11.02.2026 aktualisiert

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Machine Learning Engineer / Data Scientist

München, Deutschland
Deutschland
M.Sc. Artificial Intelligence
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M.Sc. Artificial Intelligence

Profilanlagen

Lebenslauf_und_Projekthistorie_Alexander_Bartl.pdf
CV_and_project_history_Alexander_Bartl.pdf

Skills

Pythondeep learningTensorflow KerasMachine Learning AlgorithmenDeep Neural NetworksConvolutional Neural NetworksComputer Vision Machine learning Data ScienceOpenCVReinforcement Learningpytorchscikit-learnTflitemachine learningdata scienceTime Series AnalysisNatural Language Processing (NLP)neural networksFeature engineeringdata augmentationModel OptimizationImage RecognitionAutomated Detectionai specialistData analysisSoftware DevelopmentArtificial IntelligenceAI Research
• About Me:
  1. Freelance Machine Learning and Data Science Specialist
  2. Master's in Artificial Intelligence (Maastricht University)
  3. Bachelor's in Computer Science (Hochschule Landshut)
  4. Over 8 years of experience in AI, ML, software development, and production deployments
• Key Skills Machine Learning:
  1. Model development with PyTorch, Keras, TensorFlow, scikit-learn
  2. Computer Vision: Image recognition, OpenCV, automated detection & object segmentation
  3. Time Series Analysis: Forecasting, predictive modeling, time-series neural networks
  4. Natural Language Processing: Chatbot development, Rasa, NLP pipelines
  5. Data Science: Data analysis, preparation, augmentation, visualization & feature engineering
• Programming:
  1. Python, Java (incl. Android), TypeScript
• Notable Projects:
  1. Real-time EMG Virtual Hand Control (Independent, 07/2025 – present): Transformer-based neural network (GPT-style) for EMG time-series processing and real-time gesture control; firmware on STM32, data via MediaPipe.
  2. News Platform Analytics / Publishing Network (2021–2024): Platform for contextual multi-armed bandit problems + transformer model for demographic prediction (age/gender from reading history); MLOps with Kubernetes, Prefect, MLflow.
  3. Crypto Trading Bot (Independent, 2022): Neural networks (LSTMs, Transformers) to optimize trading entry points; feature engineering, ensemble models, simulator evaluation.
  4. Telecom Chatbot (2020): Customer service chatbot with Rasa on Azure Kubernetes; speech-to-text/text-to-speech PoC.
  5. Pallet Recognition App (Client, 2019–2020): Android app with computer vision (CNNs) for automated pallet detection, code position, label classification; TensorFlow Lite integration.
  6. Medical Diagnostics (Client, 2019): Automated blood lipid analysis from chromatograms using time-series convolutional neural networks.
• Publications:
  1. "A retrieval-based dialogue system utilizing utterance and context embeddings." Published at the 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2017).
• Languages:
  1. German (Native)
  2. English (Fluent)
  3. Romanian (Conversational)

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRumänischgut

Projekthistorie

Machine Learning Engineer

Medien und Verlage

250-500 Mitarbeiter

Entwicklung einer Plattform zur Lösung von Contextual Multi-Armed Bandit
Problemen, Entwicklung eines Neuronalen Netzes zur Vorhersage von demogra-
phischen Daten

Aufgaben
  • Analyse, Validierung und Anpassung eines Neuronalen Netzes zur Lösung des Contextual Multi-Armed Bandit Problems
  • Entwicklung eines Transformermodells, welches Alter und Geschlecht anhand der Lesehistorie vorhersagt
  • Konzeption und Entwicklung der Clusterarchitektur für die kontinuierliche Vorhersage demographischer Daten der Leser
Tools Python, Keras, Tensorflow, Apache Druid, Milvus, MongoDB, AWS S3, Kuberne-
tes

Machine Learning Engineer

Telekommunikation

>10.000 Mitarbeiter

Entwicklung eines Chatbots zum Bearbeiten von Kundenanfragen

Aufgaben​​​​​​
  • Entwicklung von Chatbot UseCases in Typescript und Rasa
  • Aufsetzen und Instandhalten von Rasa-x auf einem Azure-basierten Kubernetes
    Cluster
  • Umsetzung eines Speech-to-Text und Text-to-Speech POC auf einem Asterisk
    Server

Tools Python, Typescript, Rasa, Rasa-x, Azure, Docker, Kubernetes, Helm, Asterisk, Jenkins

Machine Learning Engineer

Verpackungshersteller

Transport und Logistik

Automatisierte Erkennung und Analyse von Paletten mithilfe einer Android App

Aufgaben
  • Entwicklung eines Neuronalen Netzes zur Erkennung von Paletten in Bildern
  • Entwicklung eines robusten Neuronalen Netzes zur Positionsbestimmung von Identifikationscodes in Bildern
  • Entwicklung eines effizienten Neuronalen Netzes zur Klassifikation von Bildausschnitten mit Label-Inhalt
  • Automatisierte Generierung von Trainingsdaten
  • Auswertung und Augmentierung von Trainingsdaten
  • Einbinden von Modellen in eine Android Applikation

Tools Python, Keras, Tensorflow, Tflite, OpenCV, Java (Android), Tensorboard

Machine Learning Engineer

Referenzlabor

Pharma und Medizintechnik

Automatisierte Bestimmung von Blutfettwerten durch die Auswertung von Chromatogrammen
mit Neuronalen Netzen

Aufgaben
  • Analyse, Aufbereitung und Augmentierung von Daten
  • Entwicklung, Training und Optimierung eines Deep Convolutional Neural Networks
    zur Analyse von Zeitreihen.

​​​​​​​Tools Python, Keras

Data Scientist

SALT Solutions

Internet und Informationstechnologie

50-250 Mitarbeiter

Industrie 4.0 / IoT: Forschungsprojekt (Open Services For Production): Entwicklung einer Plattform für internetbasierte
Services im Umfeld von Cyber-Physischen Produktionssystemen

Aufgaben
  • Implementierung und Wartung der Datenerfassungslogik
  • Implementierung von REST-Services zur Vorhersagen- und Datenbereitstellung
  • Konzeption, Konfiguration und Instandhaltung eines Confluent Kafka Clusters
  • Datenaufbereitung und Datenanalyse

Tools Confluent Kafka, Docker, Python, Java, Azure Cloud, MongoDB

Portfolio

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Multi-Sensor EMG Hand Control with Neural Network

Development of a transformer-based neural network (GPT architecture) for real-time control of a virtual hand using EMG sensors. 3 sensors controlling 4 distinct gestures with custom firmware on STM32 microcontroller. Tools: Python, PyTorch, Weights & Biases, MediaPipe, S3 (See video in link)
https://lnkd.in/dxij5v4f

Bewertungen

"Alexander Bartl setzte als Senior Machine Learning Experte unser Demographic Prediction-Projekt mit höchster Kompetenz um. Seine Expertise und strukturierte Arbeitsweise sorgten für ein zuverlässiges System im täglichen Einsatz. Er beeindruckte durch die Entwicklung praxisnaher, skalierbarer ML-Modelle. Durch seine Arbeit konnten wir signifikante CTR-Steigerungen bei Werbekampagnen erzielen. Wir hätten die Zusammenarbeit gerne fortgesetzt und empfehlen ihn uneingeschränkt weiter."

Ippen Digital GmbH & Co. KG

Team Lead Audience (Sebastian Hempel)

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