Ines B.

Ines B. ist als Deep Learning Engineer seit 17 Jahren im Einsatz, Schwerpunkt Daten-Engineering und Statistik & Stochastik. 17 Jahre Erfahrung als Deep Learning Engineer, Schwerpunkt Daten-Engineering und Statistik & Stochastik. Bisherige Einsätze vor allem in Logistik. Ein Deep Learning Engineer entwirft, trainiert und implementiert hochspezialisierte Algorithmen, um komplexe Datenmuster automatisiert zu verarbeiten. In Projekten typischerweise: Design von Netzwerkarchitekturen fuer spezifische Datenformate., Aufbereitung und Anreicherung von Trainingsdaten.. Arbeitet remote, bis 15 % reisebereitschaft. Werkzeuge: NVIDIA CUDA, TensorFlow, MLflow. Die Projekterfahrung stammt überwiegend aus dem Bereich Logistik. Ein belegtes Ergebnis aus der Praxis: Kraftstoffeinsparung durch KI-gestuetzte Dynamik. Der Einsatz erfolgt überwiegend remote.

Fachlich stützt sich das Profil auf Daten-Engineering, Statistik & Stochastik und MLflow. Im Einsatz sind NVIDIA CUDA, TensorFlow und MLflow. Belegt sind diese Ergebnisse unter anderem durch Kraftstoffeinsparung durch KI-gestuetzte Dynamik. Typische Aufgaben im Projekt sind Design von Netzwerkarchitekturen fuer spezifische Datenformate., Aufbereitung und Anreicherung von Trainingsdaten. und Konfiguration von GPU-Clustern fuer verteiltes Training.