Automatisches Erkennen von verdächtigem Bildtext
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Projekthistorie
03/2023
-
12/2023
Implementierung einer KI zur Überprüfung extrahierter Texte von hochgeladenen Bildern auf potenzielle Verstöße gegen Plattform Richtlinien. Verdächtiger Text wird von der KI erkannt und in eine Queue im Admin-Bereich verschoben, um eine schnellere und effizientere Identifikation auf der Plattform zu ermöglichen. Zur Minimierung der Kosten für die Annotation von Trainingsdaten und Steigerung der Erkennungsrate wurde erfolgreich eine Active Learning Pipeline eingeführt. Durch die Annotation von nur etwa 7% der Daten konnte eine beeindruckende Erkennungsrate von 75% erreicht werden.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Entwicklung eines Microservices zur Bereitstellung des Machine Learning-Modells
- Implementierung von Akzeptanz- und Unit-Tests für den Microservice
- Integration des Microservice in die Active Learning Pipeline
- Entwicklung von ETL-Pipelines für den effizienten Import und Export von Trainingsdaten
- Integration der Lösung in den Administrationsbereich des Portals
- Aufbau einer Plattform zum annotieren von Daten
- Implementierung von Tracking-Mechanismen zur Erfassung von Metriken
01/2023
-
03/2023
Extrahieren von Text in Bildern mit OCR
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Beim Upload von Bildern auf die Plattform wird ein innovatives Feature integriert: Bilder, die Text enthalten, werden automatisch erkannt und dieser Text wird extrahiert. Diese Funktion dient dazu, den enthaltenen Text zu überprüfen und sicherzustellen, dass er den Plattform Richtlinien entspricht. Im Falle von Regelverstößen ermöglicht die automatische Erkennung eine schnelle Reaktion, um die Einhaltung der Richtlinien zu gewährleisten und die Integrität der Plattform zu schützen.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Entwicklung eines Microservice zu Bereitstellung eines OCR Service
- Implementierung von Akzeptanz- und Unit-Tests für den Microservice
- Integration der Lösung in den Administrationsbereich des Portals
- Evaluierung und Optimierung verschiedener OCR Systeme hinsichtlich Erkennungsrate und Performance
07/2022
-
12/2022
Optimierung des Kategorie-Vorschlagssystems für Anzeigen
Online-Marktplatz
(Medien und Verlage, 10-50 Mitarbeiter)
Bei der Veröffentlichung einer neuen Anzeige auf der Plattform erhalten Benutzer nun genauere Kategorie Vorschläge. Durch die Aktualisierung des Modells, das nur Anzeigentexte als Trainingsdaten verwendet und mit einer zehnfachen Datenmenge trainiert wurde, konnte die Anzahl der hilfreichen Kategorie Vorschläge um 60% gesteigert werden. Die Top 3 Kategorien, die das Modell klassifiziert hat, werden nun den Benutzern präsentiert, was ebenfalls zur verbesserten Erkennungsrate beiträgt.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Entwicklung eines Microservices zur Bereitstellung des Machine Learning-Modells
- Implementierung von Akzeptanz- und Unit-Tests für den Microservice
- Beschaffung, Aufbereitung und Analyse von Trainingsdaten
- Trainieren und Auswerten von ML Modellen
- Implementierung von Tracking-Mechanismen zur Erfassung von Metriken
11/2021
-
06/2022
KI zur Reduzierung von Support Anfragen
Online-Marktplatz
(Medien und Verlage, 10-50 Mitarbeiter)
Implementierung einer Künstlichen Intelligenz, die vor dem Support-Kontaktformular im Kundenportal positioniert ist, um die Anfragen an den Kundenservice zu minimieren. Die KI erkennt die Kategorie der Anfrage und gibt sofort eine Antwort. Falls die Kategorie nicht erkannt wird, wird die Anfrage an den Kundensupport weitergeleitet. Seit der Einführung dieser Lösung konnte die Anzahl der Anfragen an den Kundenservice um etwa 70% reduziert werden, was zu einer erheblichen Entlastung im Kundenservice führte.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Entwicklung eines Microservices zur Bereitstellung des Machine Learning-Modells
- Implementierung von Akzeptanz- und Unit-Tests für den Microservice
- Integration der Lösung in das Backend- und Frontend des Portals
- Beschaffung, Aufbereitung und Analyse von Trainingsdaten
- Trainieren und Auswerten von ML Modellen
- Tracking der Lösung zur Erhebung von Metriken
01/2020
-
12/2020
Plattform für Microservices auf Basis von Kubernetes
Online-Marktplatz
(Medien und Verlage, 10-50 Mitarbeiter)
Für den Betrieb von Microservices und die Anbindung an das Portal wurden mehre Kubernetes Cluster für Entwicklungs- und Produktionsumgebung bereitgestellt. Mit Hilfe der bereitgestellten Plattform konnten Funktionalitäten aus der monolithischen Software rausgelöst und speichereffizient betrieben werden.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Bereitstellen von Kubernetes für Build-, Integrations- und Produktionsumgebung
- Automatisierte Bereitstellung und Skalierung der Kubernetes Cluster Ressourcen
- Erstellen von CI/CD Pipelines in GitLab für die Bereitstellung von Microservices
- Helm Charts für Python und Kotlin Microservices
- Integration der Kubernetes Cluster in die Loadbalancing Infrastruktur
- Authentifizierung und Autorisierung der Plattform via LDAP
- Inbetriebnahme von Microservices
- Monitoring und Logging der Infrastruktur- und Anwendungskomponenten
- Backup / DIsaster Recovery
- Know-how Transfer und Coaching des IT-Betriebs
- Dokumentation
01/2019
-
12/2019
Plattform für Microservices auf Basis von Openshift
Finanzdienstleister
(Banken und Finanzdienstleistungen, 1000-5000 Mitarbeiter)
Für die Abspaltung von Teilen einer monolithischen Anwendung hin zu Microservices wurde eine maßgeschneiderte Plattform sowohl für die Entwicklungs- als auch für die Produktiv- Umgebung bereitgestellt. Herausforderungen bei diesem Projekt waren die hohen Sicherheitsstandards im Banking Umfeld, die Menge der Microservices und die Anzahl der Teams. Durch den erfolgreichen Roll-Out der Plattform, konnte die Entwicklungszeit für neue Funktionalitäten drastisch verkürzt werden.
Aufgaben:
Aufgaben:
- Planung und Durchführung der Migration von Teilen des Monolith hin zu Microservices
- Automatisierte Bereitstellung der benötigten Infrastruktur als Infrastructure-as-Code
- Technische Unterstützung und Coaching der Entwickler beim Design, Aufbau und Betrieb der Microservices
- Absichern der Entwicklungs- und Produktivumgebung nach Vorgaben der IT-Security
- Einrichtung eines Monitoring für die Infrastruktur und Anwendungskomponenten
- Einrichten des zentralen Log Management für Anwendungen und Infrastruktur
- Backup, Restore und Disaster Recovery Prozedur
- Authentifizierung und Autorisierung der Plattform am Active Directory
- CI/CD Pipelines mit Gitlab
Reisebereitschaft
Nur Remote verfügbar
Remote und Grossraum München bevorzugt. Projekte mit Reisetätigkeit nur mit sehr hohem Remote-Anteil.
