Jan Sieber
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Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Jan Sieber
- Bis heute 3 Jahre und 7 Monate, seit Aug. 2022trinamiX GmbH
Data Scientist & Machine Learning Engineer
- 11 Monate, Sep. 2021 - Juli 2022ADTELLIGENCE GmbH
Machine Learning Engineer & Data Scientist (Full-time)
Development, programming, release and maintenance of Machine Learning algorithms in theenvironment of transactional data analysis. Website optimization with help of AI/ML.
- 2 Jahre und 4 Monate, Juni 2019 - Sep. 2021ADTELLIGENCE GmbH
Machine Learning Engineer & Data Scientist (Working student)
Development, programming, release and maintenance of Machine Learning algorithms in theenvironment of transactional data analysis. Website optimization with help of AI/ML.
- 11 Monate, Dez. 2015 - Okt. 2016Deutsches Krebsforschungszentrum DKFZ Heidelberg
Computer Assisted Medical Intervention (Student Assistant )
Research assistant at Computer Assisted Medical Interventions (CAMI). Programming and data collection for knowledge bases with logical relations (ontologies).
- 6 Monate, Okt. 2014 - März 2015
C++ Programming Course Tutor
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Correcting student assignments, reexplaining the lecture and answering their questions.
- 1 Monat, Apr. 2009 - Apr. 2009
It und Geräteservice
Optovue
1 Woche Praktikum in Schulzeiten
Ausbildung von Jan Sieber
- 2 Jahre und 9 Monate, Feb. 2019 - Okt. 2021
Computer Science
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Actual grade average 1.4 Master Thesis - Title: Controllable non-parametric video synthesis from static images - Task: Given an image of an object and the movement of a pixel, a video sequence was generated. For example, oscillations of plants were generated when trying to virtually pull on them. The method was designed to be as unsupervised as possible.
- 6 Jahre und 7 Monate, 2013 - Juli 2019
Computer Science
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Grade 2.2 Bachelor Thesis - Title: Video Manipulation with CNNs using Deep Feature Interpolation - Task: In the bachelor thesis the image manipulation method „Deep Feature Interpolation“was applied to videos. For this purpose, a pipeline was designed and implemented,which allows to manipulate arbitrary attributes in videos in a stable way.
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Französisch
Grundlagen
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