Maryam A.-KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler
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Erfahrungen
KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler
Space Physics Group, Charles University
- Einsatz generativer KI-Techniken zur Beschleunigung und Verbesserung von Simulationen koronaler Massenauswürfe (CME) zur besseren Vorhersage des Weltraumwetters.
- Betreuung von Nachwuchsforschern bei der Entwicklung von ML-Modellen, der Datenvorverarbeitung und der Modellvalidierung.
Generierung von Digital-Twin-Grundrissen (Python)
- Verarbeitete 3D LIDAR-Punktwolken mit RANSAC und DBSCAN, um präzise 2D-Grundrisse zu erstellen.
Prototyp für transformerbasierte semantische Einbettungen (Python)
Eigeninitiative
- Prototypische Implementierung einer semantischen Suche mit Sentence Transformers und FAISS-Vektorähnlichkeit zur Erforschung domänenspezifischer Abfragen.
- Vergleich von Kosinus-Ähnlichkeit und hybriden Suchstrategien zur Identifikation kontextrelevanter Plasmaereignisse.
- Praktische Erfahrung in Embeddings, Vektorspeichern, Anfragenerweiterung und RAG-Workflows gesammelt.
Gastforscher (HPC-AI-Workflows)
National Center for High-Performance Computing (NCHC)
- Automatisierte Pipelines für Datenimport und Analyse in HPC-Umgebungen mit Python und Linux-Skripten.
Regionserkennung in Raumfahrzeugdaten mit Machine Learning (Python)
- Verarbeitete THEMIS-Raumsonden-Zeitreihendaten, führte Merkmalsextraktion durch und trainierte überwachte ML-Modelle.
- Entwickelte Random-Forest- und neuronale Netzwerk-Klassifikatoren mit scikit-learn und TensorFlow zur automatischen Regionserkennung.
Modellierung der Magnetopause-Position mit ANN (IDL)
- ANN trainiert, um Randpositionen anhand von Sonnenwindparametern, der IMF-Orientierung und dem korrigierten Dst vorherzusagen.
Wissenschaftlicher Assistent
Karls-Universität
- KI-gesteuerte Analyse von Plasmaumgebungen anhand von Raumfahrzeugdaten aus den Missionen THEMIS, Geotail und Magion 4 durchgeführt.
- Vorhersagemodelle entwickelt, um Magnetopause-Positionen abzuschätzen und Sonnenwindregionen zu klassifizieren.
- End-to-End-Datenpipelines für Merkmalsextraktion, Normalisierung und Modelltraining mit Python und TensorFlow entwickelt.
- Machine-Learning-Modelle (Neuronale Netze, Random Forests) angewendet, um komplexe Satellitendatensätze zu klassifizieren.
Telekommunikations-Pre-Deployment-Ingenieur
Borje Noor
- FTTx-Breitbandnetz-Topologien entworfen und Komponentenauswahl mit COMSof FTTx optimiert.
- Planung der 5G-Infrastruktur unterstützt und mit Technik- und Beschaffungsteams koordiniert.
Fern-Gastforscher (Quantensysteme)
QuTech, TU Delft
- Zwei-Qubit-Photonik-Kristallsysteme theoretisch analysiert und Verschränkungsmechanismen in der Festkörperphotonik untersucht.
Wissenschaftlicher Assistent, Photonikgruppe
Shahrekord-Universität
- Elektromagnetische und photonische Systeme mit COMSOL und Lumerical für Sensor- und Energiegewinnungsanwendungen simuliert.
- Plasmonische Wellenleiter, Resonatoren und Solarzellen entworfen und optimiert.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Weltraumforschung und -reisen, Informationstechnologie (IT), Bauwesen, Immobilien und Telekommunikation.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Beschaffung und Einkauf.
Zusammenfassung
KI-Ingenieur mit Promotion in Weltraumphysik und umfangreicher Erfahrung in angewandtem Machine Learning, Datenpipelines und wissenschaftlichem Rechnen. Erfahren in der Entwicklung von Klassifikationsmodellen mit neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen für groß angelegte, domänenspezifische Datensätze.
Versiert in modernen NLP-Techniken, einschließlich transformerbasierter Modelle (z.B. BERT, GPT), Vektorähnlichkeitssuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Starker Python-Programmierer mit Expertise in TensorFlow, scikit-learn und Datenvisualisierung. Arbeitet aktiv an LLM-basierten Architekturen und der Integration semantischer Suche für spezialisierte Bereiche.
Fähigkeiten
- Python
- Sql
- Matlab
- Idl
- R
- C++
- Tensorflow
- Keras
- Pytorch
- Scikit-Learn
- Huggingface Transformers
- Sentence Transformers
- Faiss
- Opensearch
- Pinecone
- Docker
- Azure
- Git
- Linux (Bash)
- Ci/Cd
- Matplotlib
- Seaborn
- Spotfire
- Ggplot2
Sprachen
Ausbildung
Charles University
Promotion · Weltraumphysik · Prag, Tschechische Republik
Zertifikate & Bescheinigungen
Ehrenurkunde
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Maryam ist in Prag, Tschechische Republik ansässig.
Maryam spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Tschechisch (Grundkenntnisse).
Maryam hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Maryam in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr. Beachten Sie, dass Maryam möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Maryam gut geeignet für Rollen wie: KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler, Generierung von Digital-Twin-Grundrissen (Python), Prototyp für transformerbasierte semantische Einbettungen (Python).
Die neueste Position von Maryam ist KI-Ingenieur / Datenwissenschaftler bei Space Physics Group, Charles University.
In den letzten Jahren hat Maryam für Space Physics Group, Charles University, Eigeninitiative, National Center for High-Performance Computing (NCHC) und Karls-Universität gearbeitet.
Maryam hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Weltraumforschung und -reisen und Informationstechnologie (IT). Maryam hat auch etwas Erfahrung in Bauwesen, Immobilien und Telekommunikation.
Maryam hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung. Maryam hat auch etwas Erfahrung in Beschaffung und Einkauf.
Maryam hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Weltraumforschung und -reisen und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Maryam hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.
Maryam hat einen Doktor in Weltraumphysik von Charles University.
Maryam hat 1 Zertifikat: Ehrenurkunde.
Die Verfügbarkeit von Maryam 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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