Sanchit Bhavsar-Freelancer
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Erfahrungen
Freelancer
S2S Dynamics UG
- Umsetzung branchenübergreifender Anwendungen mit LLMs
- Entwicklung von Cloud-Infrastruktur für Kunden
- End-to-End-Datenpipeline zur Bereitstellung von Modellen in Echtzeit implementiert
- Gesamtverantwortung für IT-Systemadministration und Desktop-Support übernommen
Schulstandorte im Sudan anhand von Satellitenbildern identifizieren
Omdena – AI4GOOD Community
- Objektbasierter Klassifizierungsansatz zur Vorhersage von Regionen mit besonderem Interesse (ROIs)
- Kennzeichnung der Bildkacheln zur Vorbereitung von Vorverarbeitung und Modellierung
- Entwicklung von Deep-Learning-Modellen, um Schulstandorte im Sudan anhand hochauflösender Satellitenbilder genau zu identifizieren
Lead Engineer & Data Scientist
Yieldkit GmbH
- Leitung des Operations- und Softwareentwicklungsteams
- Abstimmung von Technologielösungen mit Geschäftszielen und Stakeholdern
- Leitung eines Entwicklerteams sowie Mitarbeit bei Einstellung und Steuerung des Entwicklungsprozesses
- Einsatz von Behavioral Targeting in der digitalen Werbebranche, um datengetriebene Entscheidungen zu verbessern
KI für die Politikanalyse während COVID-19
Omdena – AI4GOOD Community
- Durchführung einer KI-gestützten Wirkungsanalyse, wie sich Pandemie-Politiken auf vulnerable Bevölkerungsgruppen auswirken.
- Zu den Politiken gehörten die Schließung des öffentlichen Nahverkehrs, Stay-at-home-Vorgaben, Einkommenshilfen, Infektionstest-Strategien und Notfallinvestitionen im Gesundheitswesen.
Machine Learning Engineer (Volunteer)
Omdena – AI4GOOD Community
- Aufbau und Beitrag zur Open-Source-Community von Fachexperten
- Verstehen und Analysieren der Auswirkungen von Politiken auf vulnerable Bevölkerungsgruppen während der Pandemie (COVID-19)
- Berechnung und Vorhersage des sichersten Weges nach einem Erdbeben (ImpactHub - Istanbul)
- Entwicklung von Deep-Learning-Modellen zur genauen Identifizierung von Schulstandorten im Sudan anhand von Satellitenbildern (UNICEF - Giga)
Optimierung der Folgen eines Erdbebens mit KI
Omdena – AI4GOOD Community
- Ein Prototyp für eine Region in Istanbul entwickelt, der sichere Routen zwischen Schulen, Krankenhäusern, Arbeitsplätzen und zu Hause genau vorhersagen und prüfen konnte
- Die Aufgabe umfasste das Sammeln von Daten zu Gebäuden und Straßen sowie die Berechnung eines Risikoscores durch das Modell
Bewertung von Vorhersagemethoden zur Schätzung der Conversion Rate im Real-Time-Bidding-Umfeld (Abschlussarbeit)
Yieldkit GmbH
- Das genaueste Machine-Learning-Modell bestimmen, um das zukünftige Nutzerverhalten vorherzusagen und damit die digitale Werbebranche zu verbessern
- Die Experimente umfassten verschiedene Vorverarbeitungstechniken und Machine-Learning-Algorithmen, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
- Big-Data-Verarbeitungstechniken mit Apache Spark angewendet
Implementierung einer Smartphone-Anwendung zur standortbasierten Steuerung von Nutzeranfragen
HAW Hamburg
- Eine Android-basierte IoT-Anwendung für Smart-Home-Geräte entwickelt.
- Serverkommunikation zwischen APIs und den Sensoren entwickelt
Entwicklung und Umsetzung eines Side-Channel-Angriff-Demonstrators für einen ECC-verschlüsselten Mikrocontroller
HAW Hamburg
- Identifiziert, wie eine ECC-Verschlüsselung physisch manipuliert werden kann
- Einen Side-Channel-Angriff durchgeführt, um ein verschlüsseltes Passwort zu erlangen
- Einen Prototyp-Demonstrator entwickelt, um Leistungsvarianten während der Verschlüsselung vom eingebetteten Prozessor zu analysieren.
Softwareentwickler & Jr. Data Scientist
Yieldkit GmbH
- Datenvorverarbeitungs-Pipelines und Big-Data-Verarbeitungstechniken aufgebaut
- Modelle entwickelt, um die Click-Through-Rate (CTR) von Nutzern vorherzusagen
- Ein Echtzeit-Bidding-(RTB)-Ökosystem aufgebaut und entwickelt
- Ein Frontend-System mit einem Web-Framework für die Entwicklung entworfen
- Eine CI/CD-Pipeline zum Bauen und Bereitstellen der Anwendung auf K8's und AWS eingerichtet
Software Engineer Intern
DLR – Aviation Internship
- Entwickelte eine Dynamic Link Library (DLL), indem ich die Treiberschnittstelle für ein kommerzielles drahtloses Teilnehmerumfragesystem (SMART Tech PE) erweitert habe
- Entwickelte ein kollaboratives parametrisches Dashboard für Flugzeug-Cockpit-Designanalysen
- Erstellte eine GUI zur Simulation von Vorentwurfsdatensätzen für Flugzeuge für das Integrated Design Laboratory (IDL)
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bildung, Regierung und öffentliche Verwaltung, Werbung und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
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 Betrieb.
Zusammenfassung
Ich brenne für Innovation und arbeite sehr gern mit Technologien an der Spitze der Entwicklung. Außerdem interessiere ich mich für datengetriebene und angewandte Machine-Learning-Prozesse und habe Erfahrung in Führung und Teambuilding. Ich nehme aktiv an AI-for-good-Projekten teil und trage dazu bei, um echte Probleme aus der Welt zu lösen.
Fähigkeiten
- Java
- C
- C++
- Javascript
- Python
- Php
- Reactjs
- Mysql
- Postgresql
- Dvc
- Spark
- Hadoop
- Etl
- Dwh
- Aws
- K8s
- Docker
- Rancher
- Tableau
- Datadog
- Cloudflare
Sprachen
Ausbildung
Leuphana University
Master of Science · Data Science & Management · Lüneburg, Deutschland
HAW Hamburg
Bachelor of Science · Information Engineering · Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Lead ML Engineer
Omdena
Lead ML Engineer
Omdena
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Tagessatzverteilung
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.
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.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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