Dr. Amélie Anglade ist seit 20 Jahren Expertin für maschinelles Lernen und Music Information Retrieval, die letzten 10 Jahre davon als Freiberuflerin/Beraterin, wo sie erfolgreich an mehr als 25 Projekten in Berlin und im Ausland gearbeitet hat.
Sie begann ihre Karriere in diesem Bereich mit Forschungsprojekten in großen Forschungs- und Entwicklungslabors, darunter Philips Research, Sony CSL und CNRS, bevor sie ihre Promotion über automatische Genreklassifizierung an der Queen Mary University of London abschloss. Im Jahr 2011 war sie die erste Mitarbeiterin für maschinelles Lernen im Bereich Musik bei SoundCloud.
Im Laufe ihrer Karriere lag ihr Schwerpunkt und ihre Leidenschaft darin, KI/ML-Lösungen für Startups, größere Unternehmen und Institutionen anzubieten, fast ausschließlich im Bereich Musik und Multimedia. Im Rahmen von Projekten erforschte und entwickelte sie Lösungen in folgenden Bereichen: Empfehlung/Playlisting, Suche/Entdeckung, Fingerprinting, Metadatenabgleich, Extraktion von Audiomerkmalen aus großen Datenbanken, Audiotranskription, Abgleich zwischen Audio und Score, generative KI-Lösungen für Musik usw.
Im Laufe der Jahre hat sie durch den Aufbau und die Leitung von Teams von Mitarbeitern ihre freiberuflichen Dienstleistungen über Forschung und Entwicklung hinaus erweitert, um Musik- und KI-Projekte von Anfang bis Ende zu unterstützen: Strategie, Projekt- und Teammanagement, Rekrutierung, Lehre, Überprüfung usw.
Expertise: Machine Learning, AI, Music Information Retrieval, DSP
Ort: Berlin
Kontaktperson im Verband: Dr. Amélie Anglade
Homepage: https://amelieanglade.net
