Afaq Afaq Saeed - Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung

Q: Wo ist Afaq ansässig?

Afaq ist in Wolfsburg, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Afaq?

Afaq spricht folgende Sprachen: Urdu (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Afaq?

Afaq hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Afaq in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr . Beachten Sie, dass Afaq möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Afaq?

Die neueste Position von Afaq ist Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung bei Volkswagen AG .

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

In den letzten Jahren hat Afaq für Volkswagen AG , NavVis GmbH , Fraunhofer IIS , Sayraab und RoadGauge AI / Strada Imaging gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Afaq die meiste Erfahrung?

Afaq hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Bauwesen und Professionelle Dienstleistungen . Afaq hat auch etwas Erfahrung in Automotive .

Q: In welchen Bereichen hat Afaq die meiste Erfahrung?

Afaq hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) , Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT) . Afaq hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung .

Q: Was ist die Ausbildung von Afaq?

Afaq hat einen Master in Künstliche Intelligenz von Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und einen Bachelor in Mechatronik von National University of Sciences and Technology .

Q: Wie ist die Verfügbarkeit von Afaq?

Afaq wird ab Juli 2026 vollzeit verfügbar sein.

Empfohlener Experte

Wolfsburg, Deutschland

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Erfahrungen

Mai 2025 - Feb. 2026

10 Monate

Wolfsburg, Deutschland

Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung

Volkswagen AG

Entwickelte ein Bewertungsframework für KI-generierte Multiview-Fahrvideos, das für Wahrnehmungs- und Embodied-AI/VLA-bezogene Trainingsworkflows gedacht ist.
Entwarf automatisierte Prüfungen für zeitliche Kohärenz, Kamerakonsistenz, semantische Korrektheit und geometrische Multiview-Qualität und deckte dabei Ausfallmodi auf, die für autonome Systeme relevant sind.
Kombinierte klassische Computer Vision, gelernte visuelle Repräsentationen und Vision-Language-Modelle, um komplexe Videoartefakte in messbare technische Signale zu überführen.
Aufbau wiederholbarer Benchmarking- und Fehleranalyse-Workflows zur Unterstützung von Modellvergleichen, Datenqualitätsentscheidungen und Systemverbesserungs-Diskussionen.

Dez. 2024 - Mai 2025

6 Monate

Erlangen, Deutschland

Werkstudent – Mapping & Roboterwahrnehmung

NavVis GmbH

Entwickelte bild- und punktwolkenbasierte Algorithmen zur Erkennung und Lokalisierung von Referenzmarkern in Mobile-Mapping-Daten realer Sensorsysteme.
Implementierte eine RGB–LiDAR-Pipeline mit bildbasierter Kandidatenauswahl, Punktwolkenfilterung, Ebenenschätzung, Clustering, Koordinatentransformationen und geometrischer Mittelpunkterkennung.
Bewertete rund 20 Test-Mappings, erreichte etwa 2,5 mm Markerzentrum-Lokalisationsfehler und lokalisierte rund 85 % der Zielmarker im Prototyp-Workflow.
Debuggte Sensordaten- und Geometrieprobleme, erstellte VTK-basierte Visualisierungstools und dokumentierte Testszenarien, Genauigkeitsergebnisse und wiederkehrende Fehlerfälle.

Dez. 2023 - Nov. 2024

1 Jahr

Erlangen, Deutschland

Werkstudent – Multimodale 3D-Rekonstruktion

Fraunhofer IIS

Untersuchte auf Bild- und Audio basierende Methoden zur Abschätzung von Innenraumgeometrien und verglich deren Robustheit in sieben realen Umgebungen.
Erstellte Photogrammetrie- und NeRF-Rekonstruktionen und stimmte sie mit audioabgeleiteten Raumabschätzungen für multimodales räumliches Schließen ab.
Analysierte sensorspezifische Einschränkungen, darunter visuell schwierige Glasflächen und akustisch absorbierende Strukturen, um ergänzende Fusionsstrategien zu identifizieren.
Trainierte und evaluierte lernbasierte Modelle auf HPC-Systemen und präsentierte die experimentellen Ergebnisse in technischen Postern, Prototypen und Dokumentationen.

Jan. 2023 - Nov. 2023

11 Monate

Deutschland

MLOps-Berater – ML-Plattform-Engineering

Sayraab

Unterstützte eine skalierbare, containerisierte ML-Umgebung mit Authentifizierung, Ressourcenquoten, Monitoring, reproduzierbaren Workspaces und automatisierten Deployment-Workflows.
Arbeitete in den Bereichen Software, Infrastruktur und Benutzeranforderungen, um Zuverlässigkeit und Betriebsstruktur für Machine-Learning-Experimente zu verbessern.

Dez. 2020 - Okt. 2023

2 Jahre 11 Monate

Vereinigtes Königreich

CV/ML-Praktikant → Engineer → Team Lead Perception

RoadGauge AI / Strada Imaging

Wuchs vom Praktikanten zum Engineer und Team Lead, während ich KI-gestützte Straßeninspektions- und Asset-Mapping-Systeme für unkontrolliertes Outdoor-Bildmaterial entwickelte.
Entwarf End-to-End-Pipelines für semantische Segmentierung, Objekterkennung, Tracking, Verkehrsschild-Erkennung, Stereo-/SfM-Rekonstruktion, Fahrbahnmessung und räumliche Asset-Lokalisierung.
Trug zu Systemen bei, die in rund 5.000 km Straßeninspektion eingesetzt wurden, verringerte den manuellen Prüfaufwand um bis zu 90 % und betreute drei Hauptkunden.
Integrierte Stereo-Vision-Software mit kundenspezifischer Kamerahardware und Raspberry Pi Edge-Computern, berücksichtigte Kalibrierung, Synchronisation, Performance und Deployment-Einschränkungen.
Leitete sechs Perception-Engineers und koordinierte zehn Datenannotatoren, verantwortete Architekturentscheidungen, technische Reviews, Datenqualität, Validierung, Debugging und Lieferplanung.

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bauwesen, Automotive und Professionelle Dienstleistungen.

Informationstechnologie (IT)

Bauwesen

Automotive

Professionelle Dienstleistungen

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT) und Qualitätssicherung.

Forschung und Entwicklung (F&E)

Produktentwicklung

Informationstechnologie (IT)

Qualitätssicherung

Zusammenfassung

KI- und Robotikingenieur mit mehr als 4 Jahren Berufserfahrung in der Entwicklung von Computer-Vision-, Machine-Learning- und 3D-Wahrnehmungssystemen für Mobile Mapping, Infrastrukturinspektion, Forschung im autonomen Fahren und Roboterprototypen. Kombiniert einen M.Sc. in Künstlicher Intelligenz mit mechatronischem Hintergrund, der Sensoren, Embedded Systems, Regelungstechnik, Robotik-Hardware und Softwareintegration abdeckt. Erfahren in Python, C++, PyTorch, ROS/ROS2, RGB–LiDAR-Verarbeitung, Punktwolken, Stereovisualisierung, Sensordaten-Auswertung, Edge-Deployment, Debugging und technischer Führung für reale Systeme.

Fähigkeiten

Robotik & Autonome Systeme: Ros/Ros2, Nav2, Mobile Robotik, Lokalisierung, Mapping, Navigation, Sensorintegration, Koordinatentransformationen, Roboterwahrnehmung, Grundlagen Der Regelung, Tests Mit Realen Sensoren.
Ki & Computer Vision: Pytorch, Tensorflow/Keras, Opencv, Open3d, Pcl, Objekterkennung, Semantische Segmentierung, Tracking, Stereovisualisierung, Sfm, Nerf, Lidar-Verarbeitung, Multimodale Und Generative Modellevaluation.
Software & Deployment: Python, C++ In Arbeitsniveau, Matlab, Linux, Git, Docker, Cuda, Gcp, Azure Ml, Raspberry Pi, Testen, Benchmarking, Fehleranalyse, Performancebewertung, Technische Dokumentation.

Sprachen

Urdu

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2023 - März 2026

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

M.Sc. Künstliche Intelligenz · Künstliche Intelligenz · Erlangen, Deutschland · 1.7

Sept. 2017 - Juli 2021

National University of Sciences and Technology

Bachelor in Mechatronik · Mechatronik · Pakistan · 3.63/4.00

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 5

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 3.5 J.

Durchschn. Dauer 1 J. 2 M.

Längste Erfahrung 2 J. 10 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 2 (Deutschland, Vereinigtes Königreich)

Hauptland Deutschland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung, Werkstudent – Mapping & Roboterwahrnehmung, Werkstudent – Multimodale 3D-Rekonstruktion

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Bauwesen, Automotive

Hauptfachbereiche Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT)

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Profil

Erstellt

Juni 2026

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Häufig gestellte Fragen

Du hast Fragen? Hier findest du mehr.

Wo ist Afaq ansässig?

Afaq ist in Wolfsburg, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Afaq?

Afaq spricht folgende Sprachen: Urdu (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Afaq?

Afaq hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Afaq in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr. Beachten Sie, dass Afaq möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Afaq am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Afaq gut geeignet für Rollen wie: Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung, Werkstudent – Mapping & Roboterwahrnehmung, Werkstudent – Multimodale 3D-Rekonstruktion.

Was ist das neueste Projekt von Afaq?

Die neueste Position von Afaq ist Masterand – Multiview-Wahrnehmungsbewertung bei Volkswagen AG.

Für welche Unternehmen hat Afaq in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Afaq für Volkswagen AG, NavVis GmbH, Fraunhofer IIS, Sayraab und RoadGauge AI / Strada Imaging gearbeitet.

In welchen Industrien hat Afaq die meiste Erfahrung?

Afaq hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bauwesen und Professionelle Dienstleistungen. Afaq hat auch etwas Erfahrung in Automotive.

In welchen Bereichen hat Afaq die meiste Erfahrung?

Afaq hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT). Afaq hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung.

Was ist die Ausbildung von Afaq?

Afaq hat einen Master in Künstliche Intelligenz von Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und einen Bachelor in Mechatronik von National University of Sciences and Technology.

Wie ist die Verfügbarkeit von Afaq?

Afaq wird ab Juli 2026 vollzeit verfügbar sein.

Wie hoch ist der Stundensatz von Afaq?

Der Stundensatz von Afaq 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 Afaq beauftragen?

Um Afaq 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.

800

600

400

200

⌀ Markt: 640-800 €

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

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