Spoorthy Siddannaiah-Forschungsingenieur für Machine Learning
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Erfahrungen
Forschungsingenieur für Machine Learning
Fraunhofer EMFT
- Entwickelte End-to-End-Pipelines für prädiktive Modellierung von Sensordaten und verbesserte die Genauigkeit der Schätzung der Restlebensdauer (RUL) um 15%
- Entwickelte einen Active-Learning-Workflow mit Unsicherheits-Sampling, was die manuelle Kennzeichnung um 30% verringerte
- Verwendete MLflow für Experiment-Tracking, Hyperparameter-Protokollierung und Modellversionierung, um reproduzierbare Trainingspipelines zu gewährleisten
- Setzte CI/CD-Tools (Jenkins, GitHub Actions) ein, um Deployment-Prozesse zu automatisieren und die Modell-Release-Zyklen zu verkürzen
Wissenschaftliche Hilfskraft
Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE
- Verbesserte die Genauigkeit der Netzprognose um 12% durch den Einsatz von LSTM und CNN für multivariate Zeitreihendaten
- Kuratierte und vorverarbeitete domänenspezifische Datensätze für das Fine-Tuning von LLMs zur Analyse von Verletzungsrisiken
- Stimmte Open-Source-LLMs (BERT, LLaMA) fein ab und erreichte dabei einen F1-Score von 0,85 in der Verletzungsrisikoklassifizierung
- Entwickelte RAG-Workflows mit LangChain und FAISS, was die Genauigkeit bei Frage-Antwort-Systemen durch kontextbewusste Suche um 15% verbesserte
- Setzte Prompt Engineering ein und bewertete LLM-Ausgaben, um die Prognosekonsistenz zu erhöhen und Fehler zu reduzieren
- Integrierte Hugging Face- und OpenAI-APIs in Unternehmensanwendungen
- Automatisierte CI/CD-Pipelines für reproduzierbares Training, Versionierung und optimiertes Deployment
Studentische Hilfskraft
Ulm University
- Bereinigte, vorverarbeitete und analysierte Zeitreihendaten von Bioimpedanzsensoren mithilfe von Pandas, NumPy und SQL
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Energie und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Forschungsingenieur für Machine Learning mit über 2 Jahren Erfahrung in Deep Learning, NLP und LLMs. Spezialisiert auf den Aufbau robuster ML-Pipelines für reale Sensorsysteme und NLP-Anwendungen, mit fundierter Expertise im Fine-Tuning von LLMs, RAG-Workflows und skalierbarer Bereitstellung.
Fähigkeiten
- Python
- Sql
- Azure
- Aws
- Docker
- Ci/Cd Pipelines
- Git
- Linux
- Nlp
- Llms
- Transformers
- Rag
- Reinforcement Learning
- Pytorch
- Tensorflow
- Scikit-Learn
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Langchain
- Hugging Face
Sprachen
Ausbildung
Universität Ulm
Master of Science, Kommunikations- und Informationstechnik · Kommunikations- und Informationstechnik · Ulm, Deutschland
Nationales Institut für Ingenieurwesen
Bachelor of Engineering, Elektronik und Kommunikationstechnik · Elektronik und Kommunikationstechnik · Indien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Spoorthy ist in Ulm, Deutschland ansässig.
Spoorthy spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Spoorthy hat mindestens 3 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Spoorthy in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate. Beachten Sie, dass Spoorthy möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Spoorthy gut geeignet für Rollen wie: Forschungsingenieur für Machine Learning, Wissenschaftliche Hilfskraft, Studentische Hilfskraft.
Die neueste Position von Spoorthy ist Forschungsingenieur für Machine Learning bei Fraunhofer EMFT.
In den letzten Jahren hat Spoorthy für Fraunhofer EMFT, Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE und Ulm University gearbeitet.
Spoorthy hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Energie, Fertigung und Bildung. Spoorthy hat auch etwas Erfahrung in Gesundheitswesen.
Spoorthy hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung.
Spoorthy hat einen Master in Kommunikations- und Informationstechnik von Universität Ulm und einen Bachelor in Elektronik und Kommunikationstechnik von Nationales Institut für Ingenieurwesen.
Die Verfügbarkeit von Spoorthy 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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