08/17/2026 updated

RP
60 % partially available

KI Entwickler, Projektleitung

Pilsen, Czech Republic
Only remote
Master of Science Degrees in Artificial Intelligence
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Master of Science Degrees in Artificial Intelligence

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About me

Softwareentwickler mit ĂŒber 9 Jahren Erfahrung in industrieller KI, Computer Vision und Signalverarbeitung fĂŒr den Baumaschinen und Automatisierungssektor. Schwerpunkt auf Python, ML/KI-Pipelines, C#/.NET sowie Cloud- und AR-Integrationen. Mastertitel in Kybernetik & Regelungstechnik.

.NET FrameworkArtificial IntelligenceComputer VisionC Sharp (Programming Language)Development PlanningPython (Programming Language)LabVIEWMachine LearningEnterprise Planning SystemsTensorFlowSQL DatabasesKerasGitScikit LearnPlotly
Python (Scikit-Learn, Keras, Plotly, Tensorflow, Speech-Enhancement,
Computer Vision, Signal Processing, DNN)
Unity, MRTK, ARCore, C#, .NET – sehr gut
Java (Android), JS, HTML 5, SQL, SVN, Git, Confluence, C, C++
LabVIEW, Matlab, Simulink, SimulationX – Grundkenntnisse
Scrum

Experience

Professional experience5 - 10 years
Freelancer since2023

Languages

GermanFluentEnglishFluentCzechNative speaker

Project history

Umfelderkennung

MTS Schrode AG

Industry & Mechanical Engineering

50-250 team member

Projektleitung, technische Umsetzung

Das Hauptziel ist die Erkennung des GelÀndes im Arbeitsbereich des Baggers und die Erstellung eines DGMs, welches sich dynamisch verÀndert und fortlaufend aktualisiert wird. Diese Informationen
zum GelĂ€nde können fĂŒr Soll–Ist–Vergleiche mit dem UrgelĂ€nde genutzt werden.

Datenaustausch Cloud-Plattform

MTS Schrode AG

Industry & Mechanical Engineering

50-250 team member

Verbinden zur Cloud-Plattform (AWS basiert / REST) und tauschen Daten aus und synchronisieren mit 3D Baggersteuerung MTS-Navi.

KI-basierte Prognose des Stromverbrauchs

S9Y s.r.o.

Internet & IT

10-50 team member

Entwicklung eines KI-Modells zur verbesserten Vorhersage des Stromverbrauchs in EinfamilienhÀusern sowie eines Algorithmus zur
Optimierung auf Basis von Spotmarkt-Strompreisen.

Bilderkennung von ZÀhlerstÀnden

S9Y s.r.o.

Internet & IT

10-50 team member

Entwicklung eines KI-Modells zur automatisierten Erkennung von ZÀhlerstÀnden (StromzÀhler) aus Bildern zur Automatisierung der
ZĂ€hlerablesung.

Forschungsprojekt bauen 4.0 Fahrerleitsystem

MTS Scrode AG

Industry & Mechanical Engineering

50-250 team member

Projektleitung, technische Umsetzung

Ziel: Mittels AR-Datenbrillen werden BIM-Daten als 3D-Modelle auf der
realen Baustelle angezeigt. Mit Sensordaten von Maschinen, LeitungsplÀnen
und GefĂ€hrdungszonen werden sie in einer Applikation gebĂŒndelt.

https://www.youtube.com/watch?v=Lo-_DY_FTus

#Unity, Hololens, Tracking, CV, python, C#

Einsatz kĂŒnstlicher Intelligenz bei Baumaschinen am Beispiel der Bodenarterkennung

MTS Schrode AG

Industry & Mechanical Engineering

50-250 team member

technische Umsetzung - programmieren

Ziel des Projekts: Mit Methoden der kĂŒnstlichen Intelligenz soll die Bodenart wĂ€hrend des Verdichtungsprozesses aus den Schwingbeschleunigungen der Verdichterplatte bestimmt werden.

Übernahmestatus: gemessene Besleunigungsmessdaten

Übernahmedatum: 08/2017

Aktueller Stand: Projekt erfolgreich abgeschlossen
Aufgaben: Daten direkt am Bagger aufnehmen, Signale bearbeiten, Merkmale extrahieren, verschiedene Klassifikatoren anwenden und vergleichen, WPF OberflĂ€che fĂŒr MTS Navi zu entwerfen

Methoden verwendet: FFT, k-Means, k-NN, SVM RBF Kernel, Random Forrest, Gaussian Process, Neuronale Netzwerke (FFNN)

Planungskalender fĂŒr Eisenbahnfeuerwehren der Tschechischen Republik

Eisenbahnfeuerwehren der Tschechischen Republik

Other

1000-5000 team member

Aufgabe: Planungskalender fĂŒr alle Feuerwehrtöchter der Tschechischen Republik
Webbasierte App-Steuerung (MySQL, PHP, HTML, JS..)

MA: GeschĂ€tzte Fahrstrecke und Bahnplanung fĂŒr Elektrofahrzeuge

Porsche Engineering Services

Automotive & Vehicle Manufacturing

50-250 team member

Masterarbeit: bei der Firma Porsche Engineering Services in Prag

Thema der Arbeit: GeschĂ€tzte Fahrstrecke und Bahnplanung fĂŒr Elektrofahrzeuge (3. Platz bei der Studentenkonferenz erhalten)
Methoden verwendet: Java fĂŒr Android, dynamische programmieren, CAN, Google Maps API, SW in the Loop, HW in the Loop

MasterprĂŒfung mit einem Durschnitt 1.0 abgeschlossen

Portfolio

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