Melanie F.

Melanie F. ist als AI/ML Engineer seit 5 Jahren im Einsatz, Schwerpunkt Computer Vision. 5 Jahre Erfahrung in AI/ML Engineer-Projekten, Schwerpunkt auf MLOps-Methodik und Pipeline-Design. Zuletzt im Umfeld KI & Machine Learning. Bringt KI- und ML-Modelle zuverlässig in Produktion – von der Integration bis zum Betrieb und Monitoring. Der Schwerpunkt liegt auf Computer Vision. Arbeitet hybrid, keine reisen. Werkzeuge: Kubernetes, MLflow, Kubeflow. Die Projekterfahrung stammt überwiegend aus dem Bereich Industrie. Ein belegtes Ergebnis aus der Praxis: Defekt-Erkennung – 99,2 % Accuracy in Produktion. Der Einsatz erfolgt hybrid, mit einzelnen Präsenztagen.

Fachlich stützt sich das Profil auf Modell-Monitoring und Drift-Erkennung, Cloud-KI-Plattformen, Containerisierung und Orchestrierung und Programmierung (Python, ggf. Scala). Im Einsatz sind Kubernetes, MLflow und Kubeflow. Belegt sind diese Ergebnisse unter anderem durch 99,2 % Treffsicherheit im Produktivbetrieb und 30.000 Anfragen/Tag, 78 % automatisch gelöst. Typische Aufgaben im Projekt sind Modelle in Produktion bringen und integrieren, MLOps-Pipelines für Training und Deployment aufbauen und Modell-Monitoring und Drift-Erkennung etablieren.