Shiva Khoshhal Doost-Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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Erfahrungen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Politecnico di Torino
- Entwicklung von rechnergestützten Prognosemodellen (CNN-basiert) mit großen meteorologischen und Energiedatensätzen und deterministischer Auswertung.
- Aufbau von Python-Workflows für Datenimport, Datenbereinigung, Feature Engineering, EDA und Modelvalidierung.
- Entwicklung von End-to-End-Analyse-Pipelines und Dokumentation der Reproduzierbarkeit von Experimenten.
- Erstellung analytischer Dashboards (Power BI, Matplotlib) zur Unterstützung der Modellleistungsbewertung.
KI-Ingenieur-Praktikant
Tecnocad
- Implementierung von Echtzeit-Computer-Vision-Pipelines (YOLOX + ROS2) für Robotikanwendungen.
- Optimierung von Wahrnehmungsmodellen mit ONNX, wodurch die Inferenzlatenz um ca. 35% gesenkt wurde.
- Entwicklung reproduzierbarer C++-Workflows für Modellvorbereitung, Tests und Integration.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Tabarestan University
- Aufbau von neuronalen Netzen für Vorhersageaufgaben auf strukturierten und unstrukturierten Datensätzen.
- Sicherstellung deterministischer Trainingsumgebungen und reproduzierbarer experimenteller Abläufe.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
University of Mazandaran
- Durchführung von Reinforcement-Learning-Simulationen (Q-Learning) unter kontrollierten, reproduzierbaren Bedingungen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Energie, Informationstechnologie (IT) und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Datenwissenschaftler und KI-Ingenieur mit Erfahrung in Deep Learning, Computer Vision und kompletten Machine-Learning-Workflows. Erfahren in Python (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels), reproduzierbarer Modellierung, Feature Engineering und der Konzipierung analytischer Probleme. Hintergrund in LLM-Entwicklung (RAG, LangChain), multimodalen Modellen, Forecasting-Pipelines und rechenintensiven Modellen. Ausgeprägte Fähigkeit, deterministische Analyse-Workflows zu erstellen, die sich an realen Geschäftsszenarien orientieren.
Fähigkeiten
- Python FüR Data Science: Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-Learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn
- Machine Learning: Regression, Klassifikation, Forecasting, Feature Engineering, Modelvalidierung
- Deep Learning: Cnns, Transformers, Bert, Resnet, Pytorch, Tensorflow
- Genai / Llm: Rag, Langchain, Faiss, Vektordatenbanken, Prompt-Engineering
- Data Engineering: Sql, Etl-Pipelines, Datenimport, Datenbereinigung, Reproduzierbare Workflows
- Tools & Mlops: Docker, Git, Mlflow, Fastapi, Onnx, Ros2
- Visualisierung: Power Bi, Matplotlib
- Bereiche: Betrugserkennung, Forecasting, Kundenanalyse, Computer Vision, Robotik
Sprachen
Ausbildung
Politecnico di Torino
MSc, Datenwissenschaft und Ingenieurwesen · Datenwissenschaft und Ingenieurwesen · Italien
Tabarestan University
MSc, Computertechnik · Computertechnik · Iran, Islamische Republik
University of Mazandaran
BSc, Computertechnik · Computertechnik · Iran, Islamische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Shiva ist in Turin, Italien ansässig.
Shiva spricht folgende Sprachen: Persisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Italienisch (Grundkenntnisse).
Shiva hat mindestens 6 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Shiva in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 5 Monate. Beachten Sie, dass Shiva möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Shiva gut geeignet für Rollen wie: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, KI-Ingenieur-Praktikant.
Die neueste Position von Shiva ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Politecnico di Torino.
In den letzten Jahren hat Shiva für Politecnico di Torino und Tecnocad gearbeitet.
Shiva hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Energie und Informationstechnologie (IT). Shiva hat auch etwas Erfahrung in Fertigung.
Shiva hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence und Produktentwicklung.
Shiva hat kürzlich in Industrien wie Bildung, Energie und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Shiva hat kürzlich in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence und Produktentwicklung gearbeitet.
Shiva hat einen Master in Datenwissenschaft und Ingenieurwesen von Politecnico di Torino, einen Master in Computertechnik von Tabarestan University und einen Bachelor in Computertechnik von University of Mazandaran.
Die Verfügbarkeit von Shiva muss bestätigt werden.
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 7 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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