Musaib Parray - Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen

Q: Wo ist Musaib ansässig?

Musaib ist in Erlangen, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote -Projekte.

Q: Welche Sprachen spricht Musaib?

Musaib spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Musaib?

Musaib hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Musaib in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 5 Monate . Beachten Sie, dass Musaib möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Musaib?

Die neueste Position von Musaib ist Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg .

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

In den letzten Jahren hat Musaib für Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg , LMS, FAU Erlangen-Nürnberg und Aligarh Muslim University gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Musaib die meiste Erfahrung?

Musaib hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung , Gesundheitswesen und Automotive . Musaib hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie .

Q: In welchen Bereichen hat Musaib die meiste Erfahrung?

Musaib hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung .

Q: Was ist die Ausbildung von Musaib?

Musaib hat einen Master in Nachrichten- und Multimediatechnik from Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und einen Bachelor in Elektrotechnik from Aligarh Muslim University .

Q: Wie ist die Verfügbarkeit von Musaib?

Musaib ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Recommended expert

Erlangen, Deutschland

Erfahrungen

Okt. 2025 - Bis heute

6 Monate

Deutschland

Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen

Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg

Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.

Apr. 2025 - Aug. 2025

5 Monate

Deutschland

Machine Learning Lab – Autonomes Fahren & Generative Modelle

LMS, FAU Erlangen-Nürnberg

Aufbau einer ML-Pipeline für autonomes Fahren in OpenAI Gymnasium, wobei aus Simulationsbildern und Steueraktionen gelabelte Datensätze erstellt wurden.
Entwurf und Training leichter CNN- und RNN-Modelle für End-to-End-Steuerung sowie Implementierung von Modellkompression für Echtzeitinferenz.
Entwicklung und Training eines Diffusionsmodells von Grund auf auf MNIST mit Implementierung von Entrauschen, Sampling und Bilderzeugung während der Inferenz.

Jan. 2025 - März 2025

3 Monate

Deutschland

Optimierung der Canny-Kantenerkennung (DSP-Laborprojekt)

LMS, FAU Erlangen-Nürnberg

Implementierung der vollständigen Canny-Kantenerkennungspipeline in Python mit OpenCV, modulare Aufteilung wichtiger Schritte wie Gradientenberechnung und Hysterese-Schwellenwert.
Leistungssteigerung durch Integration von CLAHE-Vorverarbeitung und mehrstufiger Gauß-Filterung zur Verbesserung von Kantenkontrast und Lokalisierung.
Durchführung von Experimenten am BSDS500-Datensatz zur Analyse der Auswirkungen von Parameteranpassungen und der Kombination von Kanten auf mehreren Skalen.

Sept. 2022 - Mai 2023

9 Monate

Indien

Bachelorarbeit – EEG-Anfallserkennung mit CNN

Aligarh Muslim University

Entwicklung eines CNN-basierten Modells zur Erkennung epileptischer Anfälle anhand von CHB-MIT-EEG-Daten.
Vergleich von Zeitbereichs- und FFT-basierten Merkmalen mit besserer Leistung bei Frequenzbereichseingaben.
Entwurf eines leichten CNN für die Echtzeitklassifikation von Anfallszuständen (Interiktal, Präiktal, Iktal).

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 (1.5 Jahre), Automotive (0.5 Jahre), Informationstechnologie (0.5 Jahre) und Gesundheitswesen (0.5 Jahre).

Bildung

Automotive

Informationstechnologie

Gesundheitswesen

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 (1.5 Jahre).

Forschung und Entwicklung

Zusammenfassung

M.Sc.-Student im Fach Maschinelles Lernen in der Signalverarbeitung an der FAU Erlangen mit soliden Grundlagen in maschinellem Lernen, Signalverarbeitung und tiefen generativen Modellen. Erfahren in der Implementierung neuronaler Architekturen für Wahrnehmungs- und Generierungsaufgaben.

Fähigkeiten

Programmierung: Python, Matlab, C++
Bibliotheken & Frameworks: Pytorch, Numpy, Scipy, Gymnasium, Librosa
Werkzeuge: Jupyter, Matlab, Git
Bereiche: Deep Learning, Generative Modelle (Gans, Diffusionsmodelle), Reinforcement Learning, Audio- Und Bildverarbeitung, Adaptiven Filtern
Weitere Fähigkeiten: Datenvisualisierung, Versionsverwaltung, Wissenschaftliches Schreiben

Sprachen

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2023 - Bis heute

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

Master of Science, Nachrichten- und Multimediatechnik · Nachrichten- und Multimediatechnik · Erlangen, Deutschland

Okt. 2019 - Juni 2023

Aligarh Muslim University

Bachelor of Technology, Elektrotechnik · Elektrotechnik · Aligarh, Indien · Erste Division mit Auszeichnung, 8.95/10.0

Profil

Erstellt

Oktober 2025

Stand

Oktober 2025

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist Musaib ansässig?

Musaib ist in Erlangen, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.

Welche Sprachen spricht Musaib?

Musaib spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Musaib?

Musaib hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Musaib in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 5 Monate. Beachten Sie, dass Musaib möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Musaib am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Musaib gut geeignet für Rollen wie: Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen, Machine Learning Lab – Autonomes Fahren & Generative Modelle, Optimierung der Canny-Kantenerkennung (DSP-Laborprojekt).

Was ist das neueste Projekt von Musaib?

Die neueste Position von Musaib ist Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg.

Für welche Unternehmen hat Musaib in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Musaib für Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg, LMS, FAU Erlangen-Nürnberg und Aligarh Muslim University gearbeitet.

In welchen Industrien hat Musaib die meiste Erfahrung?

Musaib hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Gesundheitswesen und Automotive. Musaib hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie.

In welchen Bereichen hat Musaib die meiste Erfahrung?

Musaib hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung.

Was ist die Ausbildung von Musaib?

Musaib hat einen Master in Nachrichten- und Multimediatechnik from Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und einen Bachelor in Elektrotechnik from Aligarh Muslim University.

Wie ist die Verfügbarkeit von Musaib?

Musaib ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Musaib?

Der Stundensatz von Musaib 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 Musaib beauftragen?

Um Musaib 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.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 770-930 €

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.