Ingenieur für maschinelles Lernen und Data Scientist mit mehr als zehn Jahren Erfahrung, heute Lead Data Scientist in einem internationalen IT-Unternehmen. Drei Jahre lang baute er eine KI-Plattform für Chirurgen auf: Er sammelte und strukturierte chirurgische Datensätze, schrieb Annotationsrichtlinien, entwickelte mehr als 50 Trainings-Pipelines für Klassifikation, Detektion, Tracking und Segmentierung in Videos und setzte 16 Echtzeit-Video-Inferenz-Pipelines ein. Als CTO eines Gesundheits-Start-ups leitete er die Arbeit an einer KI-Plattform, die hilft, Autismus-Spektrum-Störungen bei Kindern anhand von Videos zu diagnostizieren. Sechs Jahre war er als Biostatistiker an einer medizinischen Akademie für Weiterbildung tätig, mit klinischer Forschung sowie Ultraschall-, MRT- und CT-Daten, und lehrte Statistik an einer Universität als Associate Professor.
Architekturentscheidungen, Qualität des Code-Reviews und RFC-Prozess; die Plattform des Projekts, die Annotationsinfrastruktur und die Pipelines für maschinelles Lernen.
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