Sherwan Ali

Bis 2026, Software & AI Intern, iseremo GmbH
Student, Artificial Intelligence, Universität Bonn
Bonn, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Machine Learning
Python
PyTorch
Deep Learning
Docker
SQL
FastAPI
Git
Data Science
Artificial Intelligence
Large Language Models
Prompt Engineering
TensorFlow
Generative AI
AI Agents
LangGraph
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Amazon Web Services (AWS)
LLM Evaluation
scikit-learn
TypeScript
React
CI/CD
Linux
REST APIs

Werdegang

Berufserfahrung von Sherwan Ali

  • 3 Monate, Apr. 2026 - Juni 2026

    Software & AI Intern

    iseremo GmbH

    KI-Features mit Python und FastAPI entwickelt und getestet: Anthropic- und OpenAI-APIs integriert, Services mit Docker containerisiert, Prompt-Generierung und System-Prompt-Versionierung aufgebaut. Tests, Fehleranalysen und Dokumentation im täglichen Workflow. Mit der WordPress REST API gearbeitet und mit Git Live-Bugs in einer bestehenden Produktions-Codebase behoben. SEO und GEO für eine zweisprachige (DE/EN) WordPress-Website verbessert (Canonicals, Hreflang, Indexierung).

  • 9 Monate, Dez. 2024 - Aug. 2025

    IT Support & Web Management Intern

    Salam Institute for Peace and Justice

    Website-Migration und Redesign für eine internationale Non-Profit-Organisation mitgeleitet: vollständig remote, ohne Ausfallzeit, inkl. Content-Migration und struktureller Reorganisation. Bewertungsrahmen für über 15 App-Entwicklungsfirmen aufgebaut, Anbieter-Interviews geführt, Auswahl auf 4 Finalisten reduziert und Vertragsverhandlungen unterstützt. Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen übersetzt und nicht-technische Mitarbeitende in Content-Workflows und IT-Support geschult.

Ausbildung von Sherwan Ali

  • Bis heute 1 Monat, seit Okt. 2026

    Artificial Intelligence

    Universität Bonn

    Schwerpunkte: maschinelles Lernen, Deep Learning und LLM-basierte Systeme (Agenten, RAG, Evaluation).

  • 3 Jahre und 11 Monate, Sep. 2022 - Juli 2026

    Computer Engineering

    Üsküdar University

    Studium in englischer Sprache. Abschlussnote 1,8 (uni-assist-Bewertung; ursprünglicher GPA 3,45/4,00). Abschlussarbeit: Reproduzierbarkeits-Audit und Erweiterung von CSRBoost (IEEE Access 2025): 143 berichtete Ergebnisse über 15 Datensätze unter einem standardisierten Protokoll geprüft, anschließend ERF-CSRBoost entwickelt, das die publizierte Methode auf 17 von 20 Datensätzen übertrifft (Average Precision +0,064, p = 0,00032, Wilcoxon). Live-Demo: fixyourdataset.fly.dev

Sprachen

  • Deutsch

    B1-B2 (Gute Kenntnisse)

  • Englisch

    C1 (Fließend)

  • Arabisch

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • Türkisch

    C1 (Fließend)

  • Kurdish

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

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