Jannis Spiekermann

Ich bin Machine Learning Engineer mit Fokus in den Bereichen NLP und Speech Recognition. Auch mit anderen ML Applications wie Image Processing und Reinforcement Learning habe ich aber bereits gearbeitet.

Vor allem im Bereich NLP habe ich an Projekten von der Konzeption bis hin zum Deployment mitgearbeitet und habe dabei die verschiedenen Schritte von ML- und Software-Projekten aktiv mitgestaltet.

Studiert habe ich den Master of Science Speech and Language Processing an der University of Edinburgh und davor einen Bachelor in Computerlinguistik an der Universität Tübingen.

1. Ich habe in meinem ersten Vollzeitjob bei der voize GmbH als Machine Learning Engineer gearbeitet und dabei verschiedene NLP und Speech Recognition Modelle trainiert und in Produktion gebracht.
2. Zuvor habe ich schon als Student in verschiedenen Jobs gearbeitet. Zuerst bei der Retresco GmbH, wo ich als Student im Core-Team der textengine.io (NLG-Produkt zur automatisierten Erstellung von Texten) gearbeitet habe. Hier hatte ich auch zwei eigene Projekte.
3. Außerdem arbeitete ich an der Universität Tübingen in zwei Projekten als studentischer Computerlinguist. Im ersten Projekt war ich zuständig für das Bauen eines Machine Learning Services für die automatische Auswertung von Schülerantworten. Im zweiten Projekt beschäftigte ich mich mit Parsing mit Transformer Architekturen (BERT).
4. Zudem machte ich ein Praktikum als NLP Engineer bei der mastermAInd GmbH, wo ich eine Lösung für ein recommendation system basierend auf semantischer Ähnlichkeit von Texten entwickelte.

Im Bachelor habe ich an der Universität Tübingen Computerlinguistik studiert. Hier konnte ich mir gute Programmierkenntnisse sowie Kenntnisse der Sprachverarbeitung mit sowohl regelbasierten als auch statistischen Methoden aneignen. Dazu kommt ein sehr solides Wissen in verschiedenen Bereichen der Linguistik.

Danach habe ich den Master of Science Speech and Language Processing an der Universität Edinburgh studiert. Der Studiengang war neben einer guten Ausbildung in Signalverarbeitung stark auf Machine Learning fokussiert. Besonderen Fokus habe ich auf NLP und Automatic Speech Recognition gelegt. Zudem konnte ich Erfahrungen mit Speech Synthesis, Image Processing und Reinforcement Learning sammeln.