Martin Ratajczak-Senior LLM Research Scientist
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Erfahrungen
Senior LLM Research Scientist
BYO Inc.
- Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
- Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
- Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
- Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
- Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
- Halluzinationen erkennen
- Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
Senior AI Research Scientist
Rev.com
- Modellarchitekturen für Spracherkennungssysteme (ASR), große Sprachmodelle (LLM), Natural Language Processing (NLP), Sprecherdiarisierung, Sprechererkennung, Textformatierung, Zusammenfassungen und Chatbots erforschen und entwickeln
- Neuronale Netze und probabilistische Modelle trainieren und fine-tunen: CTC, Transducer, HMM, Segmental CRF, Conformer, Transformer, CNNs, RNNs
- Auf Multi-GPU-Nodes und mit großen Datensätzen trainieren
- Modelle auf Genauigkeit, Größe (z. B. Quantisierung, Pruning) und Geschwindigkeit optimieren
- Decoding-Algorithmen implementieren und optimieren
- Datenaufbereitung: trainierter Tokenizer, Forced Alignment, Skripte zur Datenbereinigung
- Bei Roadmaps und Quartalsplanung beraten, Epics und Tickets schreiben, Junior Researcher und Entwickler betreuen
- Als Kernmitglied des Forschungsteams ein Open-Source-ASR-Modell entwickeln
- Erste wissenschaftliche Publikation als Erstautor bei Interspeech 2025 zu Spracherkennung und Machine Learning veröffentlichen
Machine Learning Engineer
e-bot7 - AI for Customer Service
- Chatbots mit neuronalen Netzen und NLP-Methoden implementiert und trainiert
Machine Learning Engineer
iTranslate
- Spracherkennungssystem (ASR) für Mobiltelefone implementiert und trainiert
- Neuronale Netze auf einem Multi-GPU-System trainiert
Research Project Assistant
Technische Universität Graz
- Neuronale Netze und probabilistische Modelle für Sequenzen erforscht
- Forschung zu Machine Learning (ML), Spracherkennung (ASR) und Sprachmodellen (LM) durchgeführt
- Recurrent Neural Networks (RNNs), Conditional Random Fields (CRFs), Sum-Product Networks, neue Regularisierungsmethoden und Losses, Berechnung und Kodierung von Gradienten für eigene Modelle sowie Segmental CRFs entwickelt, implementiert, trainiert und darüber publiziert
- Masterstudentenprojekt zu Machine Learning und ASR betreut
- Ca-Imaging-Aufnahmen der neuronalen Aktivität anästhesierter und wacher Mäuse analysiert
- Trajektorien von Gehirnzuständen mit Dimensionsreduktion (PCA, LDA), Support Vector Machines (SVM), Kalman-Filter/-Glätter, Clustering, Regression und Zeitreihenprognosen klassifiziert und visualisiert
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsprojekt
RWTH Aachen University
- Implementierte und trainierte ein End-to-End-System für maschinelle Übersetzung auf Basis von Conditional Random Fields (CRFs) von Grund auf, einschließlich Gradienten und Losses, für ein verteiltes Multi-Node-CPU-Grid
- Trainierte phrase-basierte statistische maschinelle Übersetzungssysteme einschließlich Sprachmodellen (LM)
- Trainierte und implementierte log-lineare Modelle für Textklassifikation, Part-of-Speech-Tagging, Named Entity Identification und syntaktisches Parsen
- Gab Seminare und Übungsgruppen in Machine Learning und Pattern Recognition, einschließlich neuronaler Netze, statistischer maschineller Übersetzung und Spracherkennung (ASR)
Softwareentwickler
GAF AG
- Implementierte Software für Geoinformationssysteme, Backend-Server-Anwendungen und Web-Mapping-Services
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Ludwig-Maximilians-Universität München
- Analysierte und implementierte Online-Lernregeln in neuronalen Netzen
Praktikum als Softwareentwickler
Max Planck Institute for Physics
- Implementierte eine Anwendung zur Visualisierung von Lernprozessen (Varianten der Hebb'schen Lernregel) und Selbstorganisation in neuronalen Netzen (Hopfield-Netz, assoziativer Speicher, Vektorquantisierung, Clustering, Boltzmann-Maschine) für die Lehre
- Implementierte Skripte mit Fortran, Perl und C++, um Large-Hadron-Collider-Experimente des CERN zu visualisieren
Praktikum als Softwareentwickler
Siemens
- Implementierte ein Netzwerk biologisch inspirierter spikender Neuronen
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bildung und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT) und Kundendienst.
Zusammenfassung
- 17 Jahre Erfahrung im Machine Learning (ML), davon 7,5 Jahre in Tech-Unternehmen
- Spezialisiert auf neuronale Netze und probabilistische Modelle für Sequenzen: Spracherkennung (ASR), Natural Language Processing (NLP), große Sprachmodelle (LLM) und Generative AI, Zeitreihenprognosen, klassisches Machine Learning und Statistik, Regression, Klassifikation, Clustering, Sequence-to-Sequence-Modelle, überwachtes/unüberwachtes Lernen, Anomalieerkennung, Betrugserkennung
- Löse schwierige algorithmische Probleme, entwickle neue Architekturen, baue Prototypen
- Trainiere und fine-tune Modelle, optimiere auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Größe
- Integriere und deploye in der Cloud oder On-Prem (CPU, GPU, On-Device, Embedded)
- Entwickle in Python (15 J.), PyTorch (6,5 J.), Tensorflow (4 J.), Java, C++
- Forschungserfahrung im Machine Learning an Universitätslaboren und in Tech-Unternehmen
- Lass uns sprechen: als Freelancer, in einer Firma oder als Angestellter
- Veröffentliche wissenschaftliche Arbeiten, spreche auf Konferenzen und präsentiere Poster
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Graz
Phd studies (left lab) · Machine Learning · Graz, Österreich
Queen's University Belfast
Erasmus student exchange · Physics and Computer Science · Belfast, Vereinigtes Königreich
Ludwig-Maximilians Universität München (LMU)
Diploma physics (Master equivalent) · Physics · München, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Großes Latinum
Märkisches Gymnasium
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Martin ist in München, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Martin spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Latein (Verhandlungssicher), Polnisch (Verhandlungssicher).
Martin hat mindestens 18 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Martin in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 10 Monate. Beachten Sie, dass Martin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Martin gut geeignet für Rollen wie: Senior LLM Research Scientist, Senior AI Research Scientist, Machine Learning Engineer.
Die neueste Position von Martin ist Senior LLM Research Scientist bei BYO Inc..
In den letzten Jahren hat Martin für BYO Inc. und Rev.com gearbeitet.
Martin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bildung und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Martin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT). Martin hat auch etwas Erfahrung in Kundendienst.
Martin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Martin hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Martin hat einen Doktor in Machine Learning von Technische Universität Graz und einen Master in Physics von Ludwig-Maximilians Universität München (LMU).
Martin hat 1 Zertifikat: Großes Latinum.
Die Verfügbarkeit von Martin 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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