Rashid Khazeynasab-Senior Machine Learning Engineer | ML-Systeme, Applied AI & Modellbewertung
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Erfahrungen
Senior Machine Learning Engineer
Walmart Labs
- Entwarf und entwickelte agentische AI-Features für Walmarts Conversational-Shopping-Assistant, darunter Agent Orchestration, Tool Calling, State- und Context-Management sowie Backend-Services.
- Lieferte kundennahe Shopping-Features, die LLM-Reasoning, Business-Logik und Echtzeitdaten für Produktsuche, Empfehlungen und Warenkorb-Erlebnisse kombinieren.
- Leitete das Fine-Tuning von Llama 8B/70B und das Prompt-Design für E-Commerce- und Produkt-Q&A-Systeme und verbesserte die Produktionsqualität der Antworten um 10 %.
- Entwickelte personalisierte Produktentdeckungs- und Event-Planungs-Agenten, die Kundenintention, Verhalten und Produktinformationen nutzen, um passende Empfehlungen zu erzeugen.
- Entwickelte Retrieval- und Ranking-Pipelines mit Embeddings, semantischer Suche, Query Understanding und LLM-basiertem Re-Ranking.
- Etablierte Evaluierungs- und Safety-Workflows mit LLM-as-a-Judge, Replay-Tests, menschlichem Feedback und automatisierten Metriken; analysierte Halluzinationen, unsichere Antworten, Tool-Use-Fehler und Fehler beim Befolgen von Anweisungen.
Exceptional Software Engineer (Coding Agent Experience)
Pareto AI & micro1
- Führte groß angelegte Evaluierungen von Frontier-AI-Agents über komplexe Software-Engineering-Aufgaben hinweg durch und bewertete dabei Reasoning-Qualität, Zuverlässigkeit, Befolgen von Anweisungen und die Leistung bei realen Aufgaben.
- Analysierte mehrstufige Agent-Interaktionen, um systematische Fehlermuster wie Halluzinationen, unsichere Aktionen, Tool-Use-Fehler, Überconfidence und Brüche im Reasoning zu erkennen.
- Entwickelte Evaluierungsframeworks und Verhaltenstaxonomien, die zum Benchmarking von AI-Systemen, zur Bewertung der Deployment-Reife und für umsetzbares Feedback zur Verbesserung von Modellzuverlässigkeit und Robustheit genutzt wurden.
Senior Data Scientist
Oracle
- Leitete das Design und Fine-Tuning großer Sprachmodelle für kunden- und betreiberorientierte Chatbots mit Fokus auf Utility.
- Entwickelte eine produktive RAG-Plattform, die Vektorsuche, LLMs und Retrieval-Pipelines kombiniert, um die Antwortqualität zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren.
- Definierte Frameworks für Modellvalidierung und LLM-Evaluation mit Human-in-the-Loop und automatisierten Evaluatoren, um Antwortqualität, Faktentreue, Nützlichkeit, Zuverlässigkeit und Robustheit zu bewerten.
- Entwickelte Zeitreihenprognosemodelle auf Kundenebene für verrauschte Energiedaten mit einem zweistufigen Ansatz von Klassifikation zu Vorhersage, um Genauigkeit und Stabilität zu verbessern.
- Entwickelte Inferenz- und Vorhersagemodelle für Kunden, um zukünftiges Verhalten und die Wahrscheinlichkeit der Teilnahme an Demand-Response-Programmen zu schätzen.
- Entwarf und implementierte Anomalieerkennungsmodelle, um ungewöhnliche Energienutzung und mögliche Geräteprobleme zu erkennen.
- Entwickelte Modelle für kausale Inferenz, um den Effekt von Benachrichtigungen auf Kundenengagement und Energieeinsparung zu schätzen.
Research Assistant
University of Central Florida
- Entwickelte einen Conditional Variational Autoencoder (CVAE) für Parameterschätzung und Modellkalibrierung in Energiesystemen.
- Entwickelte Deep-Learning-Modelle für Zeitreihenprognosen mit LSTM- und Transformer-Architekturen.
- Entwickelte Regressions- und Klassifikationsmodelle, um Energieverbrauch und Systemverhalten aus großen Energiedatensätzen vorherzusagen.
Machine Learning Engineer
Luxin Tech
- Entwickelte und implementierte Machine-Learning-Modelle, um Kundenverhalten zu analysieren und das Engagement zu verbessern.
- Optimierte Datenpipelines für Echtzeit-Einblicke aus großen Datensätzen.
- Setzte statistische Analysen und Predictive Modeling ein, um Produkt- und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Versorgungsdienstleistungen, Bildung, Energie und Einzelhandel.
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 Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
Senior Machine Learning Engineer mit über 9 Jahren Erfahrung im Aufbau von produktiven ML- und AI-Systemen in den Bereichen Conversational AI, Empfehlung und Personalisierung, Forecasting, Anomalieerkennung und Modellbewertung. Erfahren im Ausliefern von Systemen mit direktem Kundenkontakt, in der Leitung von LLM-Fine-Tuning- und RAG-Arbeiten sowie im Design von Evaluierungs- und Safety-Workflows für zuverlässige AI Agents.
Fähigkeiten
Software & Data
- Python
- Sql
- Backend-Services
- Data Pipelines
- Echtzeit-Datenintegration
- Webentwicklung
- Typescript
- Node.Js
- Devops
- Apis
- Agentic Development
- Claude Code
- Codex
- Antigravity
- Opencode
- Kiro
Machine Learning
- Pytorch
- Deep Learning
- Zeitreihenprognosen
- Anomalieerkennung
- Kausale Inferenz
- Empfehlungssysteme
- Personalisierung
Applied Ai & Evaluation
- Llm-Fine-Tuning
- Rag
- Embeddings & Semantische Suche
- Agentic Ai
- Prompt Engineering
- Llm-Evaluation
- Llm-As-A-Judge
- Ai-Safety-Evaluation
- Adversarial Testing
- Llm-Observability
Sprachen
Ausbildung
University of Central Florida
PhD in Electrical Engineering · Electrical Engineering · Orlando, Vereinigte Staaten
Sharif University of Technology
MSc in Electrical Engineering · Electrical Engineering · Tehran, Iran, Islamische Republik
Shiraz University
BSc in Electrical Engineering · Electrical Engineering · Shiraz, Iran, Islamische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Rashid ist in Sunnyvale, Vereinigte Staaten ansässig.
Rashid spricht folgende Sprachen: Persisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Rashid hat mindestens 10 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Rashid in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 11 Monate. Beachten Sie, dass Rashid möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Rashid gut geeignet für Rollen wie: Senior Machine Learning Engineer, Exceptional Software Engineer (Coding Agent Experience), Senior Data Scientist.
Die neueste Position von Rashid ist Senior Machine Learning Engineer bei Walmart Labs.
In den letzten Jahren hat Rashid für Walmart Labs, Pareto AI & micro1, Oracle und University of Central Florida gearbeitet.
Rashid hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Versorgungsdienstleistungen und Bildung. Rashid hat auch etwas Erfahrung in Energie und Einzelhandel.
Rashid hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Business Intelligence. Rashid hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung und Qualitätssicherung.
Rashid hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Versorgungsdienstleistungen und Bildung gearbeitet.
Rashid hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Business Intelligence gearbeitet.
Rashid hat einen Doktor in Electrical Engineering von University of Central Florida, einen Master in Electrical Engineering von Sharif University of Technology und einen Bachelor in Electrical Engineering von Shiraz University.
Rashid ist sofort in Teilzeit 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 31 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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