Meisam Ghafarlangroudi-Machine-Learning-Ingenieur
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Erfahrungen
Machine-Learning-Ingenieur
Geeks
- Nutzte ein Large Language Model (LLM) bei WordUp, das kontextuelle Beispiele versteht und generiert, um den Wortschatz zu verbessern und personalisierte Lernerfahrungen zu optimieren
- Entwickelte einen hochleistungsfähigen FastAPI-Service zum Abrufen von hoch-k-ähnlichen Vektoren mit Batch-Abfragen, entscheidend für effiziente Retrieval Augmented Generation (RAG) und semantische Suchanwendungen
- Entwarf und implementierte eine leistungsstarke Python-ETL-Pipeline, optimierte CPU- und I/O-Auslastung und vereinfachte die Datenbereinigungslogik, was zu einer 30%igen Reduktion der Verarbeitungszeit führte
- Setzte maschinelles Lernen ein, um das Nutzerverhalten zu analysieren und Churn vorherzusagen, erkannte wichtige Engagement-Trends, die zu einer 15%igen Steigerung der Nutzerbindung und -zufriedenheit führten
- Entwickelte ein Customer-Lifetime-Value-(CLTV)-Vorhersagemodell, das durch gezielte Bindungsmaßnahmen zu einer 10%igen Steigerung des durchschnittlichen CLTV führte
Machine-Learning-Ingenieur
Mellat Bank
- Entwickelte ein Sentiment-Analyse-Modell mit BERT zur Analyse von Instagram-Kommentaren, erreichte über 85% Genauigkeit und lieferte umsetzbare Erkenntnisse für Strategien zur Kundenbindung
- Entwickelte einen News-Trading-Algorithmus mit Fin-BERT, GPT-3 und Sentiment-Analyse, um kurzfristige Kursbewegungen an Aktien- und Devisenmärkten vorherzusagen, und erreichte eine 20%ige Verbesserung der Handelssignalgenauigkeit
- Entwickelte Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage von Kryptowährungspreisbewegungen anhand historischer Preisdaten und Sentiment-Analyse
- Baute ein Ensemble-Modell, das XGBoost mit einem Deep Autoencoder kombiniert, um Anomalien in Kreditkartentransaktionen in Echtzeit zu erkennen, reduzierte falsch positive Ergebnisse um 25% und verbesserte die Fraud-Recall-Rate um 15%
- Implementierte ein Customer-Churn-Vorhersagemodell, reduzierte Churn um 15% und verbesserte die Strategien zur Kundenbindung
- Entwickelte Empfehlungssysteme, um Bankprodukte Kunden vorzuschlagen, und steigerte dadurch Cross-Selling-Möglichkeiten um 22%
- Konzipierte ein Forecasting-Modell mit DeepAR zur Vorhersage der Kreditnutzung mit einem R-Quadrat-Wert über 80%, wodurch die Finanzplanung optimiert wurde
Datenwissenschaftler
Hosh and Dansh
- Erstellte Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage des Bestandsbedarfs, wodurch Lagerkosten um 15% reduziert wurden
- Entwickelte Modelle zur Vorhersage von Kundenabwanderung, was proaktive Bindungsmaßnahmen ermöglichte und die Abwanderungsrate um 12% senkte
- Entwarf ein personalisiertes Empfehlungssystem, das die durchschnittliche Warenkorbgröße um 8% erhöhte
- Implementierte Algorithmen, die Preise basierend auf Nachfrageprognosen anpassen, und steigerte den Umsatz um 10%
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Einzelhandel.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Investitionen, M&A & Venture Capital, Marketing und Lieferkettenmanagement.
Fähigkeiten
Programmierung
- Python
- R-Programmierung
- Scala
Datenbanksysteme
- Snowflake
- Ms Sql Server
- Nosql
- Milvus
- Mongodb
- Bigquery
- Elasticsearch
- Postgre
- Chroma
Cloud
- Aws (S3, Glue, Redshift, Lambda, Kinesis)
- Google Cloud Platform (Gcp)
- Azure
ETL
- Airflow
- Dbt
- Ssis
- Ssas
Softwareentwicklung
- Api-Dienste
- Docker
- Terraform
- Kubernetes
- Ci/Cd
- Fastapi
- Git
- Github
- Slack
- Jira
- Confluence
- Kubeflow
- Agile Entwicklung
Reporting-Tools
- Ms Power Bi
- Google Looker
- Tableau
- Metabase
- Google Analytics
- Data Studio
Big Data & Parallelverarbeitung
- Apache Spark
- Ray
- Hadoop
Maschinelles Lernen & Predictive Analytics
- Regressionsmodelle
- Klassifikation
- Zeitreihenanalyse
- Deep Learning (Tensorflow, Pytorch)
- Llm
- Faiss
- Scann
- Huggingface
- Rag
- Bert
- Sentiment-Analyse
- Nlp
- Vektor-Suche
- Web-Scraping
- Mmm
- Llama
- Lora
- Llama Index
- Langchain
- Transformers
- Pymc
- Pgvector
- Pytest
Sprachen
Ausbildung
Science and Culture University, Iran
Master in Finanzingenieurwesen und Risikomanagement · Finanzingenieurwesen und Risikomanagement · Tehran, Iran, Islamische Republik
IU International University of Applied Sciences, Berlin
Master in Data Science · Datenwissenschaft · Berlin, Deutschland
Azad University, Iran
Bachelor in Industriellem Ingenieurwesen · Industrielles Ingenieurwesen · Tehran, Iran, Islamische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Meisam ist in Berlin, Deutschland ansässig.
Meisam spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Meisam hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Meisam in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 6 Monate. Beachten Sie, dass Meisam möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Meisam gut geeignet für Rollen wie: Machine-Learning-Ingenieur, Datenwissenschaftler.
Die neueste Position von Meisam ist Machine-Learning-Ingenieur bei Geeks.
In den letzten Jahren hat Meisam für Geeks und Mellat Bank gearbeitet.
Meisam hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen. Meisam hat auch etwas Erfahrung in Einzelhandel.
Meisam hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Investitionen und M&A & Venture Capital. Meisam hat auch etwas Erfahrung in Marketing und Lieferkettenmanagement.
Meisam hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen gearbeitet.
Meisam hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Investitionen und M&A & Venture Capital gearbeitet.
Meisam hat einen Master in Finanzingenieurwesen und Risikomanagement von Science and Culture University, Iran, einen Master in Datenwissenschaft von IU International University of Applied Sciences, Berlin und einen Bachelor in Industrielles Ingenieurwesen von Azad University, Iran.
Die Verfügbarkeit von Meisam 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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