Meisam Ghafarlangroudi - Machine-Learning-Ingenieur

Q: Wo ist Meisam ansässig?

Meisam ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Meisam?

Meisam spricht folgende Sprachen: English (Verhandlungssicher), German (Fortgeschritten) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Meisam?

Meisam hat mindestens 7 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 2 Jahre und 4 Monate . Beachten Sie, dass Meisam möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Meisam?

Die neueste Position von Meisam ist Machine-Learning-Ingenieur bei Geeks .

Q: Für welche Unternehmen hat Meisam in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Meisam für Geeks und Mellat Bank gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Meisam die meiste Erfahrung?

Meisam hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen , Bildung und Informationstechnologie (IT) . Meisam hat auch etwas Erfahrung in Einzelhandel .

Q: In welchen Bereichen hat Meisam die meiste Erfahrung?

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 .

Q: In welchen Industrien hat Meisam kürzlich gearbeitet?

Meisam hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen , Bildung und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Meisam kürzlich gearbeitet?

Meisam hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence , Informationstechnologie (IT) , Investitionen und M&A & Venture Capital gearbeitet.

Empfohlener Experte

Berlin, Deutschland

Erfahrungen

Juni 2023 - Bis heute

2 Jahren 10 Monate

London, Vereinigtes Königreich

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

Feb. 2020 - Mai 2023

3 Jahren 4 Monate

Tehran, Iran, Islamische Republik

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

März 2019 - Feb. 2020

1 Jahr

Tehran, Iran, Islamische Republik

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

Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Bank- und Finanzwesen, Bildung, Informationstechnologie (IT) und Einzelhandel.

Bank- und Finanzwesen

Bildung

Informationstechnologie (IT)

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.

Business Intelligence

Informationstechnologie (IT)

Investitionen, M&A & Venture Capital

Marketing

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

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Fortgeschritten

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

Positionen gesamt 3

Erfahrung in Bank- und Finanzwesen 3.5 J.

Durchschn. Dauer 2 J. 4 M.

Längste Erfahrung 3 J. 3 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 2 (Iran, Islamische Republik, Vereinigtes Königreich)

Hauptland Iran, Islamische Republik

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Machine-Learning-Ingenieur, Datenwissenschaftler

Hauptbranchen Bank- und Finanzwesen, Bildung, Informationstechnologie (IT)

Hauptfachbereiche Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Investitionen, M&A & Venture Capital

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Profil

Erstellt

Dezember 2025

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Frequently Asked Questions

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Wo ist Meisam ansässig?

Meisam ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Meisam?

Meisam spricht folgende Sprachen: English (Verhandlungssicher), German (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Meisam?

Meisam hat mindestens 7 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 2 Jahre und 4 Monate. Beachten Sie, dass Meisam möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Meisam am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Meisam gut geeignet für Rollen wie: Machine-Learning-Ingenieur, Datenwissenschaftler.

Was ist das neueste Projekt von Meisam?

Die neueste Position von Meisam ist Machine-Learning-Ingenieur bei Geeks.

Für welche Unternehmen hat Meisam in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Meisam für Geeks und Mellat Bank gearbeitet.

In welchen Industrien hat Meisam die meiste Erfahrung?

Meisam hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Bildung und Informationstechnologie (IT). Meisam hat auch etwas Erfahrung in Einzelhandel.

In welchen Bereichen hat Meisam die meiste Erfahrung?

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.

In welchen Industrien hat Meisam kürzlich gearbeitet?

Meisam hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Bildung und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Meisam kürzlich gearbeitet?

Meisam hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Investitionen und M&A & Venture Capital gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Meisam?

Meisam hat einen Master in Finanzingenieurwesen und Risikomanagement from Science and Culture University, Iran, einen Master in Datenwissenschaft from IU International University of Applied Sciences, Berlin und einen Bachelor in Industrielles Ingenieurwesen from Azad University, Iran.

Wie ist die Verfügbarkeit von Meisam?

Meisam ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Meisam?

Der Stundensatz von Meisam hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Meisam beauftragen?

Um Meisam zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 750-910 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.