Shiva Khoshhal Doost
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Erfahrungen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Politecnico di Torino
- Entwicklung von rechnergestützten Prognosemodellen (CNN-basiert) mit großen meteorologischen und Energiedatensätzen und deterministischer Auswertung.
- Aufbau von Python-Workflows für Datenimport, Datenbereinigung, Feature Engineering, EDA und Modelvalidierung.
- Entwicklung von End-to-End-Analyse-Pipelines und Dokumentation der Reproduzierbarkeit von Experimenten.
- Erstellung analytischer Dashboards (Power BI, Matplotlib) zur Unterstützung der Modellleistungsbewertung.
KI-Ingenieur-Praktikant
Tecnocad
- Implementierung von Echtzeit-Computer-Vision-Pipelines (YOLOX + ROS2) für Robotikanwendungen.
- Optimierung von Wahrnehmungsmodellen mit ONNX, wodurch die Inferenzlatenz um ca. 35% gesenkt wurde.
- Entwicklung reproduzierbarer C++-Workflows für Modellvorbereitung, Tests und Integration.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Tabarestan University
- Aufbau von neuronalen Netzen für Vorhersageaufgaben auf strukturierten und unstrukturierten Datensätzen.
- Sicherstellung deterministischer Trainingsumgebungen und reproduzierbarer experimenteller Abläufe.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
University of Mazandaran
- Durchführung von Reinforcement-Learning-Simulationen (Q-Learning) unter kontrollierten, reproduzierbaren Bedingungen.
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 (5 Jahre), Energie (1 Jahr), Informationstechnologie (0.5 Jahre) und Fertigung (0.5 Jahre).
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 (5 Jahre), Business Intelligence (1 Jahr) und Produktentwicklung (0.5 Jahre).
Zusammenfassung
Datenwissenschaftler und KI-Ingenieur mit Erfahrung in Deep Learning, Computer Vision und kompletten Machine-Learning-Workflows. Erfahren in Python (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels), reproduzierbarer Modellierung, Feature Engineering und der Konzipierung analytischer Probleme. Hintergrund in LLM-Entwicklung (RAG, LangChain), multimodalen Modellen, Forecasting-Pipelines und rechenintensiven Modellen. Ausgeprägte Fähigkeit, deterministische Analyse-Workflows zu erstellen, die sich an realen Geschäftsszenarien orientieren.
Fähigkeiten
- Python Für Data Science: Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn
- Machine Learning: Regression, Klassifikation, Forecasting, Feature Engineering, Modelvalidierung
- Deep Learning: Cnns, Transformers, Bert, Resnet, Pytorch, Tensorflow
- Genai / Llm: Rag, Langchain, Faiss, Vektordatenbanken, Prompt-engineering
- Data Engineering: Sql, Etl-pipelines, Datenimport, Datenbereinigung, Reproduzierbare Workflows
- Tools & Mlops: Docker, Git, Mlflow, Fastapi, Onnx, Ros2
- Visualisierung: Power Bi, Matplotlib
- Bereiche: Betrugserkennung, Forecasting, Kundenanalyse, Computer Vision, Robotik
Sprachen
Ausbildung
Politecnico di Torino
MSc, Datenwissenschaft und Ingenieurwesen · Datenwissenschaft und Ingenieurwesen · Italien
Tabarestan University
MSc, Computertechnik · Computertechnik · Iran, Islamische Republik
University of Mazandaran
BSc, Computertechnik · Computertechnik · Iran, Islamische Republik
Profil
Frequently asked questions
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
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