Shahab Anbarjafari - Lead-KI-Wissenschaftler – Computer Vision & Sensor Fusion

Q: Wo ist Shahab ansässig?

Shahab ist in Veibri, Estland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Shahab?

Shahab spricht folgende Sprachen: Persian (Muttersprache), English (Verhandlungssicher), Turkish (Verhandlungssicher), Estonian (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Shahab?

Shahab hat mindestens 13 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Shahab in mindestens 11 verschiedenen Rollen und für 14 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate . Beachten Sie, dass Shahab möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Shahab?

Die neueste Position von Shahab ist Lead-KI-Wissenschaftler – Computer Vision & Sensor Fusion bei Boston HealthTech .

Q: Für welche Unternehmen hat Shahab in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Shahab für Boston HealthTech , LanceSoft , Estonian Business School , Quilt LLC und SimplifyWorkforce (USTech) gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Shahab die meiste Erfahrung?

Shahab hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Einzelhandel und Automotive . Shahab hat auch etwas Erfahrung in Bank- und Finanzwesen , Professionelle Dienstleistungen und Bildung .

Q: In welchen Bereichen hat Shahab die meiste Erfahrung?

Shahab hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) , Produktentwicklung und Business Intelligence . Shahab hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT) , Projektemanagement und Finanzen .

Q: In welchen Industrien hat Shahab kürzlich gearbeitet?

Shahab hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Automotive und Einzelhandel gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Shahab kürzlich gearbeitet?

Shahab hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E) , Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Empfohlener Experte

Veibri, Estland

Erfahrungen

Mai 2025 - Sept. 2025

5 Monate

Lead-KI-Wissenschaftler – Computer Vision & Sensor Fusion

Boston HealthTech

Entwickelte eine multimodale DL-Pipeline (Vision, Wearables, Umgebungssensoren); Synchronisation, Rauschunterdrückung, Late-Fusion-Klassifikatoren.
Setzte das erste MVP um und testete es in einem Gesundheitszentrum mit 100 Patienten; HIPAA-konformes Datenhandling.
Echtzeit-Aktivitätserkennung (Stürze, Gangbild, ADL) auf Edge-Gateways; PyTorch zeitliche CNN/Transformer-Backbones.
Klinische Evaluierungsumgebung, Dashboards, Alarmierung; FHIR-Adapter für EHR-Integration.

Nov. 2024 - Aug. 2025

10 Monate

Senior Director für KI/Generative KI

LanceSoft

Erstellte LLM-basierte Pipelines (CNN/RNN/GNN/GAT) zur Unterstützung von Entdeckungs-Workflows.
Leitung von Stakeholdern, Aufwandsschätzung und Team-Mentoring für Ausschreibungen.

Sept. 2024 - Bis heute

1 Jahr 7 Monate

Gastprofessor

Estonian Business School

Forschungsberatung und Entwicklung von Lehrplänen zu Generativer KI & verantwortungsbewusster KI.
Tools: Python, R, SQL, MATLAB, PowerBI für akademische und industrielle Projekte.

Aug. 2024 - Apr. 2025

9 Monate

ML-Wissenschaftler

Quilt LLC

SLM-Fingerprinting, Echtzeit-Zusammenfassung, Phishing-Erkennung.
Python, NLTK/SpaCy, Llama/Gemini; SQL, MATLAB; TensorFlow; JS/HTML; Spark; AWS.

Mai 2024 - Juni 2025

1 Jahr 2 Monate

Senior Director für KI/Generative KI

SimplifyWorkforce (USTech)

Entwickelte CV/JD-Parsing, Anschreiben-Generator, KI-Interviewer, Video-Profiler; Responsible-AI-Guardrails.
Stack: Python, TensorFlow, LangChain, RAG/GraphRAG, OpenCV, SQL, AWS, Spark, PowerBI; Twilio-Integrationen.

Mai 2024 - Nov. 2024

7 Monate

Leitender ML-Wissenschaftler — Graph-Attention-Netzwerke & Prozessoptimierung

DACH Pharma

Erzielt eine um 20% niedrigere MAE bei der Vorhersage molekularer Eigenschaften, +18% AUC bei Arzneimittel–Ziel-Interaktionen und +15% Genauigkeit bei der Vorhersage der Syntheseausbeute im Vergleich zu den Baselines – und beschleunigte so die Lead-Identifizierung um 25%.
Entwarf ein Multi-Task PyTorch Geometric GAT mit Multi-Head-Attention, späten Graph-Readouts und aufgabenspezifischen Köpfen (Regression/Klassifikation) für 50k Moleküle und 10k Protein–Ligand-Paare.
Implementierte eine RDKit-basierte Merkmalsextraktion für molekulare Graphen (Atome/Bindungen + globale Deskriptoren) und bipartite Reaktionsgraphen zur Modellierung von Ausbeuten/Nebenprodukten; integrierte eine Monte-Carlo-Bedingungssuche zur Routenoptimierung.
Eine produktive Inferenz-API bereitgestellt, die in den Prozesssimulator des Kunden integriert wurde und High-Throughput-Screening (10k Verbindungen/Tag) mit Sekunden-Latenz statt Stunden ermöglichte.
Interpretierbarkeit für Regulierung/Compliance vorangetrieben, indem Attention-Map-Visualisierungen Unterstrukturen hervorhoben, die die Vorhersagen bestimmen; Review- und Triage-Zyklen der Chemiker beschleunigt.
Pretraining auf ChEMBL/PubChem orchestriert und domänenspezifisches Fine-Tuning durchgeführt; strenge Datensplits, Early Stopping und PU-Learning für DTI etabliert, um falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren.
Betrieb auf NVIDIA-A100-Cluster (50 Epochen, 256-Moleküle-Batches) mit AdamW + Dropout eingerichtet; robuste Pipelines, konfigurationsgesteuerte Experimente und Tracking bereitgestellt.
Interdisziplinär mit rechnergestützter Chemie und Verfahrenstechnik zusammengearbeitet, um Modellerkenntnisse in Routen mit höherer Ausbeute zu überführen und Nebenprodukte im großen Maßstab zu reduzieren.

März 2024 - Juni 2025

1 Jahr 4 Monate

KI-Fachexperte

FlowStep

Generative Bild- und Textmodelle (Stable Diffusion, GANs) sowie LLM-APIs (GPT/Llama/Gemini).
Tools: Python (Pandas/NumPy/Sklearn), PyTorch, OpenCV; Zusammenarbeit in Figma.

Mai 2023 - Aug. 2024

1 Jahr 4 Monate

KI-Leiter

LHV Pank

AML mit Graph-Attention-Netzwerken, Compliance-Copilot und dynamischem Kredit-Scoring.
Tools: PyTorch/NetworkX, HF-Transformers, ChatGPT-API, SQL/Spark, PowerBI, AWS.

Sept. 2022 - Aug. 2023

1 Jahr

ML-Wissenschaftler

Black Wall (formerly BotGuard)

Analyse von Klick- und Mausbewegungsverhalten; Streaming-ML im großen Maßstab.
Tools: Python/Sklearn, TensorFlow; JS/HTML; SQL/Spark; AWS.

Sept. 2020 - Mai 2024

3 Jahren 9 Monate

Gastprofessor

Yildiz Technical University

KI-Kurse unterrichtet.
Beratung bei Smart-City-Initiativen.
Tools: Python/MATLAB/R/SQL; PowerBI für städtische Analysen; Civic-Tech-Kooperationen.

März 2020 - Juli 2025

5 Jahren 5 Monate

KI-Wissenschaftler — GenAI & Verantwortliche KI

PwC Finland

Orchestrierte firmenweite GenAI-Programme in Finnland und den nordischen Ländern: Betriebsmodell, Governance, Modellrisikokontrollen und Privacy-by-Design; war ein zentraler Treiber für verantwortliche KI auf EMEA- und globaler Ebene.
Entwickelte und implementierte produktivsetzbare LLM- und Deep-Learning-Lösungen: Dokument-/Datei-Parser, Dokumentinhaltsgenerator, audio-basierter Chatbot und Dokumentabgleichsalgorithmen; integriert in Kundensysteme und Compliance-Workflows.
Für eine nordische Bank: gründete das KI-Team und führte 5 ML-Ingenieure sowie 7 Data Scientists; stellte AML-, Transaktionsüberwachungs- und KYC-Modelle/-Pipelines bereit; initiierte eine konzernweite Einführung von ChatGPT Enterprise und organisierte Schulungen für alle Geschäftsbereiche.
Beratung und Umsetzung in den Bereichen Einzelhandel, DeepTech, FinTech und Fertigung: Anomalieerkennung, Predictive Maintenance, Computervision für die Qualitätskontrolle, ESG- und Finanzberichterstattungsautomatisierung sowie einen virtuellen Assistenten für interne Nutzer.
Leitete nordische Kunden-KI-Projekte end-to-end: Discovery → MVP → Produktion; setzte Standards für Experiment-Tracking, CI/CD, Observability und Risikoanalysen.
Setzte Elemente der PwC FI Metaverse-Praxis um, um räumliches Computing im Einklang mit Unternehmens-KI-Roadmaps zu erforschen.
Tech-Stack: Python, PyTorch/TensorFlow, HuggingFace Transformers, SQL/Spark, Docker/Kubernetes, MLflow/Airflow, Power BI; Deployments auf AWS/GCP; Sicherheit, Auditierbarkeit und MLOps-Best Practices integriert.

Nov. 2019 - Sept. 2024

4 Jahren 11 Monate

Mitgründer & CTO

Alpha3D

Entwickelte 3D-Inhaltserstellung mit diffusionsbasierten Modellen für AR.
Tools: Python mit TensorFlow/PyTorch; GANs/Transformers/U-Net; OpenCV; JS/HTML; SQL; AWS/GCP.

Sept. 2018 - Aug. 2020

2 Jahren

Teamleiter Discovery Search

Rakuten Inc via iCV Lab (University of Tartu)

Leitete die Forschung zur multimodalen Discovery-Suche für E-Commerce und verbesserte Empfehlungen.
Python/PyTorch; CNN/RNN/Transformers; SQL/Spark; AWS; Experimentierung und Metrik-Dashboards.

Sept. 2013 - Apr. 2024

10 Jahren 8 Monate

Professor / Leiter des Intelligent Computer Vision (iCV) Lab

University of Tartu

Sicherte über 10 Millionen Euro an Finanzierung durch 47 ML/CV/AI-Verträge in Partnerschaft mit Mifundo, Jobbatical, Veriff, Clevon, AuveTech, OthersEyes und Miros.AI (ehemals Find.Fashion).
Veriff: Entwickelte die Kern-KI zur Gesichtsverifikation, die jetzt sichere Identitätsprüfungen unterstützt, auch im öffentlichen Sektor in Estland.
Clevon: Entwickelte eine autonome Verkehrswahrnehmung, inklusive eines Ampelstatus-Erkennungssystems mit über 85% Genauigkeit.
AuveTech: Entwickelte eine Kleinobjekt-Erkennung auf Basis von LiDAR und RGB, um die Sicherheit und Hindernisvermeidung autonomer Kleintransporter zu verbessern.
Jobbatical: Erstellte NLP-Pipelines für das Sammeln, Anreichern und domänenspezifische Skill-Matching von Kandidaten- und Stellen-Daten.
OthersEyes: Leistete Pionierarbeit in der Analyse von Ersteindrücken aus Bildern und Videos, um Cybermobbing einzudämmen und Online-Empathie zu fördern.
Miros.AI: Entwickelte die Kern-KI für ein Empfehlungssystem, das eine wortlose Suche im E-Commerce ermöglicht.
Führte Industrieprojekte in Gesichtsverifikation und autonomer Fahrzeugerkennung durch; leitete End-to-End-Forschung, Prototyping und Produktionsübergabe mit Partnern wie Veriff und Clevon.
Tools und Plattformen: NumPy, OpenCV, LiDAR/RGB Computer Vision, YOLO/SSD, SQL, MATLAB, R, Spark, Power BI, AWS und GCP.

Branchenerfahrung

Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive, Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen und Bildung.

Informationstechnologie (IT)

Einzelhandel

Automotive

Bank- und Finanzwesen

Professionelle Dienstleistungen

Bildung

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektemanagement und Finanzen.

Forschung und Entwicklung (F&E)

Produktentwicklung

Informationstechnologie (IT)

Business Intelligence

Projektemanagement

Finanzen

Zusammenfassung

Visionärer KI-Leader und Wissenschaftler mit End-to-End-Verantwortung für agentische KI, Generative KI, Computer Vision und NLP-Lösungen – von Forschung und Prototyping bis hin zum produktiven Einsatz. Nachweisliche Fähigkeit, leistungsstarke Teams aufzubauen und zu leiten, KI-Forschungslabore zu etablieren und Ergebnisse in Startups, globalen Unternehmen und Beratungsprojekten zu liefern. Tiefgreifende praktische Erfahrung mit Azure/OpenAI, AWS, Hugging Face, Google Gemini, Claude; Training und Feintuning von Transformer- und Vision-Modellen; sowie MLOps auf AKS/EKS/Vertex. Agiert sicher sowohl auf strategischer Führungsebene als auch im Detail der Umsetzung.

Fähigkeiten

Ki/ml: Agentische Ki, Generative Ki & Rag, Nlp, Computer Vision, Zeitreihen, Reinforcement Learning (Praxisnah), Evaluation/guardrails
Modelle/frameworks: Transformers, Gpt/llama/gemini/claude, Diffusion, Yolo/detectron2/mmdetection, Pytorch, Tensorflow/keras
Agenten/orchestrierung: Langchain, Crewai, Autogen, Eigene Tools & Evaluatoren
Cloud/mlops: Azure Ml/aks/adf, Aws Sagemaker/eks/lambda, Vertex, Docker/k8s, Mlflow, W&b, Ray
Daten/infra: Lakehouse, Delta/parquet, Feature Stores, Faiss/milvus/pgvector, Kafka, Elastic
Entwicklung: Python, C++, Sql, Typescript/node, Fastapi, React/next.js

Sprachen

Persisch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Türkisch

Verhandlungssicher

Estnisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2008 - Juni 2011

Eastern Mediterranean University

Ph.D., Elektro- und Elektroniktechnik, Schwerpunkt Informatik · Elektro- und Elektroniktechnik

Okt. 2007 - Juni 2008

Eastern Mediterranean University

M.Sc., Elektro- und Elektroniktechnik, Schwerpunkt Informatik · Elektro- und Elektroniktechnik · 4.00/4.00

Okt. 2003 - Juni 2007

Eastern Mediterranean University

B.Sc., Elektro- und Elektroniktechnik, Schwerpunkt Robotik · Elektro- und Elektroniktechnik · 3.97/4.00

Zertifikate & Bescheinigungen

IEEE Seniormitglied

IEEE

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 14

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 12 J.

Durchschn. Dauer 2 J. 6 M.

Längste Erfahrung 10 J. 7 M.

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Lead-KI-Wissenschaftler – Computer Vision & Sensor Fusion, Senior Director für KI/Generative KI, Gastprofessor

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive

Hauptfachbereiche Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT)

Qualifikationen

Höchster Abschluss Doktor

Zertifikate erworben 1

Profil

Erstellt

Oktober 2025

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Frequently Asked Questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen

Wo ist Shahab ansässig?

Shahab ist in Veibri, Estland ansässig.

Welche Sprachen spricht Shahab?

Shahab spricht folgende Sprachen: Persian (Muttersprache), English (Verhandlungssicher), Turkish (Verhandlungssicher), Estonian (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Shahab?

Shahab hat mindestens 13 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Shahab in mindestens 11 verschiedenen Rollen und für 14 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate. Beachten Sie, dass Shahab möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Shahab am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Shahab gut geeignet für Rollen wie: Lead-KI-Wissenschaftler – Computer Vision & Sensor Fusion, Senior Director für KI/Generative KI, Gastprofessor.

Was ist das neueste Projekt von Shahab?

Die neueste Position von Shahab ist Lead-KI-Wissenschaftler – Computer Vision & Sensor Fusion bei Boston HealthTech.

Für welche Unternehmen hat Shahab in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Shahab für Boston HealthTech, LanceSoft, Estonian Business School, Quilt LLC und SimplifyWorkforce (USTech) gearbeitet.

In welchen Industrien hat Shahab die meiste Erfahrung?

Shahab hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Einzelhandel und Automotive. Shahab hat auch etwas Erfahrung in Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen und Bildung.

In welchen Bereichen hat Shahab die meiste Erfahrung?

Shahab hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Business Intelligence. Shahab hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT), Projektemanagement und Finanzen.

In welchen Industrien hat Shahab kürzlich gearbeitet?

Shahab hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Automotive und Einzelhandel gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Shahab kürzlich gearbeitet?

Shahab hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Shahab?

Shahab hat einen Doktor in Elektro- und Elektroniktechnik from Eastern Mediterranean University, einen Master in Elektro- und Elektroniktechnik from Eastern Mediterranean University und einen Bachelor in Elektro- und Elektroniktechnik from Eastern Mediterranean University.

Ist Shahab zertifiziert?

Shahab hat 1 Zertifikat: IEEE Seniormitglied.

Wie ist die Verfügbarkeit von Shahab?

Shahab ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Shahab?

Der Stundensatz von Shahab hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Shahab beauftragen?

Um Shahab zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

600

450

300

150

⌀ Markt: 410-570 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.