Fares Kallel-Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision
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Erfahrungen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision
Iris-Sensing GmbH
- Entwicklung und Implementierung einer Echtzeit-Wahrnehmungspipeline mit YOLOv7 auf Time-of-Flight-(ToF)-Sensordaten, die Live-Streaming, Inferenz und On-Frame-Visualisierung zur Passagiererkennung ermöglicht.
- Feintuning und Bewertung mehrerer State-of-the-Art-Monokular-Tiefenschätzmodelle für die automatische Passagierzählung (APC) sowie Entwicklung eines hybriden Tiefenmodells, das die Tiefengenauigkeit in anspruchsvollen Szenenbereichen verbesserte.
- Nachgewiesen, dass modellbasierte Tiefenkarten die Rohsensortiefe für APC-Aufgaben in mehreren Datensätzen übertreffen und so zu messbaren Verringerungen der Zählfehler beitragen.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Medizinische KI
Biotronik
- Untersuchung von Methoden zur Anomalieerkennung in biomedizinischen Sensordaten und Bewertung frühphasiger modellbasierter Erkennungsansätze.
- Prototypische Umsetzung von Signalverarbeitungs- und Analyse-Workflows in Python mit PyTorch und NumPy zur Unterstützung interner Forschungsexperimente.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – NLP & Maschinelles Lernen
DFKI (German Research Center for AI)
- Extrahierte und gestaltete eine breite Palette lexikalischer, semantischer und syntaktischer Merkmale für die Bewertung der Textkomplexität im Deutschen mithilfe spaCy-basierter NLP-Pipelines.
- Entwickelte regressionsbasierte Lesbarkeitsvorhersagemodelle und unterstützte die Auswahl der Merkmale, die Modellevaluation und die Analyse der Datensätze.
- Co-Autor eines peer-reviewten Artikels auf der LREC 2022 (Subjective Text Complexity Assessment for German), mit Beiträgen zum Feature-Design, zu Modellierungsexperimenten und zur Interpretation der Ergebnisse.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Praktikant – Software Engineering
FZI (Research Center for Information Technology)
- Mitarbeit an frühen Phasen von Software-Forschungsprojekten, einschließlich UI-Komponenten, Backend-Logik und sicherheitsrelevanten Modulen unter Verwendung von Java und modellbasierten Entwicklungstools.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Automotive, Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT).
Zusammenfassung
- KI-Ingenieur mit breitem Hintergrund in angewandtem Machine Learning, der Forschungserfahrung mit Echtzeit-Deployments kombiniert.
- Erfahrung in Tiefenschätzung, sensorbasierter Wahrnehmung und NLP/medizinischer KI, unterstützt durch starke akademische Leistungen (zwei Abschlussarbeiten mit Note 1,0).
- Nachgewiesene Erfolge beim Feintuning von State-of-the-Art-Modellen und bei der Umsetzung von Forschungsansätzen in praktische KI-Systeme und Proofs of Concept in Forschung und Industrie.
Fähigkeiten
Programmierung: Python, C++, Bash, Sql, Git, Linux
Deep Learning: Pytorch, Tensorflow, Huggingface (Transformers, Diffusers), Scikit-Learn, Numpy, Pandas, Opencv, Pytorch3d
Ki-Bereiche & Methoden: Computer Vision (Monokulare TiefenschäTzung, 3d-Visualisierung, Objekterkennung), Generative Modellierung (Diffusionsmodelle, Flow Matching Models, Vaes, Gans), Nlp (Merkmalextraktion, Lesbarkeitsmodellierung), Bildverarbeitung, Echtzeit-Wahrnehmung, Transfer Learning, Feintuning, Prompt Engineering
Mlops & Tools: Mlflow, Wandb, Docker, Fastapi, Pytest, Vscode
Cloud & Infrastruktur: Aws (Ec2, S3, Iam, Lambda, Ecr), Kubernetes, Postgresql, Gstreamer
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Berlin (TU Berlin)
Master of Science in Elektrotechnik und Informationstechnik, Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz und Machine Learning · Elektrotechnik und Informationstechnik · Berlin, Deutschland
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Bachelor of Science in Elektrotechnik und Informationstechnik · Elektrotechnik und Informationstechnik · Karlsruhe, Deutschland
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Fares ist in Berlin, Deutschland ansässig.
Fares spricht folgende Sprachen: Arabisch (Muttersprache), Französisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher).
Fares hat mindestens 6 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Fares in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 7 Monate. Beachten Sie, dass Fares möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Fares gut geeignet für Rollen wie: Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision, Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Medizinische KI, Wissenschaftlicher Mitarbeiter – NLP & Maschinelles Lernen.
Die neueste Position von Fares ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter – KI & Computer Vision bei Iris-Sensing GmbH.
In den letzten Jahren hat Fares für Iris-Sensing GmbH, Biotronik und DFKI (German Research Center for AI) gearbeitet.
Fares hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Automotive und Gesundheitswesen.
Fares hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT).
Fares hat kürzlich in Industrien wie Automotive, Gesundheitswesen und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Fares hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung gearbeitet.
Fares hat einen Master in Elektrotechnik und Informationstechnik von Technische Universität Berlin (TU Berlin) und einen Bachelor in Elektrotechnik und Informationstechnik von Karlsruher Institut für Technologie (KIT).
Die Verfügbarkeit von Fares 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 7 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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