Martin T.-Machine-Learning-Ingenieur / LLMOps
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Erfahrungen
Machine-Learning-Ingenieur / LLMOps
AXA Global Operations
- Leitung von MLOps/LLMOps für das Secure-GPT-Projekt, einen internen Konversationsassistenten auf Basis generativer KI, der eine sichere Interaktion von Mitarbeitenden mit ihren beruflichen Dokumenten ermöglicht.
- Konzeption und Implementierung von Preprocessing-, Ingestion-, Inferenz- und Evaluierungspipelines für Sprachmodelle.
- Technologien: Azure Functions, Poetry, Typescript, Python, Azure OpenAI, Bicep, Azure DevOps
KI-Ingenieur
PwC
- Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für generative KI, darunter:
- Virtueller Scrum-Assistent: Automatisierung von Stand-up-Meetings und Jira-Aufgabenaktualisierungen zur Verbesserung der Teameffizienz.
- Intelligentes Zahlungserinnerungssystem: Automatisierte Rechnungsverfolgung durch E-Mail-Analyse.
- Proposal Maker: Extrahiert relevante, der bereitgestellten Beschreibung ähnliche Angebote aus Datenbanken und erstellt automatisch einen Angebotsentwurf.
- Tool zur Analyse von Excel-Dateien: Unterstützung bei der Analyse und Umwandlung von Finanzberichten von Unternehmen.
- Technologien: OpenAI, LLM, Kubernetes, LangChain, Streamlit, RAG
Machine-Learning-Ingenieur
Thales Digital Factory
- Entwicklung intelligenter Klassifikatoren zur Kategorisierung von Systemausfällen.
- Entwicklung von NLP-Modellen auf Basis von Satz-Embeddings mit Transformers und LLMs.
- Technologien: Python, Azure, SpaCy, Docker, SentenceTransformers
Data Engineer / Machine-Learning-Ingenieur
L’Oréal
- Leitung der NLP-Analyse von Kundenbewertungen aus neun Ländern zur Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten.
- Optimierung der Suchleistung der Produktbibliothek und Reduzierung der Ausführungszeit um 50 %.
- Entwicklung von Datenaufnahme- und Inferenzpipelines mit GCP Vertex AI und BigQuery.
- Technologien: Python, dbt, Vertex AI, BigQuery, Docker
Data Engineer
Aware (Les Mousquetaires Group)
- Entwicklung verteilter Algorithmen zur Bereinigung und Korrektur von Lieferanten- und Produktnamen in einem Data Lake.
- Erstellung einer Oberfläche zur manuellen Korrektur mit Streamlit auf Azure.
- Technologien: Python, Azure, PySpark, Databricks, Streamlit, Docker
Data Engineer / Machine-Learning-Ingenieur
Pernod Ricard
- Entwicklung wöchentlicher Empfehlungen für Vertriebsmitarbeiter in Indien zur Optimierung der Reiserouten.
- Implementierung von CI/CD-Pipelines und Entwicklung einer API für Produktempfehlungen.
- Technologien: Python, Azure DevOps, Streamlit, Docker, Azure Functions
Machine-Learning-Ingenieur
Huawei
- Entwicklung von Python-Bibliotheken für das Training und Deployment von Transformer-basierten Modellen für tabellarische Daten.
- Anwendung von Hyperparameter-Optimierungsalgorithmen wie Successive Halving und Bayesian Hyperopt.
- Technologien: Python, PyTorch, Pandas, Deep Learning
Mentor
OpenClassrooms
- Betreuung von acht Studierenden in den Bereichen Data Scientist, Machine Learning Engineer und Python Developer.
Freiwilliger Machine-Learning-Ingenieur
Data For Good
- Lokalisierung von CO₂-Emissionen mithilfe von NASA’s OCO-2-Satellitendaten.
- Erkennung von Spitzenwerten der Kohlenstoffkonzentration mithilfe von Autoencodern.
- Zusammenführung bekannter CO₂-Emissionsquellen aus bestehenden Inventaren.
- Nutzung meteorologischer Daten zur Identifizierung potenzieller Emissionsquellen.
- Technologien: Python, Autoencoders, Folium, GeoPandas
5G-Softwareingenieur & NLP-Machine-Learning-Ingenieur
Nokia
- Automatisierung der Fehleranalyse:
- Entwicklung von Modellen zur Vorhersage des optimalen Lösungsteams.
- Verwendung unüberwachter NLP-Modelle zur Identifizierung ähnlicher Fehler.
- Entwicklung von 5G-Level-2-Funktionen:
- Erstellung von Systemspezifikationen.
- Steigerung des Produktdurchsatzes um das 8-Fache.
- Zusammenarbeit mit internationalen Teams (Finnland, Polen).
- Technologien: Python, C++, NLP, AWS, Docker, Jenkins, SpaCy, XGBoost
5G-Softwareingenieur
Orange
- Entwickelte analytische Lösungen, die den 5G-Durchsatz mit C++ um 20% steigerten.
- Wendete Optimierungstechniken, probabilistische Modelle, Statistik und maschinelles Lernen (K-means) an.
- Technologien: Python, C++, Clustering, Optimierung
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Telekommunikation, Bildung, Professionelle Dienstleistungen, Versicherung, Lebensmittel und Getränke und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
Machine-Learning-Ingenieur und Data Engineer mit über 10 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung, spezialisiert auf die Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer Machine-Learning- (ML-)Modelle und APIs. Nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit globalen Unternehmen wie Huawei, Thales, Nokia und PwC bei der Umsetzung von KI- und ML-Lösungen. Expertise in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der Optimierung von Leistung sowie der Entwicklung innovativer Anwendungen mit generativer KI.
Fähigkeiten
- Programmiersprachen: Python, C++, Sql
- Machine Learning & Ki: Scikit-Learn, Pytorch, Llms, Openai, Langchain, Pandas
- Cloud & Big Data: Aws (Ec2, S3), Gcp (Vertex Ai, Bigquery), Azure (Certified Dp-203)
- Devops & Ci/Cd: Docker, Kubernetes, Terraform, Git, Azure Devops
- Data Engineering: Pyspark, Data Pipelines, Dbt, Databricks
- Agile Entwicklung: Scrum, Internationale Zusammenarbeit
Sprachen
Ausbildung
Télécom ParisTech
Ph.D. & Engineering Degree · Paris, Frankreich
Université Paris-Saclay
Master’s degree, Digital Economics and Strategic Management · Digital Economics and Strategic Management · Saclay, Frankreich
Zertifikate & Bescheinigungen
Azure Certified DP-203
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Martin ist in Paris, Frankreich ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Martin spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Fortgeschritten).
Martin hat mindestens 12 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Martin in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 11 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 1 Monat. 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: Machine-Learning-Ingenieur / LLMOps, KI-Ingenieur, Machine-Learning-Ingenieur.
Die neueste Position von Martin ist Machine-Learning-Ingenieur / LLMOps bei AXA Global Operations.
In den letzten Jahren hat Martin für AXA Global Operations, PwC, Thales Digital Factory, L’Oréal und Aware (Les Mousquetaires Group) gearbeitet.
Martin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Telekommunikation, Bildung und Professionelle Dienstleistungen. Martin hat auch etwas Erfahrung in Versicherung, Lebensmittel und Getränke und Schönheit und Kosmetik.
Martin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence. Martin hat auch etwas Erfahrung in Forschung und Entwicklung (F&E).
Martin hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Professionelle Dienstleistungen und Versicherung gearbeitet.
Martin hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gearbeitet.
Martin hat einen Doktor von Télécom ParisTech und einen Master in Digital Economics and Strategic Management von Université Paris-Saclay.
Martin hat 1 Zertifikat: Azure Certified DP-203.
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 17 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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