Ege Paksoy - KI-Forschungspartner

Q: Wo ist Ege ansässig?

Ege ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Ege?

Ege spricht folgende Sprachen: Turkish (Muttersprache), English (Verhandlungssicher), German (Fortgeschritten) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Ege?

Ege hat mindestens 3 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Ege in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 1 Monat . Beachten Sie, dass Ege möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Ege?

Die neueste Position von Ege ist KI-Forschungspartner bei NPO .

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

In den letzten Jahren hat Ege für NPO , Green Unified Scenarios und Zuse Institute Berlin gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Ege die meiste Erfahrung?

Ege hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Gesundheitswesen , Medien, Unterhaltung und Druck und Regierung und öffentliche Verwaltung . Ege hat auch etwas Erfahrung in Versorgungsdienstleistungen .

Q: In welchen Bereichen hat Ege die meiste Erfahrung?

Ege hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT) .

Q: Was ist die Ausbildung von Ege?

Ege hat einen Master in Mathematik from Freie Universität Berlin und einen Bachelor in Mathematik from Istanbul Bilgi University .

Empfohlener Experte

Berlin, Deutschland

Erfahrungen

Sept. 2024 - Okt. 2025

1 Jahr 2 Monate

KI-Forschungspartner

NPO

Mitarbeit am Karakutu-Projekt und Entwicklung KI-gestützter Tools zur Analyse von Nachrichten in der Türkei.
Unterstützung beim Web Scraping, Anwendung von NER zur Extraktion von Entitäten und Erstellung interaktiver Filteroberflächen (Vue.js, Plotly.js) für die Suche nach Entitäten und Standorten.
Durchführung von Sentiment- und Content-Shift-Analysen, um redaktionelle Einflüsse in bearbeiteten Nachrichtenartikeln zu erkennen.

Jan. 2024 - Juni 2024

6 Monate

Data Scientist (Praktikant)

Green Unified Scenarios

Erstellung von Digital-Twin-Modellen für städtische Grünflächen, um CO2-Emissionen, Wasserverbrauch und Verbesserungen der Luftqualität vorherzusagen.
Nutzung von AWS S3 für umfangreiche Datenabrufe und -speicherung und Entwicklung geospatialer Analysemodelle mit Python, GeoPandas und Shapely.

Apr. 2021 - Dez. 2022

1 Jahr 9 Monate

Berlin, Deutschland

Deep-Learning-Forscher

Zuse Institute Berlin

Implementierung und Evaluation von U-Net- und Deep-U-Net-Architekturen für die 3D-Segmentierung von Implantatbehandlungen auf klinischen Daten der Charité und Festlegung der Basisleistung deterministischer Modelle.
Konzipierung und Entwicklung eines neuartigen probabilistischen Segmentierungsframeworks, das Gaussian Processes mit tiefen Netzen kombiniert, um hochauflösende Vorhersagen mit Unsicherheitsangabe zu erzeugen.
Aufbau von End-to-End-Trainings- und Validierungspipelines sowie Durchführung eines vergleichenden Benchmarks gegen Probabilistic U-Net und PhiSeg.
Erzielung einer erstklassigen quantitativen Leistung bei gleichzeitiger Überwindung früherer Modellgrenzen in der Auflösung und Verbesserung der Segmentierungszuverlässigkeit in anatomisch unklaren Bereichen.

Branchenerfahrung

Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Gesundheitswesen, Medien, Unterhaltung und Druck, Regierung und öffentliche Verwaltung und Versorgungsdienstleistungen.

Gesundheitswesen

Medien, Unterhaltung und Druck

Regierung und öffentliche Verwaltung

Versorgungsdienstleistungen

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Forschung und Entwicklung (F&E).

Informationstechnologie (IT)

Forschung und Entwicklung (F&E)

Zusammenfassung

Forschungsingenieur für Machine Learning und KI-Experte mit Erfahrung in probabilistischer Modellierung und Deep Learning. Versiert in der Entwicklung skalierbarer KI-Modelle für Computer Vision und darin, Forschungsergebnisse praktisch umzusetzen.

Fähigkeiten

Programmierung: Python, Sql, Bash, Latex (Grundkenntnisse In C++, Haskell)
Machine Learning & Deep Learning: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Transformers (Bert), Hugging Face, Tensorboard
Computer Vision & Medizinische Bildgebung: Opencv, Nibabel, 3d Slicer (Grundkenntnisse)
Datenanalyse & Visualisierung: Numpy, Pandas, Geopandas, Shapely, Matplotlib, Plotly.js
Entwicklungs- & Web-tools: Fastapi, Docker, Git, Postgresql, Aws S3, Linux, Vue.js

Sprachen

Türkisch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2021 - Dez. 2023

Freie Universität Berlin

Master in Mathematik · Mathematik · Berlin, Deutschland

Okt. 2014 - Juni 2018

Istanbul Bilgi University

Bachelor in Mathematik · Mathematik · İstanbul, Türkei

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 3

Erfahrung in Gesundheitswesen 1.5 J.

Durchschn. Dauer 1 J. 1 M.

Längste Erfahrung 1 J. 8 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 1 (Deutschland)

Hauptland Deutschland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen KI-Forschungspartner, Data Scientist (Praktikant), Deep-Learning-Forscher

Hauptbranchen Gesundheitswesen, Medien, Unterhaltung und Druck, Regierung und öffentliche Verwaltung

Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Profil

Erstellt

November 2025

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Frequently Asked Questions

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Wo ist Ege ansässig?

Ege ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Ege?

Ege spricht folgende Sprachen: Turkish (Muttersprache), English (Verhandlungssicher), German (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Ege?

Ege hat mindestens 3 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Ege in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 1 Monat. Beachten Sie, dass Ege möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Ege am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Ege gut geeignet für Rollen wie: KI-Forschungspartner, Data Scientist (Praktikant), Deep-Learning-Forscher.

Was ist das neueste Projekt von Ege?

Die neueste Position von Ege ist KI-Forschungspartner bei NPO.

Für welche Unternehmen hat Ege in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Ege für NPO, Green Unified Scenarios und Zuse Institute Berlin gearbeitet.

In welchen Industrien hat Ege die meiste Erfahrung?

Ege hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Gesundheitswesen, Medien, Unterhaltung und Druck und Regierung und öffentliche Verwaltung. Ege hat auch etwas Erfahrung in Versorgungsdienstleistungen.

In welchen Bereichen hat Ege die meiste Erfahrung?

Ege hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT).

Was ist die Ausbildung von Ege?

Ege hat einen Master in Mathematik from Freie Universität Berlin und einen Bachelor in Mathematik from Istanbul Bilgi University.

Wie ist die Verfügbarkeit von Ege?

Ege ist sofort in Teilzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Ege?

Der Stundensatz von Ege 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 Ege beauftragen?

Um Ege 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: 710-870 €

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.