Hamza Salaar-KI-Ingenieur | Computer Vision & multimodale Wahrnehmungssysteme
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Erfahrungen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - KI & autonome Systeme
Hochschule Coburg
- KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
- Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
- Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
- LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
- Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
- End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
- HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
- GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
- Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
- Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Bildverarbeitung & KI-Systeme
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
- Computer-Vision- und Bildverarbeitungsalgorithmen für die Bild- und Videoanalyse entwickelt
- An Signalverarbeitung und Videocodierungssystemen mit Fokus auf Effizienz, Robustheit und Leistungsoptimierung gearbeitet
- Deep-Learning-Pipelines für Bildverbesserung, Merkmalsextraktion und multimodale Datenverarbeitung implementiert
- Reproduzierbare Trainings- und Evaluierungspipelines für große Bild- und Sensordatensätze mit PyTorch und TensorFlow aufgebaut
- Algorithmus-Benchmarking, Validierung und Leistungsanalyse unter realen Bedingungen durchgeführt
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
KI-Ingenieur mit Erfahrung in Computer Vision, multimodaler KI, Wahrnehmungssystemen und angewandtem Machine Learning. Starker Hintergrund in der Entwicklung und Optimierung von KI-Systemen für reale Umgebungen mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und Deep-Learning-Pipelines. Praktische Erfahrung mit LoRA-Fine-Tuning, Diffusionsmodellen, multimodalen Wahrnehmungssystemen, GPU-beschleunigtem Rechnen und auf den Einsatz ausgerichteter KI-Optimierung mit CUDA, ONNX und TensorRT. Erfahren in End-to-End-KI-Workflows einschließlich Datenaufbereitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und skalierbarer Inferenzoptimierung.
Fähigkeiten
Python, C++, Matlab
Pytorch, Tensorflow, Opencv
Numpy, Pandas, Scipy
Linux, Git, Docker
Cuda-Basierte Gpu-Beschleunigung
Onnx- & Tensorrt-Optimierung
Auf Den Einsatz Ausgerichtete Ki-Inferenz
Verarbeitung GroßEr Datenmengen
Docker-, Linux- Und Gpu-Basierte Entwicklungsumgebungen
Computer Vision & Bildverarbeitung
Machine Learning & Deep Learning
Transformerbasierte Deep-Learning-Modelle
Vision-Language-Modelle (Vlms) & Large Language Models (Llms)
Multimodale Ki-Systeme
Diffusionsmodelle & Generative Ki
Lora-Fine-Tuning & Modelloptimierung
Objekterkennung & SzenenverstäNdnis
Entwicklung & Optimierung Von Ki-Pipelines
Datenaufbereitung, Validierung & Benchmarking
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Ilmenau
M.Sc. · Medientechnologie · Ilmenau, Deutschland
AIR University
B.Sc. · Elektrotechnik · Islamabad, Pakistan
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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.
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