20.07.2026 aktualisiert
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Masterstudent Angewandte Mathematik | Machine Learning & Computer Vision | Algorithm Engineering
Mühlacker, Deutschland
Deutschland +2
B.Sc. Angewandte Mathematik, M.Sc. Angewandte Mathematik laufendinfo: Deutschland, Österreich, Schweiz
Über mich
Masterstudent der Angewandten Mathematik mit Erfahrung in Python, Softwareintegration, Automatisierung, Datenanalyse und IT-Hardware. Ich übernehme zuverlässig Rollouts, Systemmigrationen und technische Entwicklungsprojekte – einzeln oder mit einem Team aus 2–4 Mathematikern.
Skills
AI AgentsData AnalysisAutomatisierung der AnwendungsfreigabeComputer VisionAutomatisierungAutomatisierung von GeschäftsprozessenIt-BeratungField Service ManagementPythonMATLABMachine LearningWindows InstallerTesten der SystemintegrationWindows 10 DesktopAutomatisierung von Dokumentenprozessen
Computer Vision
Einsatz von OpenCV, Open3D und Bildvorverarbeitungsmethoden zur Objekt- und Konturerkennung sowie Kamerakalibrierung. Entwicklung von Bilderkennungsverfahren und Auswertung von Kamera- und LiDAR-Daten in industriellen Anwendungen.
KI & Machine Learning
Anwendung von Supervised Learning, Deep Learning, Klassifikation, Object Detection mit YOLOv8, Reinforcement Learning (SAC/PPO) sowie Modelltraining und Evaluation auf eigenen Datensaetzen.
Softwareentwicklung & Programmierung
Programmierung in Python, Java, C, C++, C# und SQL. Nutzung von Tools wie GitHub, Jupyter Notebook, VS Code, MATLAB und LaTeX fuer die Entwicklung und Dokumentation technischer Algorithmen.
Daten & Mathematik
Arbeit mit NumPy, Pandas, Matplotlib, Statistik, MSA, Optimierung, Stochastik, Graphenalgorithmen und Scikit-learn fuer datengetriebene Analyse und mathematische Modellierung.
Simulation & Robotik
Einsatz von Unity, Gazebo, Digital Twin und Sim-to-Real Transfer fuer robotiknahe Simulationen und die Uebertragung trainierter Policies auf reale Robotersysteme.
Automotive & Sensorik
Erfahrung mit Kamerakalibrierung, LiDAR-/Kameradaten, ADAS-nahen Anwendungen und industrieller KI im Automotive-Umfeld.
Algorithm Engineering
Entwicklung, Test und statistische Bewertung von Algorithmen mit selbst definierten Kennzahlen und MSA. Vertiefung in Algorithm Engineering im Rahmen des Bachelor- und Masterstudiums.
OpenGL & CAD-Grundlagen
Grundkenntnisse in OpenGL und CAD als ergaenzende technische Werkzeuge in der Softwareentwicklung und Simulation.
Einsatz von OpenCV, Open3D und Bildvorverarbeitungsmethoden zur Objekt- und Konturerkennung sowie Kamerakalibrierung. Entwicklung von Bilderkennungsverfahren und Auswertung von Kamera- und LiDAR-Daten in industriellen Anwendungen.
KI & Machine Learning
Anwendung von Supervised Learning, Deep Learning, Klassifikation, Object Detection mit YOLOv8, Reinforcement Learning (SAC/PPO) sowie Modelltraining und Evaluation auf eigenen Datensaetzen.
Softwareentwicklung & Programmierung
Programmierung in Python, Java, C, C++, C# und SQL. Nutzung von Tools wie GitHub, Jupyter Notebook, VS Code, MATLAB und LaTeX fuer die Entwicklung und Dokumentation technischer Algorithmen.
Daten & Mathematik
Arbeit mit NumPy, Pandas, Matplotlib, Statistik, MSA, Optimierung, Stochastik, Graphenalgorithmen und Scikit-learn fuer datengetriebene Analyse und mathematische Modellierung.
Simulation & Robotik
Einsatz von Unity, Gazebo, Digital Twin und Sim-to-Real Transfer fuer robotiknahe Simulationen und die Uebertragung trainierter Policies auf reale Robotersysteme.
Automotive & Sensorik
Erfahrung mit Kamerakalibrierung, LiDAR-/Kameradaten, ADAS-nahen Anwendungen und industrieller KI im Automotive-Umfeld.
Algorithm Engineering
Entwicklung, Test und statistische Bewertung von Algorithmen mit selbst definierten Kennzahlen und MSA. Vertiefung in Algorithm Engineering im Rahmen des Bachelor- und Masterstudiums.
OpenGL & CAD-Grundlagen
Grundkenntnisse in OpenGL und CAD als ergaenzende technische Werkzeuge in der Softwareentwicklung und Simulation.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherTürkischMuttersprache
Projekthistorie
Eigenstaendige Entwicklung einer Software zur Erkennung und Klassifikation von Spielkarten. Umsetzung von Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Kontur-/Objekterkennung und Ergebnislogik. Praktische Anwendung von Computer-Vision-Methoden zur robusten Erkennung realer Bilddaten.
Training und Evaluation von YOLOv8-Modellen auf eigenem Datensatz mit Train-/Validation-/Test-Split, Data Augmentation und Transfer Learning. Vergleich von Baseline-Modell und angepassten Hyperparametern; Auswertung ueber Precision, Recall, mAP, Trainingskurven und Validierungsmetriken.
Entwicklung und Analyse eines simulationsbasierten Systems mit Agenten, Zielpunkten, Hindernissen und Belohnungslogik. Arbeit mit Beobachtungsraeumen, Policy-Netzen, Trainingsmetriken und PPO-basiertem Lernverhalten. Ziel: strategisches Verhalten fuer mehrere Agenten in dynamischer Umgebung trainieren und auswerten.