24.05.2024 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarKI-Projektleitung, Python, Large Language Models, Natural Language Processing-Spezialistin
Dresden, Deutschland
Deutschland +2
Dr., Dipl., BSc.info: Deutschland, Österreich, Schweiz
Skills
AI AgentsRAGLLMFine-TuningKünstliche IntelligenzAutomatisierungPythonMachine LearningNatural Language ProcessingPyTorchLarge Language ModelsMulti-Agent SystemsJupyterScikit-learn
- Projektleitung auf C-Level
- Natural Language Processing
- Large Language Models/GenKI
- Datensasetzerstellung
- Training/Finetuning
- Evaluation
- Monitoring
- LLMOps
- Dokumenten-KI und Automatisierung
- Wissensextraktion und Repräsentation
- Wissensmanagement
- Machine Translation
- RAG, Agentic-RAG, Q&A-Systeme
- Deep Learning
- Machine Learning
- Scikit-Learn
- Pytorch
- Python, C#
- Team-Lead
- Jupyter Notebooks
- AWS/Azure (Cognitiive-Services, CI/CD, AzurOpenAI ...)
- uvm.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2018
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherItalienischverhandlungssicherRussischverhandlungssicher
Projekthistorie
- Konzeption und Umsetzung von Prozessen zur systematischen Datensammlung (Data Ingestion)
- kontinuierliche Verbesserung und Benchmarking (mit WER, HPO usw.) der Transkriptionsqualität (WER)
- Clustering von Extraktion von Schlüsselbegriffen (NER/KIE, Matching von Informationen aus Datenban-ken/Querbeziehungen)
- Benchmarking einsetzbarer Modelle STT/MT (Open Source: Whisper, LLMs (Phi-4- multimodal usw. oder proprietäre Produkte
- Kontinuierliches Training und Evaluation von LLM- und Transformer-Modellen, Entwicklung von Verbesserungsvorschlägen
- Verarbeitung und Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen
- Definition von Anforderungen an das Training neuer Modelle
- Aufbau wiederholbarer und skalierbarer Datenpipelines zur strukturierten Vorverarbeitung großer Datenmengen
- Durchführung analytischer Auswertungen im Datenumfeld
- Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen (Feature Engineering, Annotationsformate, Normalisierung)
- Erstellung technischer Dokumentationen zu Datenquellen, Metadaten und Verarbeitungslogik
- Abstimmung mit angrenzenden Bereichen (z.B. Agenten, Medienerzeugung)
- Konzeption und Implementierung eines Chat-Agenten, Beratung zur Erweiterung des Agenten-Systems, Sprachdatenanalyse (NER, Clustering, CWI/Fachbegriffe, semantic Chunking, Language Detection usw.)
- Softwaredesign und Architektur in KI-Kontext Konzeption und Implementierung eines Systems zur Nachverfolgung von Änderungen in versionierten Dokumenten
- Mitarbeit an der fokussierten Evaluation und Weiterentwicklung eines RAG-Systems
- Verwendung von Docker
- Code Reviews und Code-Analyse
- Überwachung der MLOps mit Kubeflow, MLFlow und Weights + Biases usw.