Atul S.-Forschungsassistent – KI-Systeme & Softwareentwicklung
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Erfahrungen
Forschungsassistent – KI-Systeme & Softwareentwicklung
Philipps-Universität Marburg
- Entwickelte und führte End-to-End-KI-Implementierungen in verschiedenen Forschungsbereichen durch: passte einen PMAM-Transformer in PyTorch für historische Sprachanotation an, arbeitete an großangelegter Bildklassifikation (Deutsches Insektenmonitoring-Programm) und an der Segmentierung von 3D-Medizinscans – deckte den kompletten Ablauf ab, von Anforderungsanalyse und Datenaufbereitung über Modelldesign, Training, Evaluation bis zur Ergebnisübergabe an Fachexperten.
- Erstellte LLM-basierte, agentenbasierte Workflows für mehrstufige kontextbezogene Recherche und Verarbeitung historischer Daten: orchestrierte Aufgabenverteilung, Retrieval-Erweiterung und Generierungsphasen – erhielt praxisnahe Einblicke, wo LLM-Systeme zuverlässig arbeiten, wo sie versagen und wie man robuste Pipelines um diese Einschränkungen herum aufbaut.
- Entwickelte eine Full-Stack-Webplattform in TypeScript und React mit REST-API und Elasticsearch-Backend und integrierte KI-gestützte Recherche in ein interaktives Portal für Forschende – zeigte die Fähigkeit, KI-Komponenten Ende-zu-Ende in bestehende Systeme einzubetten und nicht nur als eigenständige Modelle.
- Setzte Claude Code und Cursor als primäre Engineering-Tools in allen Projekten ein, mit tiefem Praxiswissen über KI-unterstützte Entwicklungs-Workflows, ihre Zuverlässigkeit und ihre Integration in strukturierte Entwicklungsprozesse für gleichbleibende Qualität.
Senior Software Engineer
Comviva
- Führte die technische Umsetzung von Backend-Integrationsservices für Etisalat UAE: arbeitete direkt mit den Stakeholdern zusammen, um Anforderungen zu verstehen, technische Machbarkeit zu prüfen, die Lösungsarchitektur zu entwerfen und zuverlässige Serviceintegrationen bereitzustellen – analog zum Forward-Deployed-Client-Engagement-Modell.
- Entwickelte einen internen GenAI-Support-Assistenten (Gewinner des Comviva Hackathon 2022) mit mehrstufiger, LangGraph-ähnlicher Orchestrierung und JIRA-API-Integration: begleitete die Lösung vom Prototyp bis zur internen Bereitstellung und schulte das Betriebsteam im effektiven Einsatz.
- Entwickelte hochskalierbare Backend-Services in Go und Java nach SOLID-Prinzipien, betrieb Kubernetes/Docker/Helm-Cluster für verteilte Multi-Instance-Bereitstellung und implementierte fehlertolerantes Failover mit Redis/KeyDB – sicherte die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der produktiven, KI-gestützten Services.
- Baute CI/CD-Pipelines (Jenkins, GitLab CI) und Produktions-Observability-Infrastruktur (Grafana, SigNoz) von Grund auf auf: systematischer Ansatz, um sicherzustellen, dass eingesetzte KI- und Backend-Systeme unter Produktionslast wie erwartet laufen, inklusive strukturierter Incident-Analyse und -Lösung.
- Arbeitete in einem schnelllebigen Agile/Kanban-Umfeld mit Produkt-, DevOps- und QA-Teams zusammen – führte Peer-Code-Reviews durch, leitete technische Retrospektiven und lieferte in komplexen, multi-stakeholder Umgebungen stets termingerecht.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Telekommunikation und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Betrieb, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).
Fähigkeiten
- Ki / Ml: Pytorch, Tensorflow, Hugging Face Transformers, Scikit-Learn, Llm-Orchestrierung, Rag, Semantische Suche, Agentenbasierte Workflows, Computer Vision, Nlp
- Cloud & Infrastruktur: Gcp, Aws, Docker, Kubernetes, Helm, Terraform, Ansible, Ci/Cd (Jenkins, Gitlab Ci)
- Backend & Apis: Rest-Apis, Grpc/Protobufs, Apache Kafka, Elasticsearch, Postgresql, Mongodb, Redis, Solid-Entwicklung
- Genai & Dev-Tools: Claude Code, Cursor, Prompt-Engineering, Langgraph-äHnliche Orchestrierung, Integration Von Genai-In-Production-Prinzipien
- Observability & Tools: Grafana, Prometheus, Signoz, Git, Jira, Linux, Daten-Pipeline-Design
Sprachen
Ausbildung
Philipps-Universität Marburg
M.Sc. in Informatik · Informatik · Marburg, Deutschland
Motilal Nehru National Institute of Technology, Allahabad
B.Tech. in Informationstechnik · Informationstechnik · Prayagraj, Indien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Atul ist in Marburg, Deutschland ansässig.
Atul spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).
Atul hat mindestens 4 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Atul in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 2 Monate. Beachten Sie, dass Atul möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Atul gut geeignet für Rollen wie: Forschungsassistent – KI-Systeme & Softwareentwicklung, Senior Software Engineer.
Die neueste Position von Atul ist Forschungsassistent – KI-Systeme & Softwareentwicklung bei Philipps-Universität Marburg.
In den letzten Jahren hat Atul für Philipps-Universität Marburg und Comviva gearbeitet.
Atul hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Telekommunikation und Bildung.
Atul hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Betrieb und Produktentwicklung. Atul hat auch etwas Erfahrung in Forschung und Entwicklung (F&E).
Atul hat einen Master in Informatik von Philipps-Universität Marburg und einen Bachelor in Informationstechnik von Motilal Nehru National Institute of Technology, Allahabad.
Die Verfügbarkeit von Atul muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 14 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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