Mohamed S.-Machine-Learning-Ingenieur (Teilzeit)
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Erfahrungen
Machine-Learning-Ingenieur (Teilzeit)
E.ON Digital Technology
- Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenextraktion aus PDFs. Dabei kamen Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI-LLMs (GPT-4) zum Einsatz, um die Genauigkeit zu verbessern und komplexe Dokumentstrukturen zu verarbeiten.
- Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und stellte ihn auf Vertex AI bereit.
- Entwickelte Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage aufzunehmen, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu laden.
- Verpackte KI-Agenten und Dienste mit Docker in Container, um eine einheitliche lokale Entwicklung und Bereitstellung zu ermöglichen.
- Verwendete PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
- Entwickelte einen ReAct-Agenten, der mithilfe von Tools und der Integration von Azure Document Intelligence strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert.
- Wirkte am Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen mit. Dabei wurden mit Databricks vorhandene CDRs ermittelt und die gesamten gültigen Kosten berechnet.
- Entwickelte einen dialogfähigen KI-Agenten (Chatbot) mit einem FastAPI-Backend, integrierte RAG für eine präzise Tariferkennung und stellte den Dienst mit Azure Container Apps bereit.
- Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server
GenAI-Praktikant
MSG Life GmbH
- Optimierte Code-LLMs von Hugging Face für die Generierung von C++-Code auf Grundlage von Transformationsregeln aus Krankenversicherungspolicen.
- Entwickelte einen ReAct-KI-Agenten mit LlamaIndex und CodeLlama zur automatisierten Generierung von C++-Code und bewies dabei Kompetenz in agentenbasierten Entwurfsmustern.
- Verwendete LLMs: Code-T5, Polycoder, Incoder, CodeLlama.
Dozent für Machine Learning
Technische Universität München
- Betreute studentische Anwendungsprojekte zum Trainieren von ML-Algorithmen und überwachte ML-Experimente mit MLflow und MLOps.
- Unterstützte die Lehre und Programmierung von Konzepten des maschinellen Lernens.
LLM-Ingenieur
TouchCast LLC
- Entwickelte und stellte ein RAG-System als Flask-Webdienst auf AWS bereit. Dabei kamen meine Fähigkeiten in der Full-Stack-Entwicklung von KI-Anwendungen für ein automatisches Bildpositionierungssystem und ein System zur Erstellung von Inhaltsverzeichnissen zum Einsatz.
- Verwendete Bibliotheken: dlib, OpenCV, NumPy, Transformer T5, BERT, BART.
Daten- & KI-Ingenieur
Upwork
- Entwickelte ein automatisches Kategorisierungssystem mit Wortähnlichkeit und Deep Learning.
- Entwickelte für eine Bildungseinrichtung eine Anwendung zur Fragengenerierung aus Cartoon-Bildern.
- Entwickelte mit XGBoost ein Modell zur Vorhersage von Fahrpreisen für NYC-Taxifahrten anhand von Big Data in S3-Buckets, unter Verwendung von Amazon SageMaker und Unified Studio.
- Implementierte mithilfe von Information-Retrieval-Techniken ein arabisches Frage-Antwort-System zum Arbeitsrecht in Saudi-Arabien.
- Entwickelte ein Objekterkennungssystem zur Erkennung von Fahrgästen.
- Entwickelte ein Pneumonie-Erkennungssystem mit ResNet, das eine Klassifizierungsgenauigkeit von 97% und 91% erreichte und als Flask-Website auf Heroku bereitgestellt wurde.
- Entwickelte mit Python und SQL ein Audioerkennungssystem auf Basis eindeutiger Hashes (ähnlich wie Shazam), das Bildverarbeitungstechniken nutzt.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Transport und Logistik, Medien, Unterhaltung und Druck und Professionelle Dienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Business Intelligence und Rechtswesen.
Fähigkeiten
Ki-Agenten-Frameworks & Llms: Langchain, Langgraph, Llamaindex, Azure Ai Agent, Google Vertex Ai, Openai Gpt-4, Hugging Face, React-Agentenmuster
Cloud- & Azure-Dienste: Azure Container Apps (Aca), Azure Functions, Azure Ai Search, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Azure Key Vault, Azure Log Analytics, Azure Service Bus, Azure Sql Database, Azure Data Factory, Azure Cli
Python-Entwicklung: Python (Oop, Design Patterns), Asynchrone Programmierung, Fastapi, Flask, Sqlmodel, Sqlalchemy, Pytest
Daten- & Ml-Engineering: Pyspark, Databricks, Dask, Docker, Docker Compose
Devops & Tools: Git, Docker, Ci/Cd, Scrum, Jira
Datenbanken & Treiber: Microsoft Sql Server, Pymongo, Redis-Py
Sprachen
Ausbildung
Technical University of Munich (TUM)
Master of Science · Data Engineering und Analytics · München, Deutschland
Zewail University for Science and Technology
Bachelor of Science · Kommunikations- und Informationstechnik · Cairo, Ägypten
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Mohamed ist in München, Deutschland ansässig.
Mohamed spricht folgende Sprachen: Arabisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten), Italienisch (Grundkenntnisse).
Mohamed hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Mohamed in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr. Beachten Sie, dass Mohamed möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Mohamed gut geeignet für Rollen wie: Machine-Learning-Ingenieur (Teilzeit), GenAI-Praktikant, Dozent für Machine Learning.
Die neueste Position von Mohamed ist Machine-Learning-Ingenieur (Teilzeit) bei E.ON Digital Technology.
In den letzten Jahren hat Mohamed für E.ON Digital Technology, MSG Life GmbH, Technische Universität München und Upwork gearbeitet.
Mohamed hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen. Mohamed hat auch etwas Erfahrung in Transport und Logistik, Medien, Unterhaltung und Druck und Professionelle Dienstleistungen.
Mohamed hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung. Mohamed hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence und Rechtswesen.
Mohamed hat einen Master in Data Engineering und Analytics von Technical University of Munich (TUM) und einen Bachelor in Kommunikations- und Informationstechnik von Zewail University for Science and Technology.
Die Verfügbarkeit von Mohamed 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 15 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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