Kimmo Suotsalo-Freiberuflicher Data Scientist
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Erfahrungen
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwarf und trainierte tiefe neuronale Netze, um ein Problem der vorausschauenden Wartung in der Fertigungsindustrie zu lösen.
- Definierte geeignete Leistungskennzahlen und verfolgte sie mit einem MLflow-Server.
- Coachte die Manager und Entwickler des Kunden in Machine Learning, neuronalen Netzen und agiler Softwareentwicklung.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, NLTK, Keras, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Detectron2, Meshroom, MLflow, Jupyter, Databricks, PySpark, AWS, Azure, GCP, SQL, Git, JavaScript, HTML, CSS, Java, Flask, Celery, MATLAB, R, C, C++, Scrum, Kanban, XP
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Wandte Transfer Learning auf tiefe neuronale Netze an, um neue Objektarten in Industrie-Videos zu erkennen.
- Erstellte ein photogrammetrisches 3D-Modell der Szene, um erkannte Objekte zu identifizieren und ihre Identität in neuen Videos beizubehalten.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, Detectron2, MLflow, Meshroom, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Git, GitHub
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte Funktionen zur Anomalieerkennung in Luftbildern und Videos und löste das Problem mit unüberwachter Erkennung, indem neue Bilder statistisch mit vorhandenen verglichen wurden.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, neuronale Netze, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Git, GitHub
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte Algorithmen zur Objekterkennung und -segmentierung in Außenaufnahmen industrieller Bilder unter wechselnden Bedingungen.
- Erstellte eine maßgeschneiderte Web-Anwendung zur manuellen Annotation von ein paar hundert Objekten und nutzte Transfer Learning, um ein neuronales Netzwerk für das Hauptproblem zu trainieren.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, neuronale Netze, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Flask, JavaScript, HTML, CSS, Git, GitHub
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte und implementierte eine Web-Anwendung zur Verarbeitung und Analyse von Wärmebildern und Fotografien, die über IoT-Sensoren erfasst wurden.
- Implementierte Bildkompression, Interpolation, Registrierung, Kantenerkennung, Verzerrungskorrektur, Artefaktentfernung, Hotspot-Erkennung und interaktive Web-Funktionen (Suche, Zoom, Verschieben, Auswahl, Animation, Hervorheben von Pixeln).
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, OpenCV, Pillow, Databricks, MS Azure, Jupyter Notebooks, Flask, JavaScript, Plotly, Bootstrap, Tabulator, HTML, CSS, Git, GitHub
Freelance Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte Software für Signal-Klassifizierung auf Deep-Learning-Basis einschließlich Datenexploration, Visualisierung, digitaler Signalverarbeitung zur Rauschunterdrückung und Benchmarking mehrerer neuronaler Netzwerke.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow, Keras, MLflow, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, AWS SageMaker, AWS S3
Freelance Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte ein Deep-Learning-Anomalieerkennungssystem für die vorausschauende Wartung industrieller Geräte, das IoT-Geräte zur Signalerfassung und eine Cloud-Plattform zur Analyse nutzt.
- Der Anomalieerkennungsalgorithmus verarbeitete Daten der akustischen Emission, um ungewöhnliche Aktivitäten in kleinen, unbeschrifteten Datensätzen zu erkennen.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Plotly, Jupyter Notebooks, Databricks, PySpark, MS Azure, PowerBI, Git, GitHub
Freelance Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwarf und implementierte neuronale Netze für Zeitreihenanalyse und Kundensupport auf Basis explorativer Analysen von Kundendaten im Data Lake des Kunden.
- Entwarf und implementierte Datenpipelines und wirkte beim Aufbau eines neuen Data Warehouse mit.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, AWS SageMaker, AWS S3, AWS Athena, AWS Glue, Jira, Asana, Confluence
Freelance Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwarf und implementierte Algorithmen für multivariate Signalanalyse und Klassifizierung von EKG-Daten unter Verwendung der Online-Bayesschen Parameterschätzung in Zustandsraummodellen und fraktionaler marginaler Pseudo-Likelihood.
- Entwickelte portable C-Algorithmen für Embedded-Systeme mit Fokus auf Klassifikationsgenauigkeit.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Excel, Scikit-learn, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitHub, DSP, FIR- und IIR-Filter, Kalman-Filter, Optimierung
Freelance Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte Algorithmen für multivariate Signalanalyse in Anwendungen wie Neurophysiologie, wobei Struktur und Parameter multivariater Zeitreihenmodelle direkt aus Daten gelernt wurden.
- Technologien und Methoden: R, RStudio, MATLAB, DSP, multivariate Autoregression, Netzwerkmodelle, Bayessche Statistik, Optimierung, EEG-Daten, Git, GitHub
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Konzipierte und implementierte Softwaremodule zur Verbesserung der Qualität physiologischer Signale für die nahezu Echtzeitverarbeitung.
- Konzipierte digitale Filter mit geeigneten Spezifikationen, integrierte sie in die Software des Kunden, erstellte Visualisierungen und verfasste Dokumentation für die Nutzung und Erweiterung des Quellcodes.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter Notebooks, Java, DSP, Git, GitLab, Eclipse
Freiberuflicher Data Scientist
Upcognify Ltd
- Entwickelte und erstellte eine medizinisch zugelassene Webanwendung, die maschinelles Lernen zur Analyse physiologischer Signale nutzt.
- Verantwortlich für Anforderungsanalyse, Architekturdesign, Technologiewahl, praktische Umsetzung, Tests, Dokumentation und Wartung.
- Erstellte Daten-Pipelines, implementierte Signalverarbeitungsalgorithmen, trainierte und wählte Machine-Learning-Modelle aus, implementierte Frontend- und Backend-Module, verwaltete Cloud-Ressourcen und beriet technische sowie geschäftliche Mitarbeiter.
- Technologien und Methoden: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, Plotly, Jupyter Notebooks, Git, GitLab, AWS EC2, AWS S3, GCP, C, C++, DSP, MySQL, Eclipse, Flask, Celery, HTML, CSS, JavaScript, Scrum, Kanban, XP
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Fertigung, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Professionelle Dienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence und Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
Experte für Data Science und Machine Learning mit hervorragenden Kommunikationsfähigkeiten und einer Macher-Mentalität. Drei Studienabschlüsse mit ausgezeichneten Noten. Doktorgrad in Vorbereitung. Mehrjährige Erfahrung in Industrie und Wissenschaft.
Ich biete Full-Stack-Data-Science-Dienstleistungen als Freelancer über meine Firma Upcognify Ltd. Meine besonderen Fachgebiete sind Machine Learning, Computer Vision und Zeitreihenanalyse. Ich habe außerdem Erfahrung in Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud Computing, Optimierung, Full-Stack-Webentwicklung, medizinischer Software, IoT, DevOps und agilen Methoden. Ich lege großen Wert darauf, hochwertige Software zu liefern, die leicht wartbar ist, und kann eine Lösung proaktiv von der Idee bis zur Produktion umsetzen.
Bitte sehen Sie sich mein LinkedIn-Profil für Empfehlungen meiner ehemaligen Kunden und Kollegen an.
Fähigkeiten
- Python
- Numpy
- Scipy
- Pandas
- Scikit-Learn
- Nltk
- Keras
- Pytorch
- Tensorflow
- Opencv
- Detectron2
- Meshroom
- Mlflow
- Jupyter
- Databricks
- Pyspark
- Aws
- Azure
- Gcp
- Sql
- Git
- Matplotlib
- Plotly
- Javascript
- Html
- Css
- Java
- Flask
- Celery
- Matlab
- R
- C
- C++
- Scrum
- Kanban
- Xp
Sprachen
Ausbildung
Aalto University
Master of Science (Technologie) · Maschinelles Lernen und Data Mining · Finnland
Aalto University
Doctor of Science (Technologie) · Informatik · Finnland
University of Helsinki
Master of Science · Angewandte Mathematik · Finnland
Zertifikate & Bescheinigungen
Datenbereinigung in Python
Conda-Grundlagen
Konvolutionale Neuronale Netze für die Bildverarbeitung
Data Scientist mit Python
Deep Learning in Python
Google Cloud Plattform Grundlagen: Kerninfrastruktur
Datenimport in Python (Teil 1 & Teil 2)
Interaktive Datenvisualisierung mit Bokeh
Fortgeschrittenes Python für Data Science
Datenverknüpfung in SQL
Machine Learning mit baumbasierten Modellen in Python
Arbeiten mit DataFrames in pandas
Zusammenführen von DataFrames in pandas
Netzwerkanalyse in Python (Teil 1)
Python Data Science Toolbox (Teil 1 & Teil 2)
Statistisches Denken in Python (Teil 1 & Teil 2)
Überwachtes Lernen mit Detectron2
Unüberwachtes Lernen in Python
scikit-learn
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Kimmo ist in Helsinki, Finnland ansässig.
Kimmo spricht folgende Sprachen: Finnisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Schwedisch (Fortgeschritten), Deutsch (Grundkenntnisse).
Kimmo hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Kimmo in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 1 Firma gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate. Beachten Sie, dass Kimmo möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Kimmo gut geeignet für Rollen wie: Freiberuflicher Data Scientist, Freelance Data Scientist.
Die neueste Position von Kimmo ist Freiberuflicher Data Scientist bei Upcognify Ltd.
In den letzten Jahren hat Kimmo für Upcognify Ltd gearbeitet.
Kimmo hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Fertigung und Gesundheitswesen. Kimmo hat auch etwas Erfahrung in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Professionelle Dienstleistungen.
Kimmo hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E). Kimmo hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence und Qualitätssicherung.
Kimmo hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Fertigung und Gesundheitswesen gearbeitet.
Kimmo hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Kimmo hat einen Doktor in Informatik von Aalto University, einen Master in Maschinelles Lernen und Data Mining von Aalto University, einen Master in Angewandte Mathematik von University of Helsinki und einen Bachelor in Mathematik von University of Helsinki.
Kimmo hat 19 Zertifikate. Darunter sind: Datenbereinigung in Python, Conda-Grundlagen und Konvolutionale Neuronale Netze für die Bildverarbeitung.
Die Verfügbarkeit von Kimmo 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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