Antonio Simunic-Senior KI-/Fullstack-Engineer
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Erfahrungen
Senior AI/Fullstack Engineer
Siemens
- Eine intelligente Wissensplattform entworfen und geliefert, die es Ingenieuren ermöglicht, mithilfe natürlicher Sprache in Millionen technischer Dokumente und Betriebsanleitungen zu suchen, diese zu analysieren und Informationen daraus abzurufen
- Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines mit Vektordatenbanken, Embeddings, semantischer Suche und LLMs aufgebaut und damit die Effizienz der Wissenssuche um ~40 % verbessert
- Skalierbare Microservices und Backend-Systeme mit Java Spring Boot, Python und C# .NET entwickelt und auf der Azure-Cloud-Infrastruktur bereitgestellt, um eine Verarbeitung von Betriebsdaten mit hohem Volumen zu unterstützen
- Cloud-native ereignisgesteuerte Systeme auf Azure Kubernetes Service (AKS) und Docker entworfen und bereitgestellt, wodurch Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit des Systems verbessert wurden
- Moderne Web-Dashboards mit React, Angular und TypeScript für Echtzeit-Einblicke in Anlagenleistung und Analysen entworfen
- KI-gestützte Dokumentenzusammenfassungen und Workflow-Automatisierungen implementiert und den manuellen Aufwand für Berichte um ~35 % reduziert
- CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps und Git-basierten Workflows aufgebaut und die Dauer der Deployment-Zyklen um ~40 % verkürzt
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um große Initiativen zur digitalen Transformation umzusetzen
Senior Fullstack Engineer
Stripe
- Skalierbare Finanzsysteme und verteilte Services entwickelt, die Zahlungsabwicklung, Transaktionsanalysen und Händlerprozesse unterstützen
- Kundenorientierte Anwendungen und interne Plattformen mit React und TypeScript entwickelt und die Effizienz der Arbeitsabläufe verbessert
- Microservices mit Java, Python und C# .NET entworfen und implementiert und auf der AWS-Cloud-Infrastruktur bereitgestellt, um hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz zu unterstützen
- Cloud-native Services mit AWS (EC2, S3, Lambda, API Gateway) aufgebaut und verwaltet, mit Fokus auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz
- Machine-Learning-Lösungen für Betrugserkennung und Risikobewertung implementiert und die Modellgenauigkeit verbessert
- Feature Engineering und ML-Pipelines mit Python und TensorFlow entwickelt und die Zeit für Modelliterationen um ~30 % reduziert
- KI-gestützte interne Tools mit LLMs für Zahlungsprüfungen und Support-Automatisierung gebaut und den manuellen Betriebsaufwand reduziert
- Semantische Such- und RAG-Systeme mit Embeddings und Vektordatenbanken implementiert und die Geschwindigkeit der Wissenssuche um ~35–45 % verbessert
- Ereignisgesteuerte und asynchrone Architekturen mit Cloud-Messaging- und Caching-Systemen entworfen und den Systemdurchsatz verbessert
- APIs und Datenbanken optimiert und die Latenz um ~25–35 % reduziert
- CI/CD-Pipelines und Observability-Systeme mit AWS-nativen Tools aufgebaut und die Deployment-Geschwindigkeit sowie die Reaktionszeit bei Vorfällen verbessert
Software Consultant
Capgemini
- Unternehmensanwendungen für internationale Kunden aus verschiedenen Branchen entwickelt und gewartet
- Responsive Webanwendungen mit Angular, JavaScript, HTML, CSS und TypeScript gebaut
- Backend-Services und Geschäftslogik mit Java (Spring Boot) und C# entwickelt
- Eng mit Business Analysts und Stakeholdern zusammengearbeitet, um Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
- REST-APIs erstellt und Drittanbieterdienste integriert, um Geschäftsanwendungen zu unterstützen
- An Agile-Zeremonien wie Sprint Planning, Retrospektiven und täglichen Stand-ups teilgenommen
- Unit-Tests geschrieben und Code Reviews durchgeführt, um Codequalität und Zuverlässigkeit sicherzustellen
- Bei Anwendungsbereitstellungen, Production Support und der Behebung von Problemen unterstützt
- Zum Datenbankdesign, zur Optimierung von Abfragen und zu Leistungsverbesserungen beigetragen
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
Senior Full Stack-/KI-Engineer mit über 8 Jahren Erfahrung im Aufbau skalierbarer Webanwendungen, APIs und cloudbasierter Systeme in den Bereichen Fintech und Enterprise. Seit 2022 mit Machine Learning und seit 2024 mit Generative AI erfahren. Entwicklung intelligenter Anwendungen mit LLMs, RAG und datengetriebener Automatisierung zur Verbesserung von Geschäftsprozessen.
Fähigkeiten
- Python
- C#
- Javascript
- Typescript
- Java
- Sql
- Bash
- React.Js
- Angular
- Redux
- Next.Js
- React Native
- Html5
- Css3
- Sass
- Tailwind Css
- Micro-Frontend-Architektur
- Node.Js (Express, Nestjs)
- Ruby On Rails
- Fastapi
- Flask
- Restful Apis
- Graphql
- Grpc
- Verteilte Systeme
- Ereignisgesteuerte Architektur
- Microsoft Azure
- Aws
- Gcp
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Ci/Cd (Azure Devops, Github Actions)
- Openai Api
- Hugging Face Transformers
- Retrieval-Augmented Generation (Rag)
- Ki-Agenten
- Nlp-Systeme
- Prompt Engineering
- Mlops
- Azure Ai Search
- Postgresql
- Mongodb
- Redis
- Sql Server
- Cosmos Db
- Elasticsearch
- Opentelemetry
- Prometheus
- Grafana
- Logging & Monitoring
- Performance-Optimierung
- Distributed Tracing
Sprachen
Ausbildung
University of Zagreb
Master’s in Computer Science · Computer Science · Zagreb, Kroatien
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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