Umar Maqsud
Senior KI-Architekt und KI-Ingenieur
Erfahrungen
Senior KI-Architekt und KI-Ingenieur
Freelancer / Selbstständiger
- Beratung, Konzeption und Architektur von SaaS-Plattformen mit Fokus auf Automatisierung, Datenanalyse und Cloud-Bereitstellung
- Definition der Zielarchitektur sowie Steuerung des gesamten Entwicklungszyklus von der Implementierung bis zum produktiven Betrieb inklusive Stakeholder-Abstimmung
- Konzeption, Architektur und Umsetzung einer mandantenfähigen SaaS-Plattform
- Aufbau skalierbarer Daten- und Machine-Learning-Pipelines (Batch & Streaming) für Bestell- und Geschäftsdaten
- Entwicklung von KI-Modellen zur Datenanalyse (KPI-Berechnungen, Prognosen) und Integration in Datenpipelines
- KI-gestützte Verarbeitung von Kundenanfragen (Lieferstatus, Rechnung, Widerruf, Beschwerde) zur Automatisierung des Kundenservice
- Entwicklung von APIs, Microservices und Dashboards mit Python für datengetriebene Anwendungen
- Cloud-Bereitstellung in AWS und Automatisierung mit Infrastruktur als Code (Terraform); Containerisierung mit Docker und Kubernetes
- Aufbau von CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung mit GitLab CI und Governance der Deployment-Prozesse
- Implementierung von Überwachungs-Dashboards mit Grafana zur Beobachtung von Diensten und ML-Pipelines
- Umsetzung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (DSGVO-konformes Datenhandling, Protokollierung) inklusive Identitäts- und Zugriffsmanagement und rollenbasiertem Zugriffsschutz
Senior KI-Berater
Öffentlicher Auftraggeber (Projekt über IBM)
- Beratung, Konzeption und Umsetzung intelligenter Systeme zur Datenverarbeitung und Automatisierung von Prozessen mit Schwerpunkt auf Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Lernen und skalierbarer Software-Architektur
- Definition der Architektur und technische Umsetzung von KI-Lösungen in Projekten mit öffentlich-rechtlichem und sicherheitskritischem Fokus
- Modernisierung bestehender Altsysteme und Migration in containerisierte Microservices-Architekturen (Docker/Kubernetes)
- Aufbau und Architektur eines Systems zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die automatische Klassifikation von Nachrichtentexten mit unternehmensspezifischen Kategorien und automatisierter Merkmalsextraktion
- Entwicklung eines Verfahrens zur Priorisierung von Regressionstests mittels ML-Modell zur Optimierung der Testanalyse
- Einsatz semantischer Analyseverfahren im IT-Problemmanagement zur Beschleunigung der Störungsbearbeitung und Reduzierung von Wiederholungsfällen
- Java-Entwicklung von Backend-Komponenten mit Fokus auf Wartbarkeit, sauberem Code und Integration in bestehende Systemarchitekturen
- Aufbau einer skalierbaren MLOps-Referenzarchitektur mit automatisiertem Modell-Lebenszyklus-Management (Versionierung, Pipeline-Orchestrierung, Monitoring)
- Verantwortung für Roadmap der Architektur, CI/CD-Governance (GitLab, Jenkins) und Integration der MLOps-Toolchain
- Bewertung von Strategien für neue KI-Komponenten im Behördenumfeld zur Maximierung der Wiederverwendung vorhandener Lösungen
KI-Architekt und KI-Ingenieur
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
- Forschung und Entwicklung im Bereich Industrie 4.0 zur intelligenten Analyse von Sensordaten, Fehlerberichten und Produktionsparametern in cyber-physischen Fertigungsanlagen
- Entwicklung von Prognosemodellen zur Prozessoptimierung und von Methoden zur automatisierten Datenbereinigung in Echtzeit-Datenströmen
- Konzeption und Erforschung von Verfahren zur Analyse von Sensordaten und Auftragsparametern zur Effizienzsteigerung von Fertigungsprozessen
- Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen mit Apache Flink für Streaming- und Batch-Verarbeitung von Maschinensensordaten
- Analyse unstrukturierter Daten (Fehlerprotokolle, Wartungs- und Reparaturberichte) mittels Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur automatischen Fehlererkennung und Ursachendiagnose
- Implementierung von Methoden zur Echtzeit-Datenbereinigung und Sicherstellung der Datenqualität in kontinuierlichen Datenströmen
Softwareentwickler
IBM Watson Research Center
- Forschung und Entwicklung im Rahmen des IBM Watson DeepQA-Frameworks (Watson Multilingual Group)
- Konzeption und Implementierung eines graphbasierten Modells für Frage-Antwort-Systeme auf Basis des IBM DeepQA-Frameworks
- Analyse und Verarbeitung natürlichsprachlicher Texte mit einer Pipeline zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Extraktion semantischer Relationen
- Validierung des Ansatzes in Zusammenarbeit mit einem internationalen Forschungsteam in Dublin
Softwareentwickler
BetterTec GmbH
- Konzeption und Entwicklung von Web- und Backend-Funktionalitäten für eine Mobilitätsplattform mit Fokus auf Buchungssysteme, Nutzermanagement und Abrechnungsprozesse
- Entwicklung von Komponenten für Buchungs- und Abrechnungssysteme
- Integration externer Dienste und Schnittstellen (APIs) zur Einbindung von Preisinformationen und Buchungsfunktionen
- Modellierung und Optimierung relationaler Datenbanken (PostgreSQL) zur effizienten Datenverwaltung
- Implementierung zentraler Geschäftslogik für Nutzerverwaltung, Rechnungsstellung und Zahlungen inklusive Routenmatching
- Agile Entwicklung im Team nach Scrum mit kurzen Sprints und regelmäßigen Reviews
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 Informationstechnologie (11 Jahre), Regierung und Verwaltung (4.5 Jahre), Transport (3.5 Jahre) und Fertigung (2 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 Informationstechnologie (10.5 Jahre), Produktentwicklung (8.5 Jahre), Business Intelligence (3 Jahre) und Forschung und Entwicklung (2.5 Jahre).
Fähigkeiten
- Hybride Ki-architekturen (Vor Ort & Cloud)
- Pipelines Für Maschinelles Lernen
- Mlops
- Verwaltung Des Ml-lebenszyklus
- Datenengineering (Batch & Streaming)
- Architekturdefinition & Abstimmung Mit Stakeholdern
- Infrastruktur Als Code (Terraform)
- Ci/cd-governance (Gitlab Ci / Jenkins)
- Sicherheit & Compliance (Dsgvo / Iam / Rbac)
- Python
- Modellüberwachung & Versionierung (Mlflow / Kubeflow)
- Erklärbare Ki
- Verarbeitung Natürlicher Sprache (Nlp / Llm)
- Aws Sagemaker
- Docker & Kubernetes
- Java
- Microservices & Schnittstellenarchitektur
- Überwachung (Grafana)
- Lokale Ki-plattformen (Open-source-stack)
- Sql & Datenbanken
- Data Warehouse
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Berlin
Master of Science · Informatik · Berlin, Deutschland
Technische Universität Berlin
Bachelor of Science · Informatik · Berlin, Deutschland
Profil
Frequently asked questions
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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