Heena Patel-KI-Forscher
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Erfahrungen
Retirement Spend & Tax Optimizer Agentic AI App (Vibe Coding)
Persönliches Projekt
Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung
- Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
- Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender
SelfPower : Renewable Energy Analytics System
Neue-frisch GmbH
Eine vollständige, KI-gestützte Full-Stack-Anwendung gebaut und ausgeliefert, die Prognosen, Optimierung und automatisierte LLM-Berichte verbindet
- Einen Full-Stack-Prototypen (Streamlit) gebaut, der mehrere ML-Modelle, eine Optimierungs-Engine und automatisierte Berichte integriert – von der Idee zum funktionierenden, vorzeigbaren Produkt
- Automatisierte LLM-basierte Zusammenfassungen für mehrsprachige Berichte und unterschiedliche Zielgruppen implementiert, mit Prompt-Design und strukturierten Ausgabe-Techniken, um die Modelloutputs zuverlässig und konsistent zu machen
- Datenpipelines entwickelt, die REST-APIs und externe Datenquellen in ML-taugliche Repräsentationen mit Python überführen; ein Monte-Carlo-Simulationsframework für Output-Qualität und Robustheitsanalysen aufgebaut
- Das System mit Fokus auf Nutzwert und Vertrauenswürdigkeit für nicht-technische Endnutzer gestaltet, dabei Experimente mit disziplinierter Ingenieurpraxis ausbalanciert
Expert Task Author & Research Evaluator (AI Reasoning & Safety)
Aligned Labs
ML-Evaluation für Frontier-KI-Modelle angewendet – Messframeworks entworfen, Fehlermodi identifiziert und zuverlässige KI-Output-Qualität sichergestellt
- Forschungsreife Evaluationstasks und Prompts entworfen und validiert, getestet über GPT-5.5, Claude und Gemini; dabei strukturierte Prompt- und Evaluations-Workflows aufgebaut, ähnlich wie in produktiven KI-Qualitätspipelines
- Fehlermodi wie Halluzinationen, Denkfehler und unsichere Ausgaben identifiziert; strukturierte, reproduzierbare statistische Bewertungsframeworks angewendet, um den echten Modellnutzen statt nur Proxy-Metriken zu messen
- Über mehrere LLM-Anbieter und Modellgenerationen hinweg gearbeitet und dabei praxisnahes, unideologisches Wissen über Transformer-Architekturen, Prompt Engineering und LLM-Verhalten in produktiven Kontexten aufgebaut
Postdoktorand Computational Engineering
Helmut-Schmidt-Universität Hamburg
- Große HPC-Simulationsdaten verarbeitet; 3D-Simulations-Workflows (OpenFOAM/C++) mit Profiling und Benchmarking aufgebaut und validiert
Doktorand Scientific & Numerical Modelling
Universität Hamburg, CLICCS
- Ein mehrskalig aufgebautes C++/deal.II-Framework entwickelt, das feinskalige Physik mit dem Systemverhalten auf HPC-Clustern verbindet
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung und Informationstechnologie (IT).
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 Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
KI-Forscher und Computational Scientist mit einer Promotion in numerischer Modellierung und viel Erfahrung in der Bewertung von Datenqualität, im Aufbau strukturierter Evaluationsdesigns und in strengen Ablationsmethoden. Spezialisiert auf den datengetriebenen Teil von KI: zu verstehen, was ein Datensatz signalisiert, Fehler und Verteilungsprobleme zu erkennen, die Training oder Benchmark-Performance verfälschen, und reproduzierbare Evaluationsframeworks zu bauen, die echte Fähigkeiten statt nur Proxy-Metriken messen. Starke mathematische Grundlagen in statistischer Physik, Informationstheorie und numerischen Methoden; praktische Erfahrung mit Python und PyTorch; sowie eine Erfolgsbilanz darin, mit wissenschaftlicher Sorgfalt echte Performance-Gewinne von Evaluationsartefakten zu unterscheiden – über Frontier-LLMs (GPT-5.5, Claude, Gemini) und wissenschaftliche ML-Systeme hinweg.
Fähigkeiten
Ml / Modelle
Xgboost
Scikit-Learn
Lightgbm
Clustering
Lstm
Bayes
Transformer / Llms
Pytorch
Statistik / Evaluation
Experimentdesign
Monte Carlo
Offline-Evaluation
Evaluationsframeworks
Llm / Nlp
Llm-Evaluation
Automatisierte Workflows
Prompt Engineering
Ki-QualitäTsbewertung
Daten / Eng.
Python (Pandas, Numpy, Matplotlib)
Streamlit
Git
Hpc / Linux
Sql
C++
Rest-Apis
Sprachen
Ausbildung
Universität Hamburg
PhD · Erdwissenschaften · Deutschland
Lappeenranta University of Technology (LUT)
MSc · Technomathematik · Finnland
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
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.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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