Empfohlener Experte
Spoorthy Siddannaiah-Forschungsingenieur für Machine Learning
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Erfahrungen
Apr. 2024 - Apr. 2025
1 Jahr 1 MonatMünchen, Deutschland
Forschungsingenieur für Machine Learning
Fraunhofer EMFT
Stellenbeschreibung
Forschungsingenieur für Machine Learning bei Fraunhofer EMFT
Industrien
Fertigung
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Produktentwicklung
Forschung und Entwicklung (F&E)
- 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
Sept. 2022 - Feb. 2024
1 Jahr 6 MonateFreiburg im Breisgau, Deutschland
Wissenschaftliche Hilfskraft
Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE
Stellenbeschreibung
Wissenschaftliche Hilfskraft bei Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE
Industrien
Energie
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Forschung und Entwicklung (F&E)
- 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
Juni 2022 - Aug. 2022
3 MonateUlm, Deutschland
Studentische Hilfskraft
Ulm University
Stellenbeschreibung
Studentische Hilfskraft bei Ulm University
Industrien
Bildung
Gesundheitswesen
Bereichen
Forschung und Entwicklung (F&E)
- 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.
Energie
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.
Informationstechnologie (IT)
Forschung und Entwicklung (F&E)
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
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Apr. 2021 - Apr. 2025
Universität Ulm
Master of Science, Kommunikations- und Informationstechnik · Kommunikations- und Informationstechnik · Ulm, Deutschland
Aug. 2015 - Aug. 2019
Nationales Institut für Ingenieurwesen
Bachelor of Engineering, Elektronik und Kommunikationstechnik · Elektronik und Kommunikationstechnik · Indien
Statistiken
Erfahrung
Positionen gesamt 3
Erfahrung in Energie 1.5 J.
Durchschn. Dauer 10 M.
Längste Erfahrung 1 J. 5 M.
Globale Erfahrung
Länder gearbeitet 1 (Deutschland)
Hauptland Deutschland
Fachkenntnisse
Aktuelle Rollen Forschungsingenieur für Machine Learning, Wissenschaftliche Hilfskraft, Studentische Hilfskraft
Hauptbranchen Energie, Fertigung
Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Qualifikationen
Höchster Abschluss Master
Profil
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Häufig gestellte Fragen
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Wo ist Spoorthy ansässig?
Spoorthy ist in Ulm, Deutschland ansässig.
Welche Sprachen spricht Spoorthy?
Spoorthy spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Wie viele Jahre Erfahrung hat Spoorthy?
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.
Für welche Rollen wäre Spoorthy am besten geeignet?
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Spoorthy gut geeignet für Rollen wie: Forschungsingenieur für Machine Learning, Wissenschaftliche Hilfskraft, Studentische Hilfskraft.
Was ist das neueste Projekt von Spoorthy?
Die neueste Position von Spoorthy ist Forschungsingenieur für Machine Learning bei Fraunhofer EMFT.
Für welche Unternehmen hat Spoorthy in den letzten Jahren gearbeitet?
In den letzten Jahren hat Spoorthy für Fraunhofer EMFT, Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE und Ulm University gearbeitet.
In welchen Industrien hat Spoorthy die meiste Erfahrung?
Spoorthy hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Energie, Fertigung und Bildung. Spoorthy hat auch etwas Erfahrung in Gesundheitswesen.
In welchen Bereichen hat Spoorthy die meiste Erfahrung?
Spoorthy hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung.
Was ist die Ausbildung von Spoorthy?
Spoorthy hat einen Master in Kommunikations- und Informationstechnik von Universität Ulm und einen Bachelor in Elektronik und Kommunikationstechnik von Nationales Institut für Ingenieurwesen.
Wie ist die Verfügbarkeit von Spoorthy?
Spoorthy ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
Wie hoch ist der Stundensatz von Spoorthy?
Der Stundensatz von Spoorthy 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 Spoorthy beauftragen?
Um Spoorthy 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.
1000
750
500
250
⌀ Markt: 840-1000 €
⌀ Markt: 840-1000 €
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.
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