Peter S.-Senior-Experte für KI, Daten & Computer Vision
Tagessatz prüfen
Erfahrungen
Senior ML Engineer & KI-Forscher
Kunde anonym
Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung
- Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
- Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
- Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision
Senior ML Engineer & KI-Forscher
Kunde anonym
Projekt: Ultra-High-Res Generierung für Agar-Platten (Kolonieerkennung) Umfeld: Bioanalytik
- Ziel & Umsetzung: Entwicklung einer multi-skaligen Generierungs-Architektur (Tiled Generation / Cascaded Latent Diffusion) zur Erzeugung fotorealistischer Agar-Platten-Aufnahmen in ultrahoher Auflösung (bis zu 32 Megapixel) inklusive automatischer Pixel-Grown-Label-Generierung für sehr dichte Kolonieanhäufungen.
- Technisches Design: Implementierung hochmoderner Cascaded Diffusion Models und Patch-based Transformers in PyTorch und Python. Anwendung fortschrittlicher Computer-Vision-Techniken für Semantic Segmentation und präzise Objekterkennung im Gigapixel-Bereich.
- Business Impact: Signifikante Steigerung der automatisierten Detektionsrate (Colony Detection) sowie drastische Senkung der manuellen Annotationskosten durch die vollständige Automation des Labeling-Prozesses für Millionen Einzelkolonien.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | Cascaded Diffusion Models | Patch-based Transformers | Computer Vision | Objekterkennung | Semantic Segmentation
Senior ML Engineer & KI-Forscher
Kunde anonym
Projekt: Synthetische Daten für Oberflächenfehler Umfeld: Industrielle Bildverarbeitung, Oberflächenqualitätsprüfung
- Ziel & Umsetzung: Entwicklung einer konditionierten Generierungspipeline (über ControlNet und latent-basierte Inpainting-Verfahren) zur gezielten Synthese variabler Oberflächendefekte (z. B. Kratzer, Poren, Beschichtungsfehler) auf makellosen Produktfotos bei exakter mathematischer Kontrolle über Lage, Ausdehnung und Defektklasse.
- Technisches Design: Konzeption und Fine-Tuning generativer KI-Pipeline-Architekturen (Stable Diffusion Inpainting, ControlNet) in PyTorch und Python. Bildverarbeitung mittels OpenCV, Maskengenerierung und Evaluierung mit Mask-R-CNN / Semantic Segmentation. Entwicklung von APIs sowie Tooling-GUIs mit Qt und Cloud-Skalierung auf Amazon Web Services (AWS).
- Business Impact: Einsparung von geschätzten 80 % der physischen Ausschuss-Akkumulation zur Datengewinnung; drastische Steigerung der Erkennungsgenauigkeit (Recall) für seltene, kritische Defektklassen in der industriellen Qualitätssicherung (Quality Control Engineering).
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | Stable Diffusion Inpainting | ControlNet | Mask-R-CNN | OpenCV | Semantic Segmentation | Machine Learning | Amazon Web Services (AWS) | Qt (Software) | API-Entwicklung | Quality Control Engineer
Senior ML Engineer & KI-Forscher
Kunde anonym
Projekt: Synthese von Mikroskopiebildern (Schimmelsporen) Umfeld: Bio-Imaging, Life Sciences & automatisierte Labordiagnostik
- Ziel & Umsetzung: Design eines klassen-konditionierten Diffusion-Modells (Class-Conditioned Latent Diffusion Models) zur realistischen Erzeugung hochauflösender Mikroskopieaufnahmen von seltenen Bakterienstämmen und Schimmelsporen. Gezieltes Oversampling zur Eliminierung extremer Class-Imbalance vor dem Training moderner YOLO-Objekterkennungs-Modelle.
- Technisches Design: Modellierung und Fine-Tuning generativer KI-Architekturen mit Python und PyTorch. Nutzung von OpenCV für Vor- und Nachverarbeitungs-Pipelines der Bilddaten, Qt für interne Tooling-GUIs sowie Amazon Web Services (AWS) für rechenintensive Training- und Inference-Jobs.
- Business Impact: Nachweisbare Steigerung des mAP@50-95 bei der Objekterkennung (YOLO) seltener Sporentypen sowie vollständige Eliminierung des Engpasses bei der manuellen Erfassung und zeitaufwendigen Kultivierung schwer beschaffbarer biologischer Proben.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | Latent Diffusion Models (LDM) | Objekterkennung (YOLO) | OpenCV | Amazon Web Services (AWS) | Data Scientist | Machine Learning Engineer | Qt (Software)
Senior ML Engineer & KI-Forscher
Kunde anonym
Projekt: Generierung synthetischer Defekte auf Schweißnähten Umfeld: Zerstörungsfreie Prüfung (NDT), Schwerindustrie
- Ziel & Umsetzung: Entwicklung einer physik- und kanten-gesteuerten Generierungspipeline zur Synthese realistischer Schweißnahtdefekte (z. B. Bindefehler, Poren, Kraterrisse) auf optischen Aufnahmen. Automatische Balancierung und gezielte Vervielfachung des Trainingsdatensatzes für nachgelagerte Segmentierungs- und Erkennungsmodelle.
- Technisches Design: Training und Orchestrierung generativer Deep-Learning-Architekturen (GANs, Latent Diffusion Models, Transformers) mit PyTorch und Python. Bildverarbeitung und Feature-Extraktion mittels OpenCV sowie UI-Entwicklung in Qt.
- Business Impact: Vollständige Balancierung des ehemals stark verfälschten Datensatzes (Data Imbalance Solved) und signifikante Steigerung der Erkennungsgenauigkeit nachgelagerter KI-Modelle in der industriellen Qualitätsprüfung.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | GANs | Latent Diffusion Models | Transformers | Computer Vision | OpenCV | Data Science | Qt (Software)
Senior ML Engineer & KI-Forscher
Kunde anonym
Projekt: Kontrollierbare Generative AI zur Erzeugung synthetischer Daten (DeepRendering) Umfeld: Industrial Vision, OCR & Quality Inspection
- Ziel & Umsetzung: Architektur und Training kontrollierbarer generativer KI-Modelle (DeepRendering) zur fotorealistischen Synthese von Trainingsdaten auf Basis visueller Kontroll-Inputs wie 3D-Renderings, Kantenbildern und Segmentierungsmasken.
- Technisches Design: Implementierung hochmoderner Machine-Learning-Pipelines mit PyTorch und Python, Anbindung von APIs für flexible Systemintegrationen sowie Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen mittels Qt. Skalierte Datenverarbeitung und Modell-Training in der Cloud via Amazon Web Services (AWS).
- Business Impact: Fehlerreduktion von bis zu 71 % bei industrieller OCR auf herausfordernden Metalloberflächen; drastische Senkung manueller Annotationskosten durch die automatisierte Generierung von über 30.000 hochwertigen synthetischen Samples aus nur 10 % realer Datenbasis.
Eingesetzte Technologien & Skills: PyTorch | Python | Amazon Web Services (AWS) | Machine Learning Engineer | Data Science | Qt (Software) | API-Entwicklung
Leitender KI-Architekt & Fullstack-Engineer
Kunde anonym
Projekt: Webbasierte Trainingsplattform für Generative KI Umfeld: Cloud & SaaS
- Ziel & Umsetzung: Konzeption und Entwicklung eines skalierbaren Webframeworks zur vollautomatisierten Verwaltung komplexer Datensätze und Durchführung verteilter Fine-Tuning-Jobs in der Cloud.
- Technisches Design: Backend- und Fullstack-Architektur auf Basis von Python und Django. Integration von PyTorch für das Modell-Training sowie Orchestrierung performanter Cloud-Infrastrukturen auf Amazon Web Services (AWS SageMaker, Elastic Beanstalk, EC2, S3).
- Business Impact: Signifikante Reduktion von Setup- und Trainingszeiten bei der Anpassung generativer Modelle durch ein modulares Benutzer- und Projektmanagementsystem.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | Django | AWS (SageMaker, Elastic Beanstalk, EC2, S3) | SaaS-Architektur | Data Engineering
Softwareentwickler
Kunde anonym
Projekt: GUI-Entwicklung für Industriekameras Umfeld: Industrial Computer Vision & Edge Devices
- Ziel & Umsetzung: Entwicklung einer intuitiven, echtzeitfähigen Bedienoberfläche (UI) zur präzisen Steuerung von Industriekameras und zur interaktiven Annotation komplexer Bild- und Videoszenen.
- Technisches Design: Performante Visualisierung und UI-Architektur auf Basis von Python, Qt (Software) und OpenGL für hochdynamische Bildverarbeitung und Echtzeitdaten-Rendering.
- Business Impact: Signifikante Optimierung der Rüst- und Einstellzeiten im Produktions- und Testumfeld durch benutzerfreundliche Workflows für Kamerakalibrierung und Datenannotation.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | Qt (Software) | OpenGL | Softwareentwicklung (allg.) | Edge Devices
Spezialist für Simulation & Cloud
Kunde anonym
Projekt: Simulation einer Vision-Lösung für robotergestütztes Nähen & Stoffverarbeitung Umfeld: Industrial Automation & Robotics
- Ziel & Umsetzung: Entwicklung einer physikalisch exakten Stoff-Simulation für hochkomplexe verformbare Materialien unter Anwendung mathematischer Optimierung und Systems Simulation. Implementierung einer parallelen On-Demand-Cloud-Rendering-Pipeline auf AWS zur skalierten synthetischen Datengenerierung.
- Technisches Design: Automatisierte Steuerung und Skriptierung der Simulationen mittels Python und der Blender-API im Rahmen einer flexiblen Systemarchitektur.
- Business Impact: Ermöglichte das effiziente Training robuster Vision-Modelle für Roboter ohne aufwendige, händische Versuchsaufbauten und kostenintensive physische Testreihen.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | Blender (API) | Amazon Web Services (AWS) | Systems Simulation | Mathematische Optimierung | Softwareentwicklung (allg.)
Frontend- & Visualisierungsentwickler
Quality Match GmbH
Projekt: Annotation Web-UI für Automotive-Lidar-Daten Umfeld: Autonomous Driving & Multi-Sensor Analytics
- Ziel & Umsetzung: Konzeption und Entwicklung einer browserbasierten, hochperformanten 3D-Visualisierungs-Engine zur Annotation und Echtzeitanalyse riesiger Punktwolken aus Multi-Sensor-Lidar-Systemen.
- Technisches Design: Frontend-Architektur auf Basis von React und TypeScript unter Nutzung von WebGL und OpenGL für hardwarebeschleunigtes 3D-Rendering. Backend-Anbindung und Daten-Pipelines via Python sowie Cloud-Integration mit AWS.
- Business Impact: Signifikante Beschleunigung der Datenaufbereitung für Modelle des autonomen Fahrens durch flüssiges, browserbasiertes Handling gewaltiger 3D-Datensätze.
Eingesetzte Technologien & Skills: React | TypeScript | WebGL | OpenGL | Python | Amazon Web Services (AWS)
Mitgründer & CTO
Artificial Pixels GmbH
Technische Leitung & Strategie
- Technischer Leiter: Technische Leitung eines Ingenieurbüros mit strategischem Fokus auf neuartige generative KI-Lösungen und synthetische Datengenerierung.
- Kundenprojekte: End-to-End-Konzeption, Entwicklung und skalierbares Deployment industrieller Computer-Vision- und KI-Systeme für Unternehmenskunden.
Generative KI & Datenarchitektur
- Generative-KI-Werkzeuge: Architektur und Skalierung proprietärer Werkzeuge für generative KI zur automatisierten Erzeugung synthetischer Trainingsdaten.
- Effizienzsteigerung & Wirkung: Erhebliche Reduktion von Kosten für die Datenannotation und Beschleunigung von Modelltrainingszyklen durch den gezielten Einsatz synthetischer Datensätze.
KI-Forscher & Dateningenieur
trinamiX GmbH (BASF Group)
Projekt: Künstliche Datenerzeugung physikalisch korrekter Laserpunktwolken Umfeld: Optik, Sensorsysteme & Simulation
- Ziel & Umsetzung: Konzeption und Entwicklung generativer KI-Methoden zur hochpräzisen, physikalisch korrekten Simulation von Laserprojektionen und komplexem Streulichtverhalten auf CMOS-Sensoren.
- Technisches Design: Modellierung optischer Simulationen und Bildverarbeitungs-Pipelines in Python unter Nutzung von OpenCV. Kombination physikalisch basierter Ansätze mit generativen KI-Modellen zur fotorealistischen Synthese von Sensorrohdaten.
- Business Impact: Erfolgreiche Schließung des "Sim-to-Real-Gaps" bei der Entwicklung optischer 3D-Messsysteme und drastische Beschleunigung der Prototypen- und Sensor-Entwicklungsphasen.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | Generative KI | OpenCV | Optiksimulation | Sensorsysteme | Computer Vision | 3D-Laserscanning
Senior-Datenwissenschaftler/Senior-Machine-Learning-Ingenieur
trinamiX GmbH (BASF Group)
Maschinelles Lernen, Deep Learning & Innovation
- Deep-Learning-Innovationen: Entwicklung neuartiger Deep-Learning-Verfahren (CNNs, Transformer) zur präzisen Informationsextraktion aus hochkomplexen Laserbildern sowie zur trinamiX Materialerkennung und Hautdetektion mittels PyTorch und TensorFlow.
- Architekturoptimierung: Kontinuierliche Evaluierung und Performance-Verbesserung neuronaler Netzarchitekturen für anspruchsvolle Computer-Vision- und Klassifikationsaufgaben.
- Technische Leitung: Technischer Ansprechpartner und Mentor für sämtliche Machine-Learning- und Deep-Learning-Fragestellungen im gesamten Unternehmen.
Datenengineering, Pipelines & Spektroskopie
- End-to-End-Daten-Pipelines: Design und Umsetzung vollständiger Datenaufbereitungs- und Modellierungs-Pipelines – inkl. Spezifikation der Hardware zur Datensammlung, automatisierter Datenverarbeitung, Metrikauswertung und systematischem Testing.
- Spektroskopie & Chemometrie: Analyse von NIR-Spektren und Entwicklung chemometrischer Algorithmen zur genauen Material- und Spektraldatenanalyse.
Embedded Systems, Prototyping & Cloud
- Embedded- & Edge-Deployment: Verantwortung für die Softwareentwicklung des ersten Spektrometerprototyps und Implementierung ressourceneffizienter Algorithmen (C++, Python) für den Einsatz auf Embedded Systems und Mobilgeräten (z. B. Smartphones).
- Cloud-Integration: Anbindung, Skalierung und Verwaltung von Data-Science-Pipelines in der AWS-Cloud.
Entwickler für mobile & eingebettete KI
trinamiX GmbH (BASF Group)
Projekt: Entwicklung der Mobile-FaceAuth- & Materialklassifikations-App Umfeld: Fintech, Sicherheit & Biometrie
- Ziel & Umsetzung: Portierung und hardwarenahe Optimierung hochkomplexer Deep-Learning- und Computer-Vision-Modelle für Gesichtserkennung, Objekterkennung und Materialklassifikation auf mobile Endgeräte (Android).
- Technisches Design: Performante Entwicklung in C++ unter direkter Einbindung von OpenGL ES zur echtzeitfähigen Grafik- und Bildverarbeitung auf mobilen Grafikchips. Optimierung der Inferenzlaufzeiten für strenge Edge- und Latenzanforderungen.
- Business Impact: Ermöglichte hochsichere, echtzeitfähige Zahlungs- und Authentifizierungsprozesse direkt auf Edge-Geräten ohne Cloud-Latenz und unter Einhaltung höchster Sicherheitsstandards.
Eingesetzte Technologien & Skills: C++ | Computer Vision | Objekterkennung | OpenGL ES | Android | Edge-KI & Biometrie
Senior-Datenwissenschaftler
trinamiX GmbH (BASF Group)
Projekt: Konzeption & Realisierung eines Verfahrens zur Reflektometrie auf Laserpunkten
Umfeld: Optische Messung & industrielle IoT
- Ziel & Umsetzung: Entwicklung eines KI-basierten Messverfahrens zur automatisierten Informationsextraktion aus Laserbildern inklusive automatisierter Robotersteuerung und robuster Backend-Infrastruktur.
- Technisches Design: Konzeption und Training von Deep-Learning-Modellen mit TensorFlow in Python. Integration von Schnittstellen zur präzisen Hardware- und Robotersteuerung sowie Anbindung an ein relationales Datenbank-Backend zur verlässlichen Datenspeicherung und -analyse.
- Business Impact: Vollautomatisierung des gesamten Mess- und Datenaufnahmeprozesses zur lückenlosen und kontinuierlichen Qualitätssicherung in der industriellen Produktion.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | TensorFlow | Robotersteuerung | Datenbank-Backend | Reflektometrie | Optische Messung | Industrielles IoT
Senior Machine-Learning-Ingenieur
trinamiX GmbH (BASF Group)
Projekt: Framework zur Materialklassifikation Umfeld: Sensorik & Material Science
- Ziel & Umsetzung: Architektur und Implementierung eines flexiblen, hochmodularen Deep-Learning-Frameworks zur präzisen Materialanalyse mittels Klassifizierung, Regression und semantischer Segmentierung.
- Technisches Design: Konzeption und Entwicklung robuster Machine-Learning-Pipelines in Python unter Nutzung von TensorFlow zur End-to-End-Verarbeitung komplexer Sensordaten.
- Business Impact: Etablierung einer skalierbaren Standardplattform für das Unternehmen zur raschen und kosteneffizienten Anpassung von KI-Modellen an neuartige Material- und Sensor-Anwendungsfälle.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | TensorFlow | Deep Learning | Material Science | Sensorik | Klassifizierung & Regression | Semantische Segmentierung
Algorithmusentwickler
trinamiX GmbH (BASF Group)
Projekt: Entwicklung eines NIR-Spektrometers (PbS-Zellen) & mobile Integration Umfeld: Spektroskopie & mobile Geräte
- Ziel & Umsetzung: Hardwarenahe Ansteuerung und Signalverarbeitung für Infrarotsensoren (PbS-Zellen). Entwicklung robuster chemometrischer Auswertealgorithmen für NIR-Spektren sowie nahtlose Anbindung an eine mobile Android-App und ein skalierbares Datenbank-Backend.
- Technisches Design: High-Performance-Signalverarbeitung und Datentransformationen in C++ und Python. Architektur der Schnittstellen und des Backends zur effizienten Übertragung und Speicherung von Spektraldaten auf mobilen Endgeräten.
- Business Impact: Erfolgreiche Kommerzialisierung eines mobilen, handlichen Spektrometers zur sekundenschnellen Materialbestimmung direkt vor Ort.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | C++ | Datentransformation | Datenbank-Backend | Android | Embedded Systems | Signalverarbeitung
Algorithmusentwickler
trinamiX GmbH (BASF Group)
Projekt: CMOS-3D-Messung & Distanzmessung mit aktiver Laserprojektion Umfeld: 3D-Messsysteme & photonische Sensoren
- Ziel & Umsetzung: End-to-End-Systemdesign, physikalische Simulation und Algorithmenentwicklung für neuartige 3D-Sensorsysteme, Stereovision und optische Distanzmessung mittels aktiver Laserprojektion.
- Technisches Design: Modellierung und Implementierung hochpräziser Signal- und Bildverarbeitungsalgorithmen in C++ und Python. Auslegung optischer und photometrischer Parameter für Photodetektoren und Multi-Kamera-Systeme (Stereovision).
- Business Impact: Signifikante Erhöhung der Messgenauigkeit und Robustheit optischer 3D-Messsysteme gegenüber extremem Störlicht, Reflexionen und herausfordernden Oberflächeneigenschaften.
Eingesetzte Technologien & Skills: Python | C++ | Stereovision | Photodetektoren | 3D Measurement Systems | Photonic Sensors | Sensor Simulation
Algorithmusentwickler
trinamiX GmbH (BASF Group)
Algorithmenentwicklung, Bildverarbeitung & Computer Vision
- 3D-Rekonstruktion & Computer Vision: Entwicklung physikalisch motivierter Algorithmen und Pipelines auf Basis von C++, Python und OpenCV zur präzisen Rekonstruktion von 3D-Punktwolken aus projizierten Laserpunkten.
- Maschinelles Lernen & KI: Implementierung von Modellen für Objekterkennung und Semantic Segmentation unter Verwendung von TensorFlow.
- Softwareentwicklung & GUI: Erstellung performanter Softwarelösungen, Schnittstellen (APIs) und Benutzeroberflächen mittels C++ und Qt sowie Visualisierungen in OpenGL.
Simulation, Cloud & Tooling
- Physiksimulation: Modellierung und Simulation physikalischer Effekte sowie Bereitstellung maßgeschneiderter Simulationswerkzeuge.
- Cloud & DevOps: Deployment und Integration von Lösungen in Cloud-Umgebungen (AWS, Microsoft Azure) unter Nutzung moderner Versionskontrolle (Git).
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Postdoc
Universität Mannheim
Forschung, Entwicklung & Mathematische Modellierung
- Modellierung & Numerik: Entwicklung und Implementierung numerischer Verfahren für partielle Differentialgleichungen (PDEs) sowie Algorithmen zur optimalen Steuerung. Praktische Umsetzung simulationsgestützter Modelle mittels Python, Simulink, Finite-Differenzen- (FDTD) und Finite-Elemente-Methoden (FEM).
- Softwareentwicklung & Visualisierung: Erstellung robuster Softwarelösungen und Algorithmen im wissenschaftlichen Umfeld unter Einbindung von OpenCV (Bildverarbeitung) und OpenGL (Visualisierung).
Lehre & Akademische Betreuung
- Hochschullehre: Eigenständige Durchführung von Tutorien und Seminaren sowie Vertretung von Vorlesungen in der höheren Mathematik.
- Nachwuchsförderung: Fachliche und methodische Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten zur erfolgreichen Heranführung Studierender an wissenschaftliches Arbeiten und praktische Softwareentwicklung.
Wichtigste Erfolge & Auswirkungen
- Praxisnahe Forschungsresultate: Erfolgreiche Überführung komplexer mathematischer Theoreme in funktionsfähige Softwarecode-Basis für Forschungs- und Entwicklungszwecke.
- Hohe Qualität in der Lehre: Nachhaltige Steigerung der Lernerfolge von Studierenden durch verständliche Vermittlung komplexer mathematischer Inhalte und strukturierte Betreuung von Abschlussarbeiten.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Fertigung, Informationstechnologie (IT), Chemie, Bank- und Finanzwesen, Bildung und Metalle und Bergbau.
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, Qualitätssicherung, Produktion und Strategie und Planung.
Zusammenfassung
Über mich | KI-, Daten- & Computer-Vision-Experte
Als promovierter Technomathematiker (Dr. rer. nat.) verbinde ich seit über 10 Jahren tiefes mathematisch-algorithmisches Verständnis mit pragmatischer Softwareentwicklung. Mein Fokus liegt auf der Entwicklung hochperformanter, stabiler und skalierbarer Datensysteme an der Schnittstelle von Physik, Software und Cloud.
Kernkompetenzen & Expertise:
Data & Cloud Engineering: Lakehouse-Architekturen, skalierbare ETL/ELT-Pipelines, Generative KI & ML-Workflows.
Anspruchsvolle Quellsysteme: Langjährige Erfahrung mit komplexen Datenströmen aus Sensorik, 3D-Daten, IoT und bildgebenden Verfahren.
Algorithmische Optimierung: Mathematische Performance-Optimierung von Pipelines, automatisiertes Monitoring und Erstellung synthetischer Trainingsdaten.
Wonach ich suche: Ich suche gezielt nach anspruchsvollen Projekten mit hoher technischer Tiefe und kniffligen Architekturfragen. Als Sparringspartner auf Augenhöhe übersetze ich Ihre komplexen Geschäftsanforderungen schnell und präzise in nachhaltige, zukunftssichere Datenlösungen.
Fähigkeiten
Ki, Deep Learning & Generative Ki
Generative Ki,Llms,Latent Diffusion Models,Gans,Vaes,Ebms,Synthetic Data Generation (Deeprendering),Rag,Visual Rag,Weak Labeling,Context EngineeringAgentische Ki, Systeme & Entwicklungstools
Agentic Ai Workflows,Model Context Protocol (Mcp),Multi-Agent Systems,Ai Dev Tools (Cursor, Claude Code, Anthropic Sdk)Architekturen & Frameworks
Cnns (Densenet, Efficientnet, Resnet),Transformers,Vit,Multimodale Modelle,Mlps,Pytorch,Tensorflow,Keras,TensorrtKlassische Datenwissenschaft & Statistik
Anomalieerkennung (Isolation Forest, Optics),ÜBerwachtes Lernen (Xgboost, Gradient Boosting, Klassifikation, Regression),Clustering,Zeitreihenanalyse,Pca,Probabilistische Modelle,Statistische HypothesentestsModellevaluierung, Validierung & Mlops
Monitoring Von Modell-Drift (Psi),Shap (Modellinterpretierbarkeit),Roc/Auc,Equal Error Rate (Eer),Kreuzvalidierung,Walk-Forward-Validierung,Hyperparameteroptimierung,Mlops,Mlflow,Retraining-Pipelines
3d-Verarbeitung & Sensortechnologien
3d-Punktwolkenverarbeitung (Lidar, Rgb-D, 3d-Sensorik),Punktwolkenverarbeitung (Open3d, Pcl, Pointpillars, Voxel),Sensorfusion,Kalibrierung,Registrierung,Entrauschung,RauschfilterungComputer Vision & Signalverarbeitung
Signalverarbeitung,Optische Messverfahren (Laserprojektion, Spektroskopie, Ir/Cmos),Objekterkennung & Segmentierung (Yolo, Mask R-Cnn, Ssd),Stereovision,Strukturiertes Licht,Gesichtserkennung,Biometrische Authentifizierung
Programmiersprachen
Python (10+ J. / Experte),C / C++ (Hpc / Experte),Typescript / Javascript,Sql,Matlab,Cuda,Gpu-Beschleunigung (Cupy, Opencl, Cuda)Backend, Apis & Webentwicklung
Fastapi,Django,Rest-Apis,Webhooks,Microservices,Webgl,Qt,ReactBibliotheken & Werkzeuge
Polars,Pandas,Numpy,Scipy,Scikit-Learn,Opencv,Statsmodels,Sympy,Eigen,Boost,Zemax
Datenengineering
Etl/Elt-Pipelines,Batch- & Stream-Verarbeitung (Apache Spark, Pyspark, Databricks),Geodaten- & Nir-Spektroskopie-Transformationen,Datenannotation & Datensynthese,Ereignisgesteuerte ArchitekturenCloud-Plattformen & Infrastruktur
Aws (Sagemaker, S3, Ec2, Lambda, Elastic Beanstalk, Neptune),Gcp,Microsoft Azure (Devops, Cloud Computing)Devops, Containerisierung & Ci/Cd
Docker,Podman,Kubernetes,Terraform (Iac),Ci/Cd (Gitlab Ci, Github Actions, Azure Devops)Datenbanken
Postgresql,Sqlite,Sqlalchemy,Elasticsearch,Graphdatenbanken (Amazon Neptune),Vektordatenbanken / Vektorsuche,Monitoring (Grafana, Prometheus, Zeppelin, Jupyterhub)
FüHrung Auf Managementebene
Cto & MitgrüNder,Technische Teamleitung,Lieferanten- & Partnermanagement,Internationale & InterdisziplinäRe ForschungskooperationenAgile Methoden & Produktentwicklung
Scrum / Kanban,Technisches Projektmanagement & Roadmap-Planung,Poc Bis Produktion,Machbarkeitsstudien,Anforderungsanalyse,PrototypingWissensvermittlung, Akademische & Fachliche Expertise
Wissenstransfer & Hochschullehre,Technomathematik & Physikalisch-Technische Modellierung (Ph.D. / Dr. Rer. Nat.),Sicherheitskritische & Regulierte Umgebungen (Dsgvo / Pii-Compliance)
Sprachen
Ausbildung
Universität Mannheim
Dr. rer. nat. · Mathematik · Mannheim, Deutschland · 1,0
Doktorarbeit (Dr. rer. nat.) | Universität Mannheim
Thema:* Modellierung und Regelung von Erhaltungsgleichungen mit Anwendungen auf Netzwerke (04/2015)
Forschung & Entwicklung: Mathematische Modellierung, Analyse und optimale Steuerung netzwerkgekoppelter partieller Differentialgleichungen (PDEs / Erhaltungsgleichungen).
Numerische Umsetzung: Entwicklung und Implementierung effizienter Algorithmen zur Simulation und numerischen Steuerung komplexer Dynamiken.
Ergebnis & Impakt: Erarbeitung neuartiger theoretischer Methoden und mathematischer Modelle mit direkter Anwendung auf technische und physikalische Netzwerke.
Technische Universität Kaiserslautern
Diplom · Technomathematik · Kaiserslautern, Deutschland · 1,3
Diplomarbeit | TU Kaiserslautern
Thema:* Physarum polycephalum und die Bestimmung des kürzesten Weges (02/2011)
Forschung: Mathematische Modellierung und Analyse von Transportsystemen am biologischen Modell organismischer Netzwerke (Physarum polycephalum).
Anwendung: Entwicklung und Evaluierung von Algorithmen zur kognitionslosen Pfadoptimierung und Lösung des Kürzeste-Wege-Problems.
Zertifikate & Bescheinigungen
Deep Learning für Computer Vision mit TensorFlow
Edge AI and Vision Alliance
CMOS-Bildsensoren und ISP
Helion Engineering Vision
Funktionale Sicherheit gemäß IEC 61508:2010
TÜV SÜD
Optikentwicklung mit ZEMAX
Ingenieure Büro Dr. Türck
Bewertung von CMOS-Kameras
HARVEST IMAGING
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Peter ist in Mannheim, Deutschland ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Peter spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Peter hat mindestens 15 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Peter in mindestens 13 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate. Beachten Sie, dass Peter möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Peter gut geeignet für Rollen wie: Senior ML Engineer & KI-Forscher, Leitender KI-Architekt & Fullstack-Engineer, Softwareentwickler.
Die neueste Position von Peter ist Senior ML Engineer & KI-Forscher bei Kunde anonym.
In den letzten Jahren hat Peter für Kunde anonym, Quality Match GmbH, Artificial Pixels GmbH und trinamiX GmbH (BASF Group) gearbeitet.
Peter hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Fertigung, Informationstechnologie (IT) und Chemie. Peter hat auch etwas Erfahrung in Bank- und Finanzwesen, Bildung und Metalle und Bergbau.
Peter hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung. Peter hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung, Produktion und Strategie und Planung.
Peter hat kürzlich in Industrien wie Fertigung, Informationstechnologie (IT) und Chemie gearbeitet.
Peter hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Qualitätssicherung gearbeitet.
Peter hat einen Doktor in Mathematik von Universität Mannheim und einen Master in Technomathematik von Technische Universität Kaiserslautern.
Peter hat 5 Zertifikate. Darunter sind: Deep Learning für Computer Vision mit TensorFlow, CMOS-Bildsensoren und ISP und Funktionale Sicherheit gemäß IEC 61508:2010.
Peter 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 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Ähnliche Freelancer
Entdecke andere Experten mit ähnlichen Qualifikationen und Erfahrungen
Sven W.
Jürgen F.
Hans G.
Kai W.
Tobias J.
Ulf S.
Samuel K.
Yannick S.
Max R.
Mathias W.
Experten, die kürzlich an ähnlichen Projekten gearbeitet haben
Freelancer mit praktischer Erfahrung in vergleichbaren Projekten als Senior ML Engineer & KI-Forscher
Lino G.
Goran S.
Stephan B.
Johannes R.
Fabian C.
Michael N.
Cris L.
Zahra K.
Aniruddha P.
Katharina S.
Freelancer in der Nähe
Fachkräfte, die in oder in der Nähe von Mannheim, Deutschland arbeiten
Jochen G.
Nick F.
Khalid E.
Dušan Ž.
Michael D.
Alejandro P.
Luca B.
Nico B.
Roger B.
Ulrich S.
