Ghaith Ale-Leitender Wahrnehmungsingenieur
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Erfahrungen
Leitender Wahrnehmungsingenieur
Driving Examiner AI Platform
- Automatisierte Fahreranalyse durch Programmierung zeitlicher Regel-Engines zur Bewertung der Sicherheit beim Spurwechsel, Kopfhaltungskontrollen im Rückspiegel, Blinkerzyklen und Einhaltung von Ampeln und Verkehrszeichen
- Echtzeit-Verkehrszeichenerkennung und mehrstufige Ampelklassifikation synchronisiert mit zeitreihengenauer CAN-Bus-Telemetrie und HD-Karten-Raumprioren zur Bewertung der Verkehrsregelkonformität
- Trainierte und bereitgestellte separate Deep-Learning-Modelle, optimiert für die Innenraumüberwachung und die Außenbereichswahrnehmung
- Verknüpfte Wahrnehmungsausgaben mit kameraintrinsischen Parametern und Horizont-Stabilitätschecks, um unter Annahme einer ebenen Geometrie die 3D-Entfernung von Objekten auf der Bodenebene zu schätzen
- Bereitstellung eines Split-Compute-Edge-Netzwerks über VPN für eine Flotte von 10 Fahrzeugen und Implementierung einer Zero-Allocation-Host-Memory-Pipeline zur Eliminierung der Frame-Akkumulationslatenz (6×21 FPS pro Fahrzeug)
Unabhängiger KI-Auftragnehmer
Independent AI Contractor
- Entwicklung eines mehrsträngigen C++-ONNX-Benchmarking-Frameworks mit geringem Overhead zur Evaluierung von Modellen und zur Straffung von ONNX-Runtime-Bereitstellungs-Workflows
- Programmierung von Initialisierungsroutinen zur Abfrage von Modellmetadaten und Bindung verfügbarer Execution Provider (CPU, CUDA, TensorRT)
- Aufbau von Benchmarking-Workflows zur deterministischen Latenzbewertung bei Einzelbild-Inferenz und Live-Videoströmen
- Implementierung asynchroner Producer-Consumer-Threading-Schleifen und Pinned-Memory-Allokationsschemata zur Reduzierung von Cache-Misses und I/O-Decodierungsengpässen
- Entwicklung einer Android-Datenschutz-App direkt auf dem Gerät mit einem eigenen Segmentierungsmodell, um dank XNNPACK-Beschleunigung und Frame-Puffern über 27 FPS auf stromsparenden mobilen CPUs zu erreichen
- Entwicklung einer interaktiven, halbautomatischen Annotation-Suite, die SAM 2 Point-Prompting mit YOLO-Segmentierung kombiniert, um Datensätze für Active Learning aufzubereiten
- Entwicklung asynchroner Initialisierungsmechanismen zur automatischen Vorannotation von Zielbildern mit eigenen Segmentierungsnetzwerken
- Integration polygonaler Masken zur Abgrenzung von Straßenszenenbereichen und Entfernung von Fensterreflexionen sowie Implementierung linearer Pixeltransformationen zur Abbildung von Zoom-Bereichs-Mauseingaben
- Programmierung von Serialisierungspipelines mit Konturenerkennungsalgorithmen, um Speichermasken auf normalisierte YOLO-Polygon-Arrays abzubilden
- Entwicklung eines Multi-Kamera-Einbruchserkennungssystems, das über 60 gleichzeitige Videoströme mit individuell definierten eingeschränkten Interessensbereichen pro Kamera verarbeitet
- Aufbau einer kaskadierten Detektions-Pipeline für hochauflösende Bilder, indem zuerst Makroziele erkannt, anschließend Interessensbereiche zugeschnitten und die niedriger aufgelösten Ausschnitte an feinere Modelle übergeben werden, um den VRAM-Verbrauch zu senken und Out-of-Memory-Fehler zu verhindern
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Automotive.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT).
Zusammenfassung
Motiviert durch eine ausgeprägte Neugier dafür, wie Maschinen räumliche und visuelle Daten verarbeiten, verfolge ich derzeit einen M.Sc. in Künstlicher Intelligenz. Mein Hauptfokus liegt auf dem gesamten Entwicklungszyklus von Computer-Vision-Systemen – von der Erstellung maßgeschneiderter Data-Engineering-Tools und dem Training von Deep-Learning-Modellen bis hin zum Schreiben von C++-Inference-Utilities mit geringem Overhead. Ich bin fasziniert von der Herausforderung, Netzwerke aus isolierten Cloud-Umgebungen zu holen und Pipelines so zu optimieren, dass sie neben der Echtzeit-Telemetrie von Fahrzeugen auf ressourcenbeschränkter Edge-Hardware flüssig laufen.
Fähigkeiten
Kernsprachen: C++, Python
RäUmliche Vision & Mathematik: 3d-Koordinatentransformationen, Projektive Geometrie, Matrixtransformationen, Kamerakalibrierung (Intrinsisch/Extrinsisch), Monokulare Tiefen- / Geometrische Bodenebenenmodellierung
Deep Learning & Cv-Frameworks: Pytorch, Objekterkennung (Standard- Und Orientierte Begrenzungsrahmen), Segmentierung (Semantisch, Instanz), Pose-SchäTzung, Segment Anything Model (Sam 2), Yolo-ÖKosystem
Inferenz-Optimierung & Bereitstellung: Onnx Runtime (Graph Reflection, Provider Auditing), Tensorrt (Fp16/Quantisierungs-Engine), Xnnpack-Hardwarebeschleunigung, Pinned-Memory-Architektur, Modell-Profiling
System- & Hardware-ÖKosysteme: Ros, Multithreading (Producer-Consumer), Shared-Memory-Systeme, Linux-Administration, Docker, Git/Gitlab Ci/Cd, Vpn-Netzwerke, Nvidia Jetson Plattform (Nano/Orin), Edge-Soc-Implementierungen
Sprachen
Ausbildung
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU)
M.Sc. Künstliche Intelligenz (Forschungsorientiert) · Künstliche Intelligenz · Cottbus, Deutschland
Tishreen University
Integrierter Master (B.Sc. & M.Sc. Äquivalent) (KI-Fokus) · Künstliche Intelligenz · Latakia, Syrische Arabische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Ghaith ist in Cottbus, Deutschland ansässig.
Ghaith spricht folgende Sprachen: Arabisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).
Ghaith hat mindestens 4 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Ghaith 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 Ghaith möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Ghaith gut geeignet für Rollen wie: Leitender Wahrnehmungsingenieur, Unabhängiger KI-Auftragnehmer.
Die neueste Position von Ghaith ist Leitender Wahrnehmungsingenieur bei Driving Examiner AI Platform.
In den letzten Jahren hat Ghaith für Driving Examiner AI Platform und Independent AI Contractor gearbeitet.
Ghaith hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Automotive.
Ghaith hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Informationstechnologie (IT).
Ghaith hat einen Master in Künstliche Intelligenz von Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU) und einen Master in Künstliche Intelligenz von Tishreen University.
Ghaith ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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