María (Ángeles) C.-KI-Ingenieur
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Erfahrungen
KI-Ingenieur
Jaisoft, S.L.; Seahorse Technologies, S.L.; Seahorse Factory, S.L.
- Analyse, Entwurf und Implementierung eines Multi-Agenten-Text-zu-SQL-RAGs für das fortgeschrittene Produktmanagement
- PostgreSQL, FAISS, OpenAI API, LangChain, Streamlit, Neo4j, LangGraph, FastAPI, PySpark, Terraform und Kubernetes
KI-Ingenieur
Jaisoft, S.L.
- Analyse, Entwurf und Implementierung eines Text-zu-SQL-RAGs für das fortgeschrittene Kundenmanagement
- PostgreSQL, FAISS, HuggingFace, Streamlit, Neo4j, FastAPI, PySpark, Terraform und Kubernetes
KI-Ingenieur
Jaisoft, S.L.
- Analyse, Entwurf und Implementierung eines semantischen Netzwerks für das fortgeschrittene Produkt- und Kundenmanagement
- Terraform, Kubernetes, Angular, Spring Boot, PySpark, Jena, Lucene, PyTorch, HuggingFace und Stanford NLP
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT).
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) und Business Intelligence.
Zusammenfassung
KI-Wissenschaftler, spezialisiert auf maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und Deep-Learning-Modellentwicklung. Erfahren in der Modellevaluierung, Feinabstimmung von Transformer-Architekturen und dem Bereitstellen skalierbarer KI-Lösungen auf Cloud-Plattformen. Versiert darin, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu überführen und produktionsfertige KI-Anwendungen bereitzustellen.
Fähigkeiten
- Modell-Engineering: Entwurf, Test Und Optimierung Von Dl-Architekturen FüR Reale Probleme (Pytorch Und Tensorflow FüR Cnn, Rnn, Gnn, Transformer), Modell-Feinabstimmung Mit Hugging Face Transformers, Amazon Bedrock, Gemini Und Openai.
- Kontext-Engineering: Ki-Agenten (Streamlit, Langchain Und Langgraph) Und Rags (Faiss, Chroma, Qdrant, Pinecone, Postgresql, Mongodb Und Neo4j).
- Evaluation-Engineering: Openevals Und Openai Evals.
- Datenvisualisierung: Power Bi, Qlik, Tableau, Python-Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly) Und R-Bibliotheken (Ggplot2, Plotly).
- Microservices-Engineering: Pydantic, Requests Und Fastapi (Oas3).
- Mlops: End-To-End-Modellbereitstellung Und -üBerwachung Mit Google Colab, Aws Sagemaker Und Azure Ml (Ci/Cd-Pipelines FüR Skalierbare Ki-Anwendungen).
- Big Data: Pyspark Und Databricks.
Sprachen
Ausbildung
Master in Data Science und Business Analytics · Data Science und Business Analytics
Promotion in Pädagogik · Pädagogik
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
María ist in Camuñas, Spanien ansässig.
María spricht folgende Sprachen: Spanisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
María hat mindestens 16 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat María in mindestens 1 Rolle und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 5 Jahre und 4 Monate. Beachten Sie, dass María möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre María gut geeignet für Rollen wie: KI-Ingenieur.
Die neueste Position von María ist KI-Ingenieur bei Jaisoft, S.L.; Seahorse Technologies, S.L.; Seahorse Factory, S.L..
In den letzten Jahren hat María für Jaisoft, S.L.; Seahorse Technologies, S.L.; Seahorse Factory, S.L. gearbeitet.
María hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT).
María hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E). María hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence.
María hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
María hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
María hat einen Doktor in Pädagogik und einen Master in Data Science und Business Analytics.
Die Verfügbarkeit von María 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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