03.11.2025 aktualisiert

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Artificial Intelligence, Machine Learning, Personalization Customer Experience, Data Strategy

Marburg, Deutschland
Weltweit
PhD Computer Science
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Profilanlagen

Oubbati Projekt CV.pdf
Oubbati Project CV EN.pdf

Skills

Mein Profil
  • Experte in Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Robotik.
  • Fundierte Kenntnisse in Predictive Analytics, System Identification und Digital Twins.
  • Langjährige Erfahrung in der Konzeption, Umsetzung und Leitung von KI-Projekten (Robotik, Digitale Assistenten, Automatisierung).
  • Durchführung von Business-Framing-Workshops (Current vs. Desired State, Use-Case-Definition, Projektplanung & Implementierung).
  • Expertise in Natural Language Processing, Intents & Entities sowie Robotic Process Automation; Einführung des Conversational AI Assistenten CuriousBot.
  • Erfahrung in Datenstrategie: Datensammlung, Analyse & Insights, Aufbau automatisierter Entscheidungsprozesse.
  • Praktische Anwendung von Machine-Learning-Plattformen: TensorFlow, Keras, Microsoft Azure, IBM Watson Studio.
  • Wissenschaftlicher Hintergrund mit ausgeprägter Erfahrung in Ergebnispräsentation und Dokumentation.
  • Dozent und Trainer mit nachgewiesener Fähigkeit zur Durchführung effektiver Workshops & Schulungen.

Keywords: Artificial Intelligence, Machine Learning, Large Language Models, Machine Translation, AI Automation, Personalization Customer Experience, Data Strategy, Conversational AI.

Akademischer Hintergrund
  • Mein Hintergrund liegt im Ingenieurwesen mit einem Masterabschluss in Elektrotechnik und Regelungstechnik. 
  • Im Jahr 2006 habe ich an der Universität Stuttgart im Bereich Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Robotik promoviert. Schwerpunkt meiner Arbeit war die Entwicklung intelligenter Regelungsstrategien für elektrische Antriebe und Robotiksysteme. Dabei wurden Machine Learning Methoden eingesetzt, um das Durchrutschen (Slippage) von Rädern bei Beschleunigung zu verhindern und die Roboter-kinematik präzise auf Zielpositionen auszurichten. Die entwickelten Ansätze wurden erfolgreich auf RoboCup (Fußball) Roboter getestet, die Geschwindigkeiten von bis zu 2 m/s erreichen konnten. Diese Verfahren sind auch auf industrielle Anwendungen in der Antriebs- und Automatisierungstechnik übertragbar.

Sprachen

DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherFranzösischMuttersprache

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