Hiroshi Kaneko-Senior Data Scientist
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Erfahrungen
Senior Data Scientist
Siemens
- Behobene Inkonsistenzen in der Annotationqualität in verteilten Teams durch Implementierung eines gestuften Prüfungssystems mit strukturierten Feedbackvorlagen, Reduzierung des Nacharbeitsaufwands um 35% und Verbesserung der Inter-Annotator-Übereinstimmung auf einen Cohen’s Kappa von 0,85.
- Behandelte die Verschlechterung der faktischen Genauigkeit in KI-erstellten technischen Dokumentationen durch Entwicklung eines mehrstufigen Verifizierungs-Workflows, der automatisierte Faktenprüfungen mit Experten-Reviews kombiniert, und erreichte dabei 98% Genauigkeit bei Fertigungsspezifikationsdokumenten.
- Beseitigte das Leaken sensibler Inhalte in Trainingsdaten durch Entwicklung von PII-Erkennungsfiltern und Erstellung von Redaktionsprotokollen für IoT-Sensordaten und Wartungsprotokolle, um die Einhaltung von DSGVO und internen Sicherheitsrichtlinien zu gewährleisten.
- Optimierte das Onboarding des Annotationsteams durch umfassende Schulungsworkshops und Mentorenprogramme, verkürzte die Einarbeitungszeit von 6 auf 3 Wochen bei gleichbleibenden Qualitätsstandards.
- Beseitigte Inkonsistenzen bei der Richtlinienauslegung durch Ausarbeitung detaillierter Annotationsprotokolle mit konkreten Beispielen und Randfällen, wodurch Klärungsanfragen in mehrsprachigen Annotationsprojekten um 60% sanken.
- Behebte Qualitätsdrift in laufenden Annotationsprojekten durch Implementierung von statistischen Prozesskontroll-Charts und automatisierten Qualitätsprüfungen, erkannte Abweichungen 3 Tage früher als manuelle Prüfprozesse.
- Steigerte die Annotierungsdurchsatzrate ohne Qualitätsverlust durch Optimierung der Prüf-Workflows und Batch-Verarbeitung ähnlicher Inhaltstypen, erhöhte die tägliche Ausstoßmenge um 25% bei einer Genauigkeit von über 95%.
- Behandelte Ineffizienzen im Feedback-Loop durch Einführung strukturierter Peer-Review-Sitzungen und wöchentlicher Kalibrierungsmeetings, um eine konsistente Anwendung der Annotationsrichtlinien bei allen Teammitgliedern sicherzustellen.
Data Scientist
EPAM Systems
- Löste Inkonsistenzen bei der Klassifikation von Finanzdokumenten durch Entwicklung eines hierarchischen Annotationssystems mit klaren Entscheidungsbäumen, Steigerung des F1-Scores des Klassifikators von 0,78 auf 0,91 bei Banktransaktionsdaten aus SAP und internen Datenbanken.
- Behandelte Skalierungsprobleme bei der Annotation mehrsprachiger Finanzberichte durch Implementierung einer verteilten Labeling-Plattform mit Qualitätskontrollen, Verarbeitung von über 50.000 Dokumenten pro Monat mit einer Konsistenz von 94% in Englisch und Deutsch.
- Behebte Leistungsverschlechterungen des Modells in der Produktion durch Aufbau kontinuierlicher Annotationspipelines für schwierige Fälle, Reduzierung von False Positives in der Betrugserkennung um 22% bei gleichbleibender Recall-Rate von 99,9% in Transaktionsüberwachungssystemen.
- Beseitigte Trainingsdatenqualitätsprobleme durch Implementierung von Schema-Validierung und Ausreißererkennung in Feature-Pipelines, Verringerung datenbedingter Produktionsvorfälle um 65% in Finanzdienstleistungsanwendungen der Kunden.
- Eliminierte den Annotationsrückstand während der Projekterweiterung durch Entwicklung effizienter Batch-Workflows und Prioritätensysteme, Einhaltung der SLAs trotz einer 3-fachen Volumensteigerung während der Quartalsberichte.
- Verbessertes teamübergreifendes Annotationskonsistenz durch wöchentliche Kalibrierungssitzungen und Erstellung detaillierter Feedback-Dokumentationen, Erreichen eines Inter-Annotator-Agreements von 0,88 in verteilten Teams in verschiedenen Zeitzonen.
- Gelöste Herausforderungen bei der Modellinterpretation in Kundenpräsentationen durch Erstellung umfassender Annotationsrichtlinien mit Geschäftskontext, Verringerung der Erklärzeit von 45 auf 15 Minuten bei Stakeholder-Reviews.
Senior MLOps
Fujitsu
- Behebte manuelle Annotation-Engpässe bei der Fehlererkennung in der Fertigung durch Einführung halbautomatisierter Labeling-Tools mit menschlicher Verifikation, Reduzierung der Kennzeichnungszeit für CV-Modelle, die Produktionslinienbilder verarbeiten, um 40%.
- Löste Chaos bei der Versionierung von Trainingsdaten durch Aufbau eines zentralen Annotationsspeichers mit Metadaten-Tracking, was reproduzierbare Modelltrainings über mehrere Fertigungsstandorte hinweg ermöglichte.
- Beseitigte Qualitätsinkonsistenzen bei der Sensordatenannotation durch Entwicklung standardisierter Labeling-Protokolle und Durchführung von Train-the-Trainer-Sitzungen, Steigerung der Modellgenauigkeit um 15% in Predictive-Maintenance-Aufgaben.
- Behandelte Zuverlässigkeitsprobleme des Annotations-Tools durch Migration von benutzerdefinierten Skripten zu containerisierten Labeling-Anwendungen, Erreichen einer Verfügbarkeit von 99,5% für verteilte Annotationsteams an drei Fertigungsstandorten.
Machine Learning Engineer
Fujitsu
- Löste anfängliche Herausforderungen bei der Datenkennzeichnung für frühe ML-Projekte durch Entwicklung strukturierter Annotationsrichtlinien und Qualitätssicherungsprozeduren, schuf die Grundlage für reproduzierbare Modellentwicklung.
- Behandelte begrenzte Verfügbarkeit von Trainingsdaten durch Einsatz von Datenaugmentierungstechniken und systematischen Labeling-Workflows, ermöglichte die erfolgreiche Implementierung von Empfehlungssystemen der ersten Generation.
- Behebte Inkonsistenzen in der Annotation zwischen Teammitgliedern durch Erstellung detaillierter Beispiele und Randfall-Dokumentationen, verbesserte die Stabilität der Modellleistung bei den ersten Produktionseinsätzen.
- Beseitigte manuelle QA-Engpässe durch Entwicklung automatisierter Validierungsskripte für annotierte Datensätze, Reduzierung der Prüfzeit um 50% bei gleichbleibend hohen Qualitätsstandards.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Produktentwicklung und Business Intelligence.
Zusammenfassung
10+ Jahre Erfahrung im Aufbau und Einsatz von Machine-Learning-Systemen in den Bereichen Fertigung und Finanzdienstleistungen. Spezialisierung auf End-to-End MLOps-Implementierung mit Fachwissen in Datenannotation-Qualitätssicherung, Bewertung faktischer Genauigkeit und Workflows zur Inhaltsmoderation. Nachweisliche Erfolge im Aufbau von Qualitätskontrollprozessen für KI-Trainingsdaten und der Implementierung strukturierter Feedbacksysteme für Annotationsteams. Kombiniert tiefes technisches ML-Know-how mit praktischer Erfahrung im Mentoring von Junior-Mitarbeitern und der Durchführung von Qualitätssicherungsprüfungen.
Fähigkeiten
- Annotation & Qa: Datenkennzeichnung, QualitäTssicherung & -üBerwachung, Driftkontrolle, FaktenprüFung, Erkennung Von Inhaltsmoderation, LeistungsüBerwachung, A/B-Tests
- Mlops & Plattformen: Mlflow, Kubeflow, Azure
- Devops & Zusammenarbeit: Github Actions
- Ml-Infrastruktur: Feature Stores, Model Registry, Docker, Kubernetes
- Mentoring & Workshop-Leitung
- Modellierung: Klassifikation, Nlp, Llm-Evaluierung, Klassische Ml, Deep Learning
- Sprachen: Python, Sql
- Daten & Features: Sql, Spark, Pandas, Datenvalidierung, Schema-Evolution
Sprachen
Ausbildung
Tokyo University of Science
Master in Informatik · Informatik · Japan
Tokyo University of Science
Bachelor in Informatik · Informatik · Japan
Zertifikate & Bescheinigungen
Google Professional Machine Learning Engineer
AWS Certified Machine Learning - Specialty
DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Hiroshi ist in Warschau, Polen ansässig.
Hiroshi spricht folgende Sprachen: Japanisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher).
Hiroshi hat mindestens 11 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Hiroshi in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 10 Monate. Beachten Sie, dass Hiroshi möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Hiroshi gut geeignet für Rollen wie: Senior Data Scientist, Data Scientist, Senior MLOps.
Die neueste Position von Hiroshi ist Senior Data Scientist bei Siemens.
In den letzten Jahren hat Hiroshi für Siemens und EPAM Systems gearbeitet.
Hiroshi hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Fertigung.
Hiroshi hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Produktentwicklung. Hiroshi hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence.
Hiroshi hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT) und Fertigung gearbeitet.
Hiroshi hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Business Intelligence gearbeitet.
Hiroshi hat einen Master in Informatik von Tokyo University of Science und einen Bachelor in Informatik von Tokyo University of Science.
Hiroshi hat 3 Zertifikate. U.a: Google Professional Machine Learning Engineer, AWS Certified Machine Learning - Specialty und DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization.
Die Verfügbarkeit von Hiroshi 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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