Deep Learning mit PyTorch

she/her

Machine Learning Engineer & Data Scientist | Expertin für Computer Vision

Erfahrene Machine Learning Ingenieurin und Data Scientist mit fundierter Expertise in der automatisierten Bildverarbeitung und im Umgang mit unstrukturierten Daten. Katharina war in etlichen internationalen Forschungsprojekten tätig und hat im Bereich Smart Microscopy promoviert. Dabei hat sie an einer großen deutschen Universität Vorlesungen und Übungen durchgeführt, um Studierenden der Elektrotechnik und Mechatronik wichtige KI und Deep Learning Skills zu vermitteln. Tools & Frameworks: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas, PySpark, NumPy, MLflow, MatLab, Snowflake, Amazon Web Services und Databricks

he/him

Senior Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer und Softwarearchitekt mit über 15 Jahren Erfahrung, spezialisiert auf Deep Learning, NLP und LLM-basierte Systeme. Starker Fokus auf dem Design und der Bereitstellung von End-to-End-AI-Pipelines, einschließlich Modell-Feinabstimmung (LoRA/PEFT), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Hochleistungs-Inferenz mit modernen Frameworks wie PyTorch, Hugging Face Transformers und vLLM. Erfahren im Aufbau von agentischen Systemen mit LangChain und LangGraph, sowie in der Entwicklung skalierbarer Backend-Dienste in Python. Vereint fundierte Software-Engineering-Prinzipien mit praktischer Expertise in datenzentrierter AI, um robuste, produktionsreife Lösungen zu liefern.