Muzamal A.-Datenwissenschaftler | KI-Ingenieur
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Erfahrungen
Datenwissenschaftler / KI-Berater
HelmX
- Entwicklung von KI- und Data-Science-Lösungen, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
- Zusammenarbeit an Produktfunktionen mit messbaren Ergebnissen und Pflege starker Kundenbeziehungen.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
National Dong Hwa University (NDHU)
- Erkennung und Streaming-Analysen.
- Entwicklung und Optimierung von Datenabläufen zur Verarbeitung und Analyse großer Streaming-Datensätze.
- Entwicklung von Prototyplösungen zur Verbesserung der Systemleistung und Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse.
Datenwissenschaftler
Carbee
- Entwicklung und Bereitstellung eines produktionsreifen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systems mit Live-Daten aus MongoDB, wodurch Genauigkeit und Relevanz der Chatbot-Antworten deutlich verbessert wurden.
- Entwicklung eines KI-gestützten Suchsystems in natürlicher Sprache, das Nutzeranfragen in dynamische MongoDB-Abfragen umwandelte, um Fahrzeuge präzise zu finden.
- Erstellung KI-generierter Fahrzeugbeschreibungen, wodurch sich der Zeitaufwand für die manuelle Inhaltserstellung um 40% verringerte und die Nutzerinteraktion zunahm.
- Entwicklung eines verteilten, asynchronen Systems zur Untertitelerstellung mit Celery und AWS SQS, das eine skalierbare Verarbeitung mehrsprachiger Untertitel ermöglichte.
- Entwicklung serverloser Datenpipelines (MongoDB → BigQuery, Firebase → GA → BigQuery) mit GCP Cloud Functions für Echtzeitanalysen und Dashboard-Berichte.
Datenwissenschaftler
Iplex
- Entwicklung eines Echtzeit-Systems zur Diebstahlerkennung mit YOLOv8, das durch eine Bedrohungsanalyse anhand mehrerer Faktoren eine Erkennungsgenauigkeit von 95% erreichte.
- Automatisierung von Analyseabläufen mit BigQuery und Apache Airflow für die Stapelverarbeitung und ereignisgesteuerte Verarbeitung.
- Entwicklung und Wartung von RESTful-APIs mit FastAPI und Django zur Backend-Integration.
- Implementierung von CI/CD-Pipelines, wodurch sich die Bereitstellungszeit um 50% verkürzte und die Zuverlässigkeit von Releases stieg.
Datenwissenschaftler | Data Engineer
ML Sense
- Entwicklung eines KI-gestützten Kundenservice-Chatbots mit LangChain, OpenAI und Vektordatenbanken, der eine semantische Suche über verschiedene Dokumentformate hinweg ermöglichte.
- Entwicklung von SubMagic, einem automatisierten System zur Video-Untertitelung mit Grammatikkorrektur und Emoji-Vorschlägen.
- Entwicklung von Echtzeit-Analyse-Dashboards für Telenor-Bestandsdaten, die die Erkennung von Kraftstoffdiebstahl und missbräuchlicher Nutzung von Beständen ermöglichten.
- Entwicklung skalierbarer ETL-Pipelines mit PySpark und MapReduce, wodurch sich die Datenverarbeitungszeit von 500 Stunden auf 6 Stunden verringerte.
Machine-Learning-Ingenieur
NCAI
- Entwickelte ein Echtzeit-System zur Erkennung unbefugter Personen mit einer Genauigkeit von über 90 % bei mehr als 15 FPS.
- Entwickelte Modelle zur Vorhersage der Turbinenbelastung mit Decision Trees und einer Genauigkeit von 95 %.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen, Medien, Unterhaltung und Druck, Telekommunikation und Energie.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
Datenwissenschaftler / KI-Ingenieur mit 3.5 Jahren Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Machine-Learning- und KI-Systeme. Spezialisiert auf LLM-basierte Anwendungen, skalierbare Datenpipelines und Cloud-native Bereitstellungen auf GCP und AWS. Nachweisliche Erfolge bei der Entwicklung ganzheitlicher Lösungen, die die Produktgenauigkeit, Automatisierung und geschäftliche Entscheidungsfindung verbessern.
Fähigkeiten
Llms
Rag
Agentic Ai
Fine-Tuning
Nlp
Cv
Tensorflow
Pytorch
Scikit-Learn
Hugging Face
Langchain
Langgraph
Mcp
Tableau
Opencv
Django
Fastapi
Flask
Openapi
Mongodb
Postgresql
Mysql
Faiss
Pinecone
Firestore
Gcp
Aws
Docker
Serverless
Github Actions
Localstack
Mlflow
Ci/Cd
Model Monitoring
Bigquery
Pyspark
Airflow
Etl Pipelines
Aws Glue
Dataflow
Sprachen
Ausbildung
University of Engineering and Technology Peshawar
BS · Computer-Systemtechnik · Peshawar, Pakistan
Zertifikate & Bescheinigungen
IBM Machine Learning Professional
Coursera
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Muzamal ist in Berlin, Deutschland ansässig.
Muzamal spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher).
Muzamal hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Muzamal in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 6 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 10 Monate. Beachten Sie, dass Muzamal möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Muzamal gut geeignet für Rollen wie: Datenwissenschaftler / KI-Berater, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Datenwissenschaftler.
Die neueste Position von Muzamal ist Datenwissenschaftler / KI-Berater bei HelmX.
In den letzten Jahren hat Muzamal für HelmX, National Dong Hwa University (NDHU), Carbee, Iplex und ML Sense gearbeitet.
Muzamal hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Automotive, Medien und Unterhaltung und Druck. Muzamal hat auch etwas Erfahrung in Telekommunikation, Professionelle Dienstleistungen und Energie.
Muzamal hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence. Muzamal hat auch etwas Erfahrung in Forschung und Entwicklung (F&E).
Muzamal hat einen Bachelor in Computer-Systemtechnik von University of Engineering and Technology Peshawar.
Muzamal hat 1 Zertifikat: IBM Machine Learning Professional.
Muzamal ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
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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