Meng-Chieh L.-Dozent & KI-Projektcoach
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Erfahrungen
Dozent & KI-Projektcoach
RookieSavior
- Ein 16-stündiges angewandtes Modul zu KI/LLM-Anwendungen gehalten und theoretische Konzepte mit realen Data-Science-Workflows verknüpft.
- Kursmaterialien überarbeitet und strukturiert, um theoretische Konzepte an reale Anwendungen anzupassen.
- Einzelcoaching für Fachleute bei End-to-End-KI-Projekten durchgeführt und ihre Fähigkeit verbessert, ML-Tools zur Steigerung der betrieblichen Effizienz einzusetzen.
- Strukturierte Kursmaterialien entwickelt, die praktische, einsatzbereite KI/ML-Lösungen in den Fokus stellen.
Data Scientist
Cosnova GmbH
- End-to-End-Entwicklung und Produktionsbereitstellung einer Pipeline zur Bereinigung, Übersetzung und Kategorievorhersage von Produktnamen mit LLMs (LangChain, RAG, ReAct Agents) geleitet, Betriebskosten um 99% gesenkt und Effizienz 200-fach gesteigert.
- Mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um Prompt-Engineering durchzuführen und Geschäftsanforderungen in präzise, wirkungsstarke LLM-Workflows zu übersetzen.
- Workflows zur Extraktion von Trend-Insights mit LLMs entwickelt und produktiv umgesetzt, um umsetzbare Erkenntnisse an die Geschäftsleitung zu liefern, die die Produktstrategie beeinflussten.
- Ein Suchsystem für Lagerproben auf Basis von Pantone-Farbcodes aufgebaut, um die Abholung von Mustern zu beschleunigen und die operative Effizienz zu verbessern.
- Ein Forecasting-System zur Absatzprognose mit 18-monatiger Vorlaufzeit unter Einsatz eines Ensembles aus XGBoost, CatBoost und LightGBM entwickelt, r² ≈ 0,8 erzielt.
- Mit Data Engineers und DevOps zusammengearbeitet, um ML-Workflows in Kubernetes mit MLflow zu deployen und zu überwachen und so einen zuverlässigen Produktionsbetrieb sicherzustellen.
Data Scientist
Check24 Fashion
- Die Entwicklung und den Einsatz eines semantischen Klassifikationssystems für englisch-deutsche Nutzerbewertungen mit einem BERT-basierten Modell geleitet.
- Die Entwicklung eines bildbasierten Produktempfehlungssystems geleitet, das Mask R-CNN zur Objekterkennung und Merkmalextraktion nutzt.
Senior Data Scientist
AGT International (R&D)
- Die Entwicklung einer Erkennung von Einsatzfahrzeugen mit YOLO geleitet.
Data-Science-Praktikant
AGT International (R&D)
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Schönheit und Kosmetik, Informationstechnologie (IT), Bildung, Mode und Bekleidung, Einzelhandel und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence, Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Lieferkettenmanagement und Forschung und Entwicklung (F&E).
Fähigkeiten
- GroßE Sprachmodelle: Langchain, Rag, React Agents, Openai Api (Multimodal, Whisper, Tts, Websearch), Ollama.
- Maschinelles Lernen & Prognosen: Xgboost, Lightgbm, Catboost, Pytorch Forecasting (Tft, N-Beats, N-Hits).
- NatüRliche Sprachverarbeitung: Embedding-Modelle, Bert-Basierte Modelle, Semantische Klassifikation, Prompt-Engineering.
- Computer Vision: Yolo, Mask R-Cnn, Bildbasierte Empfehlungssysteme, Bildbeschriftung.
- Mlops & Bereitstellung: Mlflow, Kubernetes, ModellüBerwachung, Skalierbare Produktions-Pipelines.
- Grundlagen Der Data Science: Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Scipy.
Sprachen
Ausbildung
Karlsruhe Institute of Technology
Physik, cum laude · Physik · Karlsruhe, Deutschland
Iowa State University
Physik, Hons und Dist · Physik · Vereinigte Staaten · GPA: 3,87
National Taiwan Normal University
Physik · Physik · Taipei, Taiwan, Provinz China · Gesamt-/Fach-GPA: 3,74/3,96
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Meng-Chieh ist in Frankfurt am Main, Taiwan, Provinz China ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Meng-Chieh spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Grundkenntnisse).
Meng-Chieh hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Meng-Chieh in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 Monate. Beachten Sie, dass Meng-Chieh möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Meng-Chieh gut geeignet für Rollen wie: Dozent & KI-Projektcoach, Data Scientist, Senior Data Scientist.
Die neueste Position von Meng-Chieh ist Dozent & KI-Projektcoach bei RookieSavior.
In den letzten Jahren hat Meng-Chieh für RookieSavior, Cosnova GmbH und Check24 Fashion gearbeitet.
Meng-Chieh hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Schönheit und Kosmetik, Informationstechnologie (IT) und Mode und Bekleidung. Meng-Chieh hat auch etwas Erfahrung in Einzelhandel, Bildung und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Meng-Chieh hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT). Meng-Chieh hat auch etwas Erfahrung in Lieferkettenmanagement und Forschung und Entwicklung (F&E).
Meng-Chieh hat kürzlich in Industrien wie Schönheit und Kosmetik, Mode und Bekleidung und Einzelhandel gearbeitet.
Meng-Chieh hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.
Meng-Chieh hat einen Doktor in Physik von Karlsruhe Institute of Technology, einen Master in Physik von Iowa State University und einen Bachelor in Physik von National Taiwan Normal University.
Die Verfügbarkeit von Meng-Chieh 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 16 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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