06.10.2025 aktualisiert
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100 % verfügbarExperte für Machine Learning | Computer Vision | Suchmaschinen
Magdeburg, Deutschland
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Dr.-Ing.Skills
Maschinelles LernenSuchmaschinentechnologieDatenanalyseBeratungMachbarkeitsstudienSoftwareentwicklung
Maschinelles Lernen & KI
Wissenschaftliches Verständnis aktueller Lernverfahren und Evaluationsmethoden
- Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning, Transformer-Modelle (Generativ, LSTM, RAG), Random Forests, Support Vector Machines, Multidimensionale Skalierung, Stochastic Neighbor Embedding
- Crossvalidation, Overfitting, Imbalanced Data, Precision & Recall
Praktische Erfahrung mit
- Python: Scikit-Learn, Numpy, Pandas, Tensorflow, Keras, pyTorch, Transformers, pyTorch3d
- Java: Weka, KNIME
Automation und Computer Vision
Praktische Erfahrung zur Bildverarbeitung im Bereich industrieller Automation:
- Anbindung von Industriekameras, GeniCam, GigE Vision
- Bildverarbeitung mit OpenCV, CUDA, OpenGL Shader Language, pytorch
- Entwicklung von Systemen zur automatischen Inspektion von Werkstücken, Erkennen von Anomalien, Fehlerbewertung
- Kommunikation mit SPS, ModBus TCP, OPC-UA
Suchmaschinen und Natural Language Processing
Wissenschaftliches Verständnis aktueller Indexstrukturen und Sprachmodelle
- Volltextindexierung, Ranking-Funktionen, Evaluationsmethoden
- Ähnlichkeitssuche, Approximate Nearest Neighbour Search
- Ontologien, Linked Data, RDF
- Bildsuche, Feature Extraktion
Praktische Erfahrung mit
- Apache Solr, Elastic Search, Vespa, Postgres Full-Text Search
- Java: Lucene, Apache Tika, Apache Jena, OpenNLP
- Python: Gensim, spacy, pyTorch, nltk, Annif, rdflib
Sonstiges
Wissenschaftliches Verständnis zum Design, der Entwicklung und Evaluierung von interaktiven UIs
- UX-Studiendesign, Fragebögen, Evaluierung, SUS score, Eye-Tracking (Tobii), Log-Analyse
Sonstige praktische Erfahrung mit
- Micro-Services, REST, SQL, NoSQL
- Javascript: Typescript, React, Redux, RxJS, Express, jQuery
- Python: Django, Flask
- PHP: Wordpress
- Java: Jetty, Tomcat, Spring, JSF, Hibernate, Apache ActiveMQ
- Datenbanken: Postgres, MariaDb, MongoDb, Redis, Neo4j
- Devops: Gitlab CI, Jenkins, Docker, Rancher, Kubernetes, Nagios
- Linux: Fedora, CentOS, Ubuntu, Debian, Nginx, Apache, Iptables, Firewalld, Systemd
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Entwicklung eines Systems zur automatischen Inspektion von Werkstücken bei einem Autombilzulieferer.
- Optisches Konzept des Kameraaufbaus und der Beleuchtung
- Kameraanbindung mit GeniCam und GigE Vision
- Steuerung über SPS und OPC-UA
- Bildverarbeitung mit OpenCV, PyTorch
- Datenbank und User Interface
Entwicklung einer Python-Bibliothek zum Vergleich aktueller Verfahren des Maschinellen Lernens zur automatischen Klassifizierung von Volltextdokumenten der Qucosa-Datenbasis.
Eingesetzte Technologien: Python, Scikit-Learn, Annif, pyTorch, Transformers, Pandas, Rdflib, Elastic Search
Eingesetzte Technologien: Python, Scikit-Learn, Annif, pyTorch, Transformers, Pandas, Rdflib, Elastic Search
Forschung zur Kombination von Verfahren des Maschinellen Lernens und Suchtechnologien, insbesondere im Bereich Dimensionalitätsreduktion, interaktive Such-User-Interfaces für Dokumenten- und Bilddaten, semantische Suche mit Ontologien, und Intentionserkennung mit Hilfe von Eye-Tracking.
12 wissenschaftliche Publikationen mit über 100 Zitationen
Eingesetzte Technologien: Python, Scikit-Learn, Numpy, Pandas, Tensorflow, Django, Java, Lucene, Apache Jena, Apache Tika, Nltk, Spring, JSF, jQuery, Websocket, Docker
12 wissenschaftliche Publikationen mit über 100 Zitationen
Eingesetzte Technologien: Python, Scikit-Learn, Numpy, Pandas, Tensorflow, Django, Java, Lucene, Apache Jena, Apache Tika, Nltk, Spring, JSF, jQuery, Websocket, Docker