Katharina Schmidt – Machine Learning Expertin für Computer Vision Projekte

Profil im Überblick

Ich bin Machine-Learning Engineer und Data Scientist.

Mein Fokus: Computer Vision Modelle, Machbarkeitsstudien, MLOps & Integration in produktive Systeme

Dafür nutze ich diese Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, MLflow, Snowflake, Databricks, Amazon Web Services, C# und OPC UA

Mein Einsatzgebiet: Deutschland, DACH und international

Für wen ich häufig tätig bin:

Unternehmen, die Computer-Vision-Anwendungen zur Automatisierung nutzen möchten
Industrie- und Maschinenbauunternehmen, die Modelle in bestehende Systeme integrieren müssen
Teams, die Machine Learning produktiv einsetzen möchten, aber wenig Erfahrung damit haben

Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen (insbesondere Computer Vision)
Datenaufbereitung, Feature Engineering und Analyse
Training und Optimierung neuronaler Netze (GPU-basiert)
Deployment von Modellen (z. B. ONNX, PyTorch Model, TensorFlow SavedModel, Keras Model, HDF5-Format)
Integration in Anwendungen über REST- oder API-Schnittstellen
Aufbau von MLOps-Strukturen (Experiment Tracking mit MLflow, Versionierung, Monitoring)
Integration in Cloud-Plattformen wie Databricks und Snowflake
Anbindung an industrielle Systeme (z. B. über OPC UA)

Funktionalität der Amazon Web Services wie S3, SNS, Lambda-Funktionen

Aufbau und Betrieb von Cloud-basierten Systemen für Datenverarbeitung und Machine Learning

Fundierte Kenntnisse im Umgang mit Snowflake-Datenplattformen, insbesondere für skalierbare Datenpipelines und Machine-Learning-Workloads.

Die Kombination aus Machine Learning und modernen Cloud-Plattformen ermöglicht es, Modelle effizient in produktive Systeme zu integrieren.