Mirza Klimenta-Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt
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Erfahrungen
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt
Freiberuflich
- Entwickelte ein Multi-Agenten-System mit Wissensgraph zur Automatisierung des Entwurfs von Forschungsarbeiten
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen der Dokumente zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraph
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
PulseSpotter
MediaLab Bayern
- Entwickelt, um Journalisten dabei zu helfen, potenziell populäre, berichtenswerte Themen zu identifizieren
- Sammelte Informationen aus verschiedenen Nachrichtenquellen und analysierte Muster im Zeitverlauf
- Schlug auf Basis von KI und maschinellem Lernen aufkommende Trends vor und sparte Journalisten so Recherchezeit
RAG (LLM)
Freiberuflich
- Leitete die Entwicklung eines fortschrittlichen Retrieval-Augmented-Generation-Systems zur Verbesserung des HR-Datenabrufs
- Nutzte die Vektor-Ähnlichkeitssuchdatenbank Milvus und die OpenAI-API, um umfangreiche HR-bezogene Daten zu beschaffen und zu integrieren
- Versuchte, ein LLM mit PEFT (LoRA) und Prompt Engineering zu fine-tunen
Senior Data Scientist
Freiberufler
Spektrale Bildobjekterkennung
Freiberuflich
- Klassifizierte Signale und erkannte Neuheiten in Spektralbildern mit Sensormessungen
- Setzte selbstüberwachte ML-Paradigmen ein, da unzureichend beschriftete Daten vorlagen
- Nutzte eine YOLO-Architektur für schnelle Verarbeitung mit dem mmyolo-Framework
Benutzergruppierung in einem sozialen Netzwerk
Freiberuflich
- Förderte die Kommunikation unter gleichgesinnten Nutzern durch dynamische Gruppenbildung basierend auf Antworten auf bestimmte Fragen
- Setzte Vektorisierung und K-nächste-Nachbarn für die erste Gruppierung ein und nutzte ein Empfehlungssystem zur verfeinerten Abstimmung
Senior Data Scientist
Bayerischer Rundfunk/.pub
- Recherche zu aktuellen Entwicklungen bei Empfehlungssystemen für Medien (Audio-, Video- und Textinhalte)
- Implementierung eines Empfehlungssystems für die ARD Audiothek, was zu einer 15% höheren Genauigkeit als beim vorherigen Modell führte
- NLP-Projekte: Entitätserkennung und Redundanzentfernung
Betrugserkennung für eine Buy-Now-Pay-Later-Plattform
Freiberuflich
- Entwarf und entwickelte ein Betrugserkennungsmodell für eine Buy-Now-Pay-Later-Plattform im Nahen Osten
- Setzte einen graphbasierten Ansatz in der Datenvorverarbeitung ein, um Betrüger-Cluster zu identifizieren
- Lieferte das erste erfolgreiche Machine-Learning-Projekt für den Kunden
Nächste beste finanzbezogene Aktion
Freiberuflich
- Entwickelte prädiktive Machine-Learning-Modelle, um Personen bei finanziellen Schritten für langfristige Ziele wie den Hauskauf zu beraten
- Kontext: für eine asiatische Bank, die umsetzbare Empfehlungen für langfristige Finanzplanung bietet
Data Scientist
Yewno/Entropy387
- Erforschung und Implementierung graphbasierter Aktienmarkt-Vorhersagemodelle
- Implementierung der Preisberechnungs-Engine, wodurch der MAE im Vergleich zum vorherigen Modell um 10% verbessert wurde
Empfehlungsmodell für Online-Wetten
Freiberuflich
- Entwickelte ein Empfehlungsmodell basierend auf Faktorisierungsmaschinen, um die Leistung von Amazon Personalize’s hierarchischem rekurrentem neuronalen Netzwerk zu übertreffen
- Verbesserte Empfehlungen durch gezieltes Feature-Engineering
Inkasso
Freiberuflich
- Prognostizierte die Wahrscheinlichkeit der Rückzahlung von Krediten durch Bankkunden, um die Segmentierung für individuell angepasste Kommunikationsstrategien (E-Mail, SMS, Telefon) zu unterstützen
- Erstellte ein Verhaltens-Scoring-ML-Modell, das in Receeve’s Inkassoansatz integriert wurde
Anomalieerkennung bei Sensoren
Freiberuflich
- Etablierte ein Basis-ML-Modell zur Vorhersage erwarteter Sensorwerte und zur Kennzeichnung von Anomalien anhand von Abweichungen
- Steigerte die Erkennungsgenauigkeit mit einem Graph-Neuronalen Netzwerk, das die Verbindungen zwischen Sensoren und beobachteten Bereichen analysiert
Postdoc
Roma Tre University
- Forschung zu Graph-Morphing-Algorithmen
- Implementierung von Graphzeichnungsalgorithmen
Preisermittlungssystem für einen US-Disponenten
Freiberuflich
- Prognostizierte Transportpreise für Fahrzeuge, um Disponenten eine verlässliche Preisgrundlage zu bieten
- Steigerte die Modellgenauigkeit um etwa 40% durch fortgeschrittenes Feature-Engineering und eine zweistufige Regressionsstrategie, die Residual- und Standardregression mit XGBoost kombiniert
Investitionsprognose
Freiberuflich
- Prognostizierte die Entscheidungen von Investoren bei Unternehmensinvestitionen, indem ich Investoren und Unternehmen als Knoten in einem Graphen modellierte
- Entwickelte ein graphneuronales Netzwerk, um potenzielle Verbindungen zwischen Investoren und Unternehmen vorherzusagen, und integrierte es in StockFinks Vorhersage-Suite
Softwareingenieur
Visteon (ehemals Johnson Controls)
- (Re-)Implementierung einer Testsoftware
- Implementierung von endlichen Zustandsautomaten
- Codegenerierung
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Medien, Unterhaltung und Druck, Bank- und Finanzwesen, Automotive, Bildung und Sport und Freizeit.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence, Produktentwicklung und Finanzen.
Zusammenfassung
Mirza Klimenta erhielt im Alter von 25 Jahren seinen PhD in Informatik an der Universität Konstanz. Während seiner akademischen Laufbahn arbeitete Mirza in den Bereichen Dimensionsreduktion und Graph-Einbettung, und seine Arbeiten wurden von der wissenschaftlichen Gemeinschaft anerkannt. Als (Senior) Data Scientist liegt Mirzas Fokus auf LLMs/RAGs, Empfehlungssystemen, Wissensgraphen und klassischem ML. Seine bedeutendste Arbeit ist das Design und die Implementierung eines Empfehlungssystems für die ARD Audiothek. Er ist außerdem Autor literarischer Fiktion.
Fähigkeiten
Llm
Rag (Graph-rag)
Agentische Ki
Empfehlungssysteme
Deep Learning
Graph-neuronale Netze
Preisgestaltungs-engines
Maschinelles Lernen
Dimensionsreduktion
Graph-einbettung Und Informationsvisualisierung
Algorithmusentwicklung (Verarbeitung Großer Datenmengen)
Numerische Optimierung
Programmierung: Python, Java, C/c++, Matlab
Python: Numpy, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Pytorch, Pyg, Networkx, Matplotlib/seaborn, Xgboost/lightgbm/catboost, Spacy/nltk
Empfehlungssysteme: Kollaboratives Filtern, Two-tower-modelle, Ensemble-modelle, Bandit-modelle, Graph-basierte Empfehlungsmodelle
Aws: Deployment, Lambda, Ec2, Ecs
Azure: Databricks
Agile Entwicklung: Scrum, Kanban
Kubernetes, Streamlit, Spark
Scripting: Shell, Batch
Satzsystem: Latex
Tensorflow & Keras: Umfassende Erfahrung Im Erstellen Und Bereitstellen Von Neuronalen Netzmodellen
Pytorch: Versiert In Modellentwicklung Und Experimenten Mit Fokus Auf Dynamische Berechnungsgrafen
Pytorch Geometric (Pyg): Erfahren In Der Implementierung Graph-neuronaler Netze Für Komplexe Relationale Daten
Pytorch Lightning: Vertraut Mit Diesem Framework Für Skalierbares Und Effizientes Training Von Deep-learning-modellen
Milvus: Versiert Im Aufbau Von Ähnlichkeitssuchanwendungen Mit Dieser Hochskalierbaren Plattform
Pinecone: Erfahrung In Der Implementierung Von Vektorsuche Für Ml-modelle In Der Produktion
Athena: Versiert In Serverlosen Sql-abfragen Auf Großskaligen Daten Direkt In S3
Snowflake: Erfahren In Der Nutzung Dieser Cloud-datenplattform Für Skalierbare Analysen
Redis: Erfahren Im Einsatz Dieser In-memory-datenbank Für Caching Und Echtzeitanalysen
Postgresql: Fundiertes Verständnis Von Relationalem Datenbankmanagement Und -Entwicklung
Aws: Umfassende Erfahrung Mit Sagemaker Für Ml-modellentwicklung Und -Bereitstellung; Redshift Für Data Warehousing; Lambda Für Serverloses Computing; Personalize-rezepte Für Empfehlungssysteme
Google Cloud Platform (Gcp): Versiert Mit Bigquery Für Data Warehousing; Entwicklung Eines Empfehlungssystems Auf Diesem Cloud-anbieter
Neo4j: Tiefgehende Erfahrung Mit Dieser Graphdatenbank Zum Aufbau Von Wissensgraphen Und Komplexen Abfragen
Apache Kafka: Fortgeschrittene Kenntnisse In Streaming-systemen Zum Aufbau Fehlertoleranter, Skalierbarer Echtzeit-datenpipelines
Apache Druid: Erfahren In Echtzeitanalysen Mit Druid, Die Interaktive Abfragen Und Einblicke In Großskaligen Datensätzen Ermöglichen
Grafana: Erfahren In Der Bereitstellung Von Grafana Zur Umfassenden Überwachung Und Visualisierung Von Metriken Und Logs Aus Verschiedenen Datenquellen
Sprachen
Ausbildung
Universität Konstanz
Ph.D., Informatik · Informatik · Konstanz, Deutschland · Magna Cum Laude
Sarajevo School of Science and Technology / University of Buckingham
B.Sc., Informatik · Informatik · Sarajevo, Bosnien und Herzegowina · 9,96/10, 98/100
Zertifikate & Bescheinigungen
Personalisierte Empfehlungen in großem Maßstab
Gestaltung hochmoderner Empfehlungssysteme
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Wo ist Mirza ansässig?
Welche Sprachen spricht Mirza?
Wie viele Jahre Erfahrung hat Mirza?
Für welche Rollen wäre Mirza am besten geeignet?
Was ist das neueste Projekt von Mirza?
Für welche Unternehmen hat Mirza in den letzten Jahren gearbeitet?
In welchen Industrien hat Mirza die meiste Erfahrung?
In welchen Bereichen hat Mirza die meiste Erfahrung?
In welchen Industrien hat Mirza kürzlich gearbeitet?
In welchen Bereichen hat Mirza kürzlich gearbeitet?
Was ist die Ausbildung von Mirza?
Ist Mirza zertifiziert?
Wie ist die Verfügbarkeit von Mirza?
Wie hoch ist der Stundensatz von Mirza?
Wie kann man Mirza beauftragen?
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