Verfügbar
Niklas Unverricht

Machine Learning Engineer

Experte im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision.

Studium

Master

Berufserfahrung

6 Jahre

Wohnort
München
Alter
35 Jahre
Remote
Ja
Vertragsverhältnis
Freelancer
Kontakt
niklas@unverricht.net

Experte für

Objekterkennung

Objektsegmentierung

Keypoint Localization

Object Tracking

Beschreibung

Suche und Klassifizierung von Produktionsfehlern, Aufspüren von Lackkratzern in industriellen Fertigungsprozessen sowie das Erkennen von Schäden in Immobilien. Einsatz von Techniken wie Tracking und Segmentierung. Informationen aus Satellitenbildern extrahieren und auswerten. Pose Estimation, Schlüsseltechnologie in der modernen Bildanalyse und maschinellem Lernen.

Experte in

Machine Learning
Computer Vision
Data Science
Deep Learning
Objekterkennung
Objektlokalisierung
MLOps
Artificial Intelligence
Natural Language Processing
Synthetic Data

Kenntnisse

Was
Jahre
Python
8
Go
2
TensorFlow
6
PyTorch
3
Azure
2
HuggingFace
2
MongoDB
3
Docker
3

No Data Found

Sprachen

Deutsch
English

Radio Folgen

Annäherung an künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenzen in Versicherungen
Die Intelligenz von Chat GPT
reale Gefahren von künstlichen Intelligenzen

Objekterkennung

Objekterkennung ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und Technologien verwendet, um spezifische Objekte innerhalb von digitalen Bildern oder Videos zu identifizieren und zu lokalisieren.

Objekt Segmentierung

Objektsegmentierung ist ein Prozess in der Bildverarbeitung und Computer Vision, bei dem jedes Pixel in einem Bild klassifiziert wird, um spezifische Objekte oder Bereiche des Interesses genau abzugrenzen und zu identifizieren.

Keypoint Localization

Keypoint-Lokalisierung ist ein Verfahren in der Computer Vision, das darauf abzielt, spezifische Merkmalspunkte (oder “Keypoints”) in einem Bild oder Video zu identifizieren und ihre Positionen genau zu bestimmen, was für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Bewegungsverfolgung und 3D-Modellierung von entscheidender Bedeutung ist.

Object Tracking

Objektverfolgung ist ein Prozess in der Computer Vision, der die Bewegung von spezifischen Objekten über die Zeit in aufeinanderfolgenden Bildern oder Videos verfolgt und analysiert, was Anwendungen in Bereichen wie Überwachung, Robotik und Fahrerassistenzsystemen ermöglicht.

Berufserfahrung

Machine Learning Engineer

Aktuell 2 Jahre

Freelancer

Die Kerngebiete in denen ich tätig bin sind:
Computer Vision, Machine Learning, Deployment von KI-Lösungen, Bilderkennung, Objekterkennung, Bildsegmentierung

Machine Learning Engineer

1 Jahr 11 Monate

Pentland Firth Software GmbH

Entwicklung und Deployment von Software zur bildgestützten Diebstahlüberwachung im Einzelhandel. Konzeption, Umsetzung und Einbettung in bestehende Umgebung

Kenntnisse: Machine Vision · Go · Microsoft Azure · Azure DevOps · TensorFlow · PyTorch · gRPC · Onnx · GoCV · Microsoft Azure Machine Learning · REST-API · Python · OpenCV

Softwareingenieur

2 Jahr 6 Monate

Trading-Software Entwicklung MVP · Selbstständig

Konzeption und Entwicklung von Trading-Software mit Schwerpunkten: Automatisierte Erkennung von Trendlinien Bestimmung von supply-demand Zones. Analyse von Makrotrends. Backtesting von resultierenden Trades.

Machine Learning Engineer

1 Jahr 8 Monate

Startup Projekt · Selbstständig

Die Aufgabe besteht darin, ein Backend zur Sentimentanalyse politischer Texte zu konzipieren und zu entwickeln. Entwicklung eines Mechanismus zur Datensammlung, Koordinierung dieser Daten in einer NoSQL-Datenbank sowie die Ausarbeitung und Implementierung von Algorithmen zur Sentimentanalyse.

Software-Entwickler

8 Monate

United systems AG

CRM Customization
– Erstellen, Testen und Veröffentlichen von Web-Scripts (JavaScript, Ajax, etc)
– Erstellen, Testen und Veröffentlichen von CRM PlugIns (Visual Studio, MS Flow, MS Apps)
– Erstellen, Testen und Veröffentlichen von CRM Reporten (Visual Studio, XMLFetch und CRM Tools)
Kenntnisse: TypeScript

Software Engineer

2 Jahr 10 Monate

Infineon Technologies

Softwareentwicklung:
– Wartung und Weiterentwicklung von Softwarelösungen für die Analyse von Halbleiterprodukten
– Implementierung von Algorithmen zur semantischen Segmentierung und Objekterkennung mit klassischen sowie Deep Learning basierten Ansätzen im Rahmen der Förderprojekte Sypass und Resec

Analyse von Wettbewerberprodukten
– Identifikation von Technologien, funktionalen Bereichen und Sicherheitsmerkmalen
– Koordination der Analysedurchführung in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen
– Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse

Präsentationen vor einem internationalen Expertengremium des Reverse Engineering, Deep Learning Workshops und Präsentationen bei der jährlichen Infineon Innovation

Kenntnisse: Machine Vision · Programmieren · Convolutional Neural Networks · Objektdetektion · Analytische Fähigkeiten · Englisch · Computer-Vision