Matthias Zeugner

ist offen für Projekte. 🔎

Bis 2026, Werkstudent Data Analytics, Research Analyst, IVC Independent Valuation & Consulting AG WPG

Fähigkeiten und Kenntnisse

Emphatie
Machine Learning
Deep learning
Künstliche Intelligenz (KI)
Generative AI (GenAI)
Large Language Models (LLM)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Computer Vision
3D Computer Vision
Data Science
Data Analytics
Python
SQL
PyTorch
Scikit-learn
NumPy
OpenCV
Pointcept
NeuralForecast
Transformer
Point Transformer
Semantic Segmentation
Out-of-Distribution Detection (OoD)
3D Point Clouds
LiDAR
RGB-D
Radar
Multimodal Data
Time Series Analysis
Forecasting
OpenAI API
Data Pipelines
Model Training
Model Evaluation
Fine-Tuning
GPU Computing
CUDA
Weights & Biases
Git
GitHub
Linux
Bash
Jupyter
Label Studio
Softwareentwicklung
Frontend- und Backend-Entwicklung
JavaScript
HTML/CSS
MATLAB
VBA
Docker (Grundlagen)
AWS SageMaker (Grundlagen)
ROS (Grundlagen)
C/C++ (Grundlagen)
Technische Anforderungsanalyse
Requirements Engineering
Interdisziplinäre Projektarbeit
Agile Zusammenarbeit
Teamfähigkeit
Zuverlässigkeit
Kommunikationsfähigkeit
Beratung
Englisch (C1/C2)

Werdegang

Berufserfahrung von Matthias Zeugner

  • 3 Jahre und 5 Monate, Mai 2023 - Sep. 2026

    Werkstudent Data Analytics, Research Analyst

    IVC Independent Valuation & Consulting AG WPG

    Planung und Umsetzung von Data-Science-, Software-, Simulations- und AI-Projekten mit Python, SQL, JavaScript und weiteren Technologien. Mitarbeit an RAG- und GenAI-Anwendungen, Entwicklung von Tools und Dashboards sowie Erfahrung mit Git/GitHub, OpenAI API, technischen Anforderungen und der Zusammenarbeit in internationalen, interdisziplinären Projektteams.

Ausbildung von Matthias Zeugner

  • 3 Jahre, Okt. 2023 - Sep. 2026

    Mathematik

    Technische Universität Berlin

    Masterabschluss in Mathematik mit Schwerpunkt Machine Learning, Abschlussnote 2,0. Entwicklung einer End-to-End-ML-Pipeline für multimodale RGB-D-, LiDAR- und Radardaten sowie Training und Evaluation von Deep-Learning-Modellen mit PyTorch und Pointcept. Zusätzliche Erfahrung in Computer Vision, 3D-Punktwolken, Out-of-Distribution Detection, Datenaufbereitung und Deep-Learning-basierter Strompreisprognose.

Sprachen

  • Deutsch

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • Englisch

    C1 (Fließend)

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