08.01.2025 aktualisiert

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Experte für Maschinelle Übersetzung (NMT) | AI

Heidelberg, Deutschland
Weltweit
Master of Science (M. Sc) in Computer Science
Heidelberg, Deutschland
Weltweit
Master of Science (M. Sc) in Computer Science

Skills

Ich spezieliziere mich auf dem Gebiet der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT), und kann für Sie ein Übersetzungssystem auf dem neusten Stand der Technik entwickeln (ein generisches und Kundenmodell).
 

Spezialisierungsgebiete:
  • AI Chatbots:
    • Fortgeschrittener KI-gesteuerter Chatbot; trainiert auf Ihren (Webseite-)Daten,
    • Custom LLM Training: Fine-tuning eines bestehenden Open Source LLM auf Ihre Bedürnisse,
    • Integration: Ich integriere den Chatbot nahtlos in Ihre bevorzugten Plattformen, einschließlich Websites, Messaging-Apps und Sprachinterfaces,
    • Analyse und Berichterstattung:  Benutzerinteraktionen verfolgen, und datengesteuerte Verbesserungen vornehmen
  • Maschinelle Übersetzung:
    • Entwicklung und Operationalisierung von Datenverarbeitungspipelines in Python - Datenerfassung, Datentransformation
    • Text-Klassifikation von Kommentaren, Bewertungen, Beschreibungen etc.
    • MLOps - Continuous Delivery und Entwicklung von ML Pipelines, Modell-Release-Konzepte
    • Aktive Forschung in Maschineller Übersetzung (MT):
      ---> Domain Adaptation
      ---> Knowledge Distillation - Erstellung schneller und effizienter NMT-Modelle
  • Entwicklung von REST API zum Hosting von AI Modellen
    • Integration mit bestehenden Systemen


Leistungen:
  • Analytischer Datenbericht
  • Schnelle und optimierte Datenverarbeitungspipelines
  • Anwendung im Einsatz dank schneller und optimierter Modelle, die die vorgegebenen Bedingungen erfüllen
  • Quellcode mit der notwendigen Dokumentation

Sprachen

DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherPolnischMuttersprache

Projekthistorie

Machine Learning Architekt

Language Service Provider - Atlanta , GA, USA

Konsumgüter und Handel

1000-5000 Mitarbeiter

  • Entwurf und Entwicklung eines industriellen, neuronalen Sprachübersetzungssystems
  • Training von Transformer Netzwerken im industriellen Umfeld (Größe des Trainingskorpus - 100M Segmente)
  • MLOps - Continuous Delivery und Entwicklung von ML Pipelines, Modellfreigabekonzepte
  • Entwicklung von REST API in Python zum Hosting von ML Modellen
  • Integration von ML-Services mit bestehender Infrastruktur
  • Aktive Forschung im Bereich Maschinelle Übersetzung (MT):
    ---> Domänen-Anpassung in ressourcenarmen Umgebungen
    ---> Generierung eigener Trainingsdatensätze auf Basis von Domänenklassifikationsnetzwerken mit CNN-ähnlicher Architektur

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