Ghaith A.-Leitender Ingenieur für Wahrnehmungssysteme
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Erfahrungen
Leitender Ingenieur für Wahrnehmungssysteme
Driving Examiner AI Platform
- Automatisierte Fahrerbewertungen durch die Programmierung temporaler Regelsysteme zur Bewertung der Sicherheit beim Spurwechsel, von Spiegelkontrollen per Kopfhaltung, der Nutzung von Blinkern sowie der Einhaltung von Ampeln und Verkehrsschildern
- Synchronisierte Echtzeitmodelle zur Erkennung von Verkehrsschildern und zur Klassifizierung mehrstufiger Ampelzustände mit Zeitreihen-Telemetrie des CAN-Busses und räumlichen Prioren aus HD-Karten, um die Einhaltung von Verkehrsregeln zu bewerten
- Trainierte und implementierte unterschiedliche Deep-Learning-Modelle, optimiert für die Überwachung des Innenraums und die Wahrnehmung des Außenbereichs
- Kombinierte Wahrnehmungsergebnisse mit Kameraintrinsics und Prüfungen der Horizontstabilität, um die 3D-Entfernung von Objekten auf der Bodenebene unter Annahme einer ebenen Bodenfläche zu schätzen
- Implementierte ein verteiltes Edge-Netzwerk für eine Flotte von 10 Fahrzeugen über VPN und entwickelte eine Host-Memory-Pipeline ohne Speicherallokationen, um die durch die Ansammlung von Frames verursachte Latenz zu beseitigen (6×21 FPS pro Fahrzeug)
Unabhängiger KI-Berater
Independent AI Contractor
- Entwickelte ein ressourcenschonendes, multithreaded C++-ONNX-Benchmarking-Framework zur Bewertung von Modellen und zur Vereinfachung von ONNX-Runtime-Bereitstellungsprozessen
- Programmierte Initialisierungsroutinen, die Modellmetadaten abfragen und verfügbare Execution Provider (CPU, CUDA, TensorRT) zuweisen
- Entwickelte Benchmarking-Workflows für die deterministische Latenzbewertung bei Einzelbild-Inferenz und Live-Videostreams
- Implementierte asynchrone Producer-Consumer-Threading-Schleifen und Pinned-Memory-Allokationsschemata, um Cache Misses und I/O-Dekodierungsengpässe zu reduzieren
- Entwickelte eine Android-Datenschutzanwendung direkt auf dem Gerät mit einem eigenen Segmentierungsmodell, die dank XNNPACK-Beschleunigung und Frame-Puffern 27+ FPS auf energiesparenden mobilen CPUs erreicht
- Entwickelte eine interaktive, halbautomatisierte Annotierungssuite, die SAM 2 Point-Prompting mit YOLO-Segmentierung zur Kuratierung von Active-Learning-Datensätzen kombiniert
- Entwickelte asynchrone Initialisierungsmechanismen, um Ziel-Frames mithilfe eigener Segmentierungsnetzwerke automatisch vorzuannotieren
- Integrierte Polygongeometriemasken, um Bereiche von Straßenszenen zu isolieren und Fensterreflexionen zu entfernen, und implementierte lineare Pixeltransformationen zur Abbildung von Maus-Eingaben im Zoom-Raum
- Programmierte Serialisierungspipelines mit Konturverfolgungsalgorithmen, um Speichermasken auf normalisierte YOLO-Polygonarrays abzubilden
- Entwickelte ein Framework zur Erkennung von Eindringlingen mit mehreren Kameras, das 60+ parallele Videostreams mit eigenen eingeschränkten Interessenbereichen pro Kamera verarbeitet
- Entwickelte eine kaskadierte Erkennungspipeline für hochauflösende Bilder, die zunächst übergeordnete Ziele erkennt, Interessenbereiche zuschneidet und die zugeschnittenen Bereiche mit geringerer Auflösung an fein abgestimmte Modelle übergibt, um den VRAM-Verbrauch zu reduzieren 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 darauf, wie Maschinen räumliche und visuelle Daten verarbeiten, absolviere ich derzeit einen M.Sc. in Artificial Intelligence. Mein Schwerpunkt liegt auf dem gesamten Entwicklungszyklus von Computer-Vision-Systemen – von der Entwicklung eigener Data-Engineering-Tools und dem Training von Deep-Learning-Modellen bis hin zum Schreiben ressourcenschonender C++-Inferenzwerkzeuge. Besonders spannend finde ich die Herausforderung, Netzwerke aus isolierten Cloud-Umgebungen herauszulösen und Pipelines so zu optimieren, dass sie nahtlos neben der Telemetrie realer Fahrzeuge auf ressourcenbeschränkter Edge-Hardware laufen.
Fähigkeiten
Kernsprachen: C++, Python
RäUmliche Bildverarbeitung & Mathematik: 3d-Koordinatentransformationen, Projektive Geometrie, Matrixtransformationen, Kamerakalibrierung (Intrinsics/Extrinsics), Monokulare TiefenschäTzung / Geometrische Modellierung Der Bodenebene
Deep Learning & Cv-Frameworks: Pytorch, Objekterkennung (StandardmäßIge & Orientierte Bounding Boxes), Segmentierung (Semantisch, Instanzbasiert), PosenschäTzung, Segment Anything Model (Sam 2), Yolo-ÖKosystem
Inferenzoptimierung & Bereitstellung: Onnx Runtime (Graph Reflection, Provider Auditing), Tensorrt (Fp16/Quantization Engine), Xnnpack-Hardwarebeschleunigung, Pinned-Memory-Architektur, Modellprofiling
System- & Hardware-ÖKosysteme: Ros, Multithreading (Producer-Consumer), Shared-Memory-Systeme, Linux-Administration, Docker, Git/Gitlab Ci/Cd, Vpn-Netzwerke, Nvidia Jetson Platform (Nano/Orin), Edge-Soc-Implementierungen
Sprachen
Ausbildung
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU)
M.Sc. Artificial Intelligence (Research-oriented) · Artificial Intelligence · Cottbus, Deutschland
Tishreen University
Integrated Master’s (B.Sc. & M.Sc. Equivalent) (AI Focus) · Artificial Intelligence · Latakia, Syrische Arabische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
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 3 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 Ingenieur für Wahrnehmungssysteme, Unabhängiger KI-Berater.
Die neueste Position von Ghaith ist Leitender Ingenieur für Wahrnehmungssysteme 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 Artificial Intelligence von Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU) und einen Master in Artificial Intelligence 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 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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