlose Nutzerinteraktion und Integration mit anderen Anwendungen zu ermöglichen
  • Technische Kompetenz: bewies Expertise in Python für Data Science, maschinelles Lernen und NLP, unter Einsatz verschiedener Bibliotheken und Tools zur Bereitstellung eines hochpräzisen Grammatik-Korrektursystems
Dez. 2021 - Sept. 2022
10 Monaten

ML-Ingenieur

DBG Technologies

  • AWS-Integration: nutzte AWS-Services wie EMR und Glue zum Aufbau einer skalierbaren Datenverarbeitungspipeline; setzte S3 für Datenspeicherung und Zugriff ein
  • ETL-Entwicklung: erstellte und führte ETL-Skripte mit Apache Spark auf EMR-Clustern für effiziente Datenvorverarbeitung und -bereinigung aus
  • Datenmanagement: verarbeitete und strukturierte große Datenmengen und speicherte die bereinigten Daten wieder in S3-Buckets
  • Backend-Entwicklung: entwickelte das Backend mit Flask und stellte APIs für nahtlose Interaktion zwischen Frontend und Backend bereit
  • Erstellung von Netzwerkgrafen: verwendete NetworkX zur Verarbeitung von Telekommunikationsdaten und zum Erstellen von Netzwerkgrafen für die Analyse sozialer Netzwerke
  • Grafische Darstellung: integrierte Cytoscape für die interaktive Visualisierung von Netzwerkgrafen im Frontend, sodass Nutzer Graphstrukturen erkunden und analysieren können
  • Algorithmus-Implementierung: wendete verschiedene Graphalgorithmen an, darunter Zentralitäts- und Zwischenzentralitätsanalysen, um Muster zu erkennen und kriminelle Netzwerke aufzudecken
Juni 2021 - Dez. 2021
7 Monaten

DS/ML-Ingenieur

SlimLogix

  • Datensatzerfassung & Frame-Extraktion: nutzte den UCF-Crime-Datensatz und extrahierte Frames aus Videos mithilfe annotierter Dateien
  • Sequenz-Erstellung: ordnete die extrahierten Frames zu Videosequenzen
  • Modelltraining: entwickelte ein 3D-Convolutional-Neural-Network mit TensorFlow zur Klassifizierung von Kriminalitätskategorien wie Missbrauch, Brand und Explosionen
  • Echtzeiterkennung: setzte das 3D-CNN-Modell für die Echtzeit-Erkennung von Straftaten ein und verbesserte so Überwachungs- und Sicherheitsfunktionen
  • GAN-Training: verwendete bedingte Generative Adversarial Networks, um benutzerdefinierte Logos zu erzeugen
  • Konditionierung & Rauschzugabe: fügte Rauschen hinzu und konditionierte das GAN auf bestimmte Logo-Klassen, um benutzerdefinierte Logos zu erstellen
  • Logogenerierung: ermöglichte die Erstellung von Logos basierend auf nutzerdefinierten Klassen und Rauschinput
  • Erstellung eines benutzerdefinierten Datensatzes: erstellte einen eigenen Datensatz, indem Mitarbeitende das Alphabet von A bis Z aufnahmen
  • Datenverarbeitung: verarbeitete Videodaten von Lippenbewegungen mit 3D-Convolutional-Neural-Networks
  • Modelltraining fürs Lippenlesen: trainierte das 3D-CNN-Modell, um gesprochene Buchstaben des Alphabets an den Lippenbewegungen zu erkennen
  • Herausforderungen: bewältigte Probleme wie niedrige Videoqualität und Datensatzvorbereitung, um den Grundstein für zukünftige Verbesserungen zu legen

Zusammenfassung

Mit Erfahrung in Software-Lifecycle-Prozessen spezialisiere ich mich auf KI/ML/NLP/CV und Python-Entwicklung. Meine Expertise umfasst natürliche Sprachverarbeitung, große Sprachmodelle, Computer Vision und Datenengineering. Ich kann eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in der Entwicklung und Implementierung innovativer KI-Lösungen vorweisen und arbeite mit funktionsübergreifenden Teams an Projekten auf Unternehmensebene.

Meine Leidenschaft liegt darin, modernste erklärbare und verantwortungsbewusste KI-Technologien zu integrieren, um Kundenerlebnisse zu verbessern und wirkungsvolle Lösungen zu liefern.

Sprachen

Englisch
Verhandlungssicher
Panjabi
Verhandlungssicher
Urdu
Verhandlungssicher

Ausbildung

Virtual University of Pakistan

Bachelor · Mathematik · Pakistan

Zertifikate & Bescheinigungen

KI-Klassenraumserie

Microsoft

Amazon Web Services (AWS) Komplettes Data-Analyst-Bootcamp

Udemy

Einführung in maschinelles Lernen

Microsoft

Maschinelles Lernen von Grund auf

Udemy

Planung eines Maschinellen-Lern-Kurses zur Projektweiterentwicklung

Udemy

Python 101 für Data Science

IBM

Python-Programmierung Komplett

Udemy

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