Serghei G.-Wissenschaftliches Rechnen & KI/ML | Full-Stack | Low-Level-Systeme | Cloud- & Systemtechnik | Embedded/IoT | Luft- und
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Erfahrungen
Principal AI/ML-, Cloud- & Systemingenieur
EBS Integrator
- Entwicklung von KI/ML-, Computational-, Cloud- und verteilten Softwarelösungen mit Python, TypeScript, Node.js, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NumPy, Pandas, SQL und modernen Cloud-Technologien.
- Entwicklung durchgängiger Computational-Workflows für Datenerfassung, Vorverarbeitung, Feature Engineering, Modellentwicklung, Optimierung, Inferenz, Evaluierung und quantitative Validierung.
- Entwicklung von Generative-KI-, LLM- und RAG-Anwendungen mit Transformers, Vektordatenbanken, Retrieval-Pipelines, APIs, automatisierten Tests und Evaluierungs-Frameworks.
- Entwicklung skalierbarer Backend-Plattformen, APIs und Microservices mit FastAPI, Node.js, PostgreSQL, Redis, REST und verteilten Architekturen.
- Entwicklung von Full-Stack-Anwendungen mit React/Next.js-Frontends sowie Python- und Node.js-Backend-Diensten.
- Entwicklung cloud-nativer Systeme auf AWS, Azure und GCP mit Containern, Kubernetes, Infrastrukturautomatisierung und CI/CD.
- Entwicklung von Systemen für Skalierbarkeit, Fehlerisolierung, Zuverlässigkeit, Performance, Sicherheit, Observability und Wartbarkeit.
- Entwicklung von Datenverarbeitungs- und Telemetrie-Pipelines mit hohem Datenvolumen für verteilte, IoT-, Monitoring- und technische Anwendungen.
- Prüfung von KI-generiertem Code und technischen Lösungen sowie Erkennung algorithmischer, statistischer, logischer, architektonischer und Implementierungsfehler.
- Entwicklung von Referenzimplementierungen, automatisierten Tests, Validierungsverfahren und technischer Dokumentation für komplexe Computational-Systeme.
Senior Machine-Learning-, Data- & Software Engineer
Smartdata
- Entwicklung von Machine-Learning-, Datenverarbeitungs- und Softwaresystemen mit Python, SQL, Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, Spark sowie Web-/Backend-Technologien.
- Entwicklung von Lösungen für Klassifikation, Regression, Prognosen, Empfehlungen, Clustering und Anomalieerkennung.
- Entwicklung reproduzierbarer Computational-Workflows für Vorverarbeitung, explorative Analyse, Feature Engineering, Modellanpassung, Hyperparameteroptimierung und Evaluierung.
- Entwicklung von ETL/ELT- und verteilten Datenverarbeitungs-Pipelines für große Datenmengen.
- Entwicklung von Backend-Diensten, Analyse-APIs, Datenbankintegrationen und Anwendungen, die Computational-Modelle für Produktionssysteme bereitstellen.
- Arbeit mit großen Zeitreihen-, sensorähnlichen und operativen Datensätzen.
- Untersuchung von Modellfehlern, Datenqualitätsproblemen, numerischen Inkonsistenzen, Softwarefehlern und Pipeline-Ausfällen.
- Optimierung von Algorithmen, Abfragen, Verarbeitungspipelines und Anwendungen hinsichtlich Performance und Skalierbarkeit.
- Entwicklung automatisierter Tests und Validierungsverfahren für Software-, Analyse- und ML-Systeme.
- Erstellung technischer Dokumentation zu Architektur, Methodik, Schnittstellen, Annahmen, Tests und Systemverhalten.
Senior Full-Stack-, System- & Embedded-Software Engineer
BackstageIT
- Entwicklung von Enterprise-, Full-Stack-, System- und Engineering-Software mit C/C++, Python, Java, C#/.NET, JavaScript und SQL.
- Entwicklung von Backend-Architekturen, APIs, Datenbanksystemen, Client-/Server-Anwendungen und Integrationen von Drittanbietern.
- Entwicklung benutzerorientierter Anwendungen und unterstützender Backend-Dienste, die Anwendungsschnittstellen mit komplexen Geschäfts- und technischen Systemen verbinden.
- Implementierung von Algorithmen und performancekritischen Komponenten für Netzwerke, Datenverarbeitung, Kommunikation und Systemprogrammierung.
- Arbeit mit Low-Level-Softwarekonzepten wie speichereffizienter Programmierung, Netzwerken, Nebenläufigkeit, Datenerfassung, Kommunikationsschnittstellen und Hardware-/Software-Integration.
- Anwendung von Embedded- und IoT-Konzepten für Sensordatenverarbeitung, Gerätekommunikation, Telemetrie-Workflows, Netzwerke und Echtzeitdatenströme.
- Entwicklung von Systemschnittstellen und Integrationsarchitekturen zur Verbindung von Softwarekomponenten, Datenbanken, externen Diensten und geräteorientierten Systemen.
- Entwicklung automatisierter Unit-, Integrations- und Systemtests.
- Debugging komplexer Probleme in Anwendungscode, Algorithmen, Datenbanken, Netzwerken, Kommunikation und Systemintegration.
- Verbesserung von Software-Performance, Zuverlässigkeit, Wartbarkeit, Datenbankeffizienz und Deployment-Prozessen.
Software- & Low-Level-Systemingenieur
Salt Edge
- Entwicklung von Enterprise-, Full-Stack-, System- und Engineering-Software mit C/C++, Python, Java, C#/.NET, JavaScript und SQL.
- Entwicklung von Backend-Architekturen, APIs, Datenbanksystemen, Client-/Server-Anwendungen und Integrationen von Drittanbietern.
- Entwicklung benutzerorientierter Anwendungen und unterstützender Backend-Dienste, die Anwendungsschnittstellen mit komplexen Geschäfts- und technischen Systemen verbinden.
- Implementierung von Algorithmen und performancekritischen Komponenten für Netzwerke, Datenverarbeitung, Kommunikation und Systemprogrammierung.
- Arbeit mit Low-Level-Softwarekonzepten wie speichereffizienter Programmierung, Netzwerken, Nebenläufigkeit, Datenerfassung, Kommunikationsschnittstellen und Hardware-/Software-Integration.
- Anwendung von Embedded- und IoT-Konzepten für Sensordatenverarbeitung, Gerätekommunikation, Telemetrie-Workflows, Netzwerke und Echtzeitdatenströme.
- Entwicklung von Systemschnittstellen und Integrationsarchitekturen zur Verbindung von Softwarekomponenten, Datenbanken, externen Diensten und geräteorientierten Systemen.
- Entwicklung automatisierter Unit-, Integrations- und Systemtests.
- Debugging komplexer Probleme in Anwendungscode, Algorithmen, Datenbanken, Netzwerken, Kommunikation und Systemintegration.
- Verbesserung von Software-Performance, Zuverlässigkeit, Wartbarkeit, Datenbankeffizienz und Deployment-Prozessen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Senior-Software- und Computational Engineer mit vielseitiger Erfahrung in wissenschaftlichem Rechnen, KI/ML, Full-Stack-Entwicklung, Low-Level- und Systemsoftware, Cloud Engineering, Data Engineering, Embedded/IoT sowie komplexen verteilten Systemen.
Fundierte Programmierkenntnisse in Python, C/C++, C#, Java, JavaScript, TypeScript und SQL sowie Erfahrung in der Entwicklung von Rechen-Workflows, Machine-Learning-Systemen, Backend-Diensten, Webanwendungen, APIs, Datenplattformen, verteilten Systemen und leistungsorientierter Software.
Erfahrung mit React, Next.js, Node.js, FastAPI, Django, PostgreSQL, Redis, AWS, Azure, GCP, Docker, Kubernetes und CI/CD, einschließlich des gesamten Engineering-Lebenszyklus von Architektur und Implementierung über Tests, Deployment, Observability und Optimierung bis hin zum Produktionssupport.
Fundierter Hintergrund in der Systemtechnik mit Schwerpunkten auf Softwarearchitektur, Netzwerken, Datenerfassung, verteilter Datenverarbeitung, Low-Level-Programmierung, Echtzeitkonzepten, Embedded-/IoT-Architekturen, Telemetrie-ähnlicher Datenverarbeitung, Hardware-/Software-Integration, Zuverlässigkeit, Verifikation und Validierung.
Forschungsorientierter Hintergrund im Computational Engineering mit Python, NumPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost und Spark, einschließlich Machine Learning, statistischer Analyse, Modellevaluierung, Algorithmenentwicklung, numerischer Workflows, Datenreduktion und reproduzierbarer Computerlösungen.
Fähigkeiten
Wissenschaftliches Rechnen & Computational Research
- Python
- Numpy
- Pandas
- Numerisches Rechnen
- Computational Modeling
- Statistische Analyse
- Numerische Methoden
- Datenreduktion
- Simulations-Workflows
- Algorithmenentwicklung
- Optimierung
- Modellanpassung
- Zeitreihenanalyse
- Reproduzierbares Rechnen
- Wissenschaftliche Software
Ki / Ml & Ki-Evaluierung
- Pytorch
- Tensorflow
- Scikit-Learn
- Xgboost
- Machine Learning
- Deep Learning
- Nlp
- Transformers
- Generative Ki
- Llms
- Rag
- Klassifikation
- Regression
- Prognosen
- Anomalieerkennung
- Feature Engineering
- Modellevaluierung
- Ki-Evaluierung
- ReferenzlöSungen
Full-Stack-Engineering
- React
- Next.Js
- Typescript
- Javascript
- Node.Js
- Python
- Fastapi
- Django
- Rest Apis
- Graphql
- Postgresql
- Mongodb
- Redis
- Authentifizierung
- Microservices
- Verteilte Anwendungen
- Api-Integration
- Webanwendungsarchitektur
Low-Level- & Systemtechnik
- C
- C++
- Systemprogrammierung
- Netzwerke
- Tcp/Ip
- Client-/Server-Systeme
- Multithreading-Konzepte
- NebenläUfigkeit
- Speicherverwaltung
- Leistungsoptimierung
- Interprozesskommunikation
- Datenerfassung
- Hardware-/Software-Schnittstellen
- Echtzeitkonzepte
- Debugging
- Profiling
Cloud- & Plattform-Engineering
- Aws
- Azure
- Gcp
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Ci/Cd
- Cloud-Native Architektur
- Microservices
- Verteilte Systeme
- Serverless-Konzepte
- Infrastrukturautomatisierung
- Monitoring
- Skalierbarkeit
- ZuverläSsigkeit
- Hohe VerfüGbarkeit
Systemtechnik
- Systemarchitektur
- Anforderungsanalyse
- Schnittstellendesign
- Systemintegration
- Verteilte Architektur
- ZuverläSsigkeitstechnik
- Performance Engineering
- Verifikation & Validierung
- Ursachenanalyse
- Testing
- Technische Dokumentation
- Engineering üBer Den Gesamten Lebenszyklus
Embedded-Systeme & Iot
- C/C++
- Python
- Embedded Linux
- Arm Cortex-M
- Stm32
- Esp32
- Rtos-Konzepte
- Uart
- Spi
- I²C
- Can
- Ethernet
- Tcp/Ip
- Mqtt
- Sensorintegration
- Telemetrie
- Edge Computing
- Hardware-/Software-Integration
Luft- Und Raumfahrt & Satelliten
- Konzepte FüR Aerospace-Software
- Konzepte FüR Satellitensysteme
- Telemetrie & Telecommand
- Konzepte FüR Flug-/Bodensoftware
- Sensordatenverarbeitung
- Kommunikation
- Verarbeitung Von Navigationsdaten
- Missionsdaten-Pipelines
- Echtzeitsysteme
- Simulation
- Fehlererkennung
- Verifikation & Validierung
Technische FäHigkeiten
- Sprachen: Python, C, C++, C#, Java, Javascript, Typescript, Sql
- Wissenschaftliches Rechnen: Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Pytorch, Tensorflow, Xgboost, Spark, Statistische Analyse, Numerisches Rechnen, Computational Modeling, Optimierung
- Ki/Ml: Machine Learning, Deep Learning, Nlp, Transformers, Generative Ki, Llms, Rag, Vektordatenbanken, Klassifikation, Regression, Prognosen, Anomalieerkennung, Modellevaluierung
- Full Stack: React, Next.Js, Typescript, Javascript, Node.Js, Fastapi, Django, Rest, Graphql, Postgresql, Mongodb, Redis
- Systeme: C/C++, Netzwerke, Tcp/Ip, Client-/Server-Architektur, Systemprogrammierung, NebenläUfigkeitskonzepte, Speicherverwaltung, Datenerfassung, Leistungsoptimierung, Debugging
- Cloud: Aws, Azure, Gcp, Docker, Kubernetes, Terraform, Ci/Cd, Microservices, Cloud-Native Systeme
- Embedded/Iot: Embedded Linux, Arm Cortex-M, Stm32, Esp32, Rtos-Konzepte, Uart, Spi, I²C, Can, Ethernet, Mqtt, Sensoren, Telemetrie, Edge Computing
- Luft- Und Raumfahrt/Satelliten: Konzepte FüR Satellitensysteme, Aerospace-Software, Telemetrie & Telecommand, Konzepte FüR Flug-/Bodensoftware, Sensordatenverarbeitung, Kommunikation, Simulation, Verifikation & Validierung
- Systemtechnik: Architektur, Anforderungsanalyse, Systemintegration, Schnittstellendesign, Verifikation & Validierung, ZuverläSsigkeit, Performance Engineering, Ursachenanalyse, Technische Dokumentation
Sprachen
Ausbildung
Universitatea Tehnică a Moldovei
Masterabschluss · Computer Engineering · Moldawien, Republik
Universitatea Tehnică a Moldovei
Bachelorabschluss · Computer Science · Moldawien, Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
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Serghei ist in Tiraspol, Moldawien, Republik ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Serghei spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Ukrainisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Serghei hat mindestens 26 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Serghei in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 6 Jahre und 5 Monate. Beachten Sie, dass Serghei möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Serghei gut geeignet für Rollen wie: Principal AI/ML-, Cloud- & Systemingenieur, Senior Machine-Learning-, Data- & Software Engineer, Senior Full-Stack-, System- & Embedded-Software Engineer.
Die neueste Position von Serghei ist Principal AI/ML-, Cloud- & Systemingenieur bei EBS Integrator.
In den letzten Jahren hat Serghei für EBS Integrator gearbeitet.
Serghei hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen.
Serghei hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung.
Serghei hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Serghei hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.
Serghei hat einen Master in Computer Engineering von Universitatea Tehnică a Moldovei und einen Bachelor in Computer Science von Universitatea Tehnică a Moldovei.
Serghei 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 23 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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