Aries L.-Senior AI / LLM Backend Engineer | Java Spring Boot | Python | RAG | Empfehlungssysteme | LangChain | LlamaIndex
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Erfahrungen
Senior AI / LLM Backend Engineer
Diffbot
- Produktionsreife RAG-Enrichment-Services für gecrawlte Webinhalte mit Python, FastAPI, LangChain, LlamaIndex, Embeddings, Vektorsuche, PostgreSQL und Redis entworfen und aufgebaut, wodurch die manuelle Analyseprüfung um 35% reduziert und extrahiertes Wissen für nachgelagerte AI-Workflows wiederverwendbar wurde.
- Metadatenbewusstes Chunking, hybride Retrieval-Strategien, Reranking, Source Grounding und strukturierte JSON-Ausgabekontrolle für Organisations-, Produkt-, Artikel- und Diskussionsentitäten entwickelt, was die Extraktionskonsistenz über ausgewählte High-Volume-Datensätze um 18% verbessert hat.
- Asynchrone LLM-Processing-Worker mit retriesicher Ausführung, Caching, Prompt-Versionierung, Batch-Scheduling und token-effizienter Kontextaufbereitung gebaut, wodurch die durchschnittlichen LLM-Kosten pro angereichertem Datensatz um 26% gesunken und die p95-Enrichment-Latenz um 22% verbessert wurden.
- Evaluierungs-Workflows mit Golden Datasets, Prüfungen der Retrieval-Qualität, Feedback aus manuellen Reviews und Prompt-Regressionstests entwickelt, wodurch über 90% der risikoreichen Prompt- oder Retrieval-Regressionen vor dem Release erkannt wurden.
- Open-Source-Modelle und Fine-Tuning-Strategien bewertet, einschließlich der Machbarkeit von LoRA/QLoRA für Klassifizierungs- und Entity-Extraction-Workloads, und dabei Genauigkeit, Latenz, Infrastrukturkosten und operatives Risiko vor der Produktionsfreigabe verglichen.
- Mit ML-, Backend- und Data-Teams zusammengearbeitet, um Schema-Validierung, strukturiertes Logging, Fehlerwarnungen, Enrichment-Dashboards und Architektur-Review-Disziplin über große Crawl- und AI-Enrichment-Pipelines hinweg zu verbessern.
Senior Backend & AI Systems Engineer
Iflexion
- Backend-Module für E-Commerce-Suche, Katalog-Discovery und Empfehlungen mit Node.js, TypeScript, Python, PostgreSQL, Redis und React neu aufgebaut, wodurch die Auffindbarkeit von Produkten über stark frequentierte Katalog- und Customer-Journey-Workflows hinweg um 17% gestiegen ist.
- Ranking-Regeln, Katalogfilter, Cache-Design und API-Response-Struktur optimiert, wodurch Zero-Result-Suchen um 21% reduziert und die durchschnittliche Antwortzeit in häufig genutzten Portalmodulen um 25% gesenkt wurde.
- NLP-gestützte Chatbot- und Empfehlungs-Workflows in E-Commerce-Anwendungen integriert, wodurch Kunden schneller zu relevanten Produkten gelangen und 28% der wiederkehrenden Produktanfragen aus Support-Kanälen verlagert wurden.
- Backend-Service-Grenzen, Query-Muster und wiederholte Datenbankzugriffe verbessert, wodurch die Datenbanklast bei katalogstarkem Traffic gesenkt und Empfehlungs- sowie Discovery-Workflows auch unter Peak-Last reaktionsfähig gehalten wurden.
- Stärkere API-Verträge, Release-Prüfungen, Debugging-Standards und Übergabeprozesse zwischen Teams eingeführt, wodurch Nacharbeiten in späten Projektphasen reduziert und die Release-Sicherheit für kundennahe E-Commerce-Systeme verbessert wurden.
- 3 Engineers durch Code Reviews, Production Debugging, Design Reviews und Release-Planung betreut, wodurch die Backend-Verantwortung gestärkt und die Konsistenz über gemeinsame Service-Module hinweg verbessert wurde.
Java Backend Engineer
Software Mind
- Java-Spring-Boot-Microservices für Finanz-, Telekom- und Enterprise-Plattformen mit REST APIs, PostgreSQL, Redis, SQL-Optimierung, Messaging-Workflows und event-getriebener Architektur entwickelt.
- Event-getriebene Synchronisationsservices zwischen internen Systemen entworfen, wodurch die manuelle Datenübergabe um 40% reduziert und die Aktualität operativer Daten für Reporting-, Kundenservice- und Backoffice-Teams verbessert wurde.
- Authentifizierung, Autorisierung, Audit-Logging, RBAC, Retry-Handling und Fehlerbehandlungs-Muster über sensible Workflows hinweg abgesichert, wodurch wiederholte Produktionsprobleme in geschäftskritischen Modulen um 38% reduziert wurden.
- SQL-Abfragen, Indizes, Background Jobs und Reporting-Pipelines für datenintensive Anwendungen optimiert, wodurch langsame Report-Erstellung in zentralen Workflows von mehreren Minuten auf unter 20 Sekunden gesenkt wurde.
- Die Zuverlässigkeit von Microservices durch strukturiertes Logging, Fehlerwarnungen, idempotente Verarbeitungsmuster und klarere Service-Verantwortlichkeiten verbessert, sodass Produktionsvorfälle leichter zu analysieren und zu beheben waren.
- Mit Architekten, DevOps-Engineers, QA-Teams und internationalen Stakeholdern über Zeitzonen hinweg zusammengearbeitet, um Backend-Features mit besserer Release-Planbarkeit und weniger Fehlern nach dem Release zu liefern.
Full Stack Java Developer
Exist Software Labs
- Java-basierte Retail- und POS-Module für Bestand, Verkäufe, Filialbetrieb, Kassier-Workflows, Reporting und Finanztransaktionen in geschäftskritischen Retail-Systemen modernisiert.
- Full-Stack-Features für Produktverwaltung, Warenbewegungen, Transaktionsverarbeitung und Verkaufsreporting geliefert, wodurch der manuelle Abgleich für Betriebsteams um 30% reduziert wurde.
- Legacy-Java- und SQL-Module in klarere Service-, Repository- und Validierungsschichten refaktoriert, wodurch nach Release nötige Korrekturen in häufig aktualisierten Retail-Komponenten um 24% gesunken sind.
- Admin-Dashboards und Reporting-Oberflächen mit JavaScript, HTML, CSS, SQL und REST-Integrationen gebaut, sodass Manager Filialdaten effizienter filtern, exportieren und auswerten konnten.
Architekturd Designer
SP Moderna
- Architektonische Gestaltungskonzepte, Grundrisse, Ansichten, Schnitte und Präsentationszeichnungen für Wohn- und Gewerbeprojekte vorbereitet.
- Detaillierte 2D-Zeichnungen mit AutoCAD erstellt und 3D-Modellierung sowie Visualisierung für Kundenpräsentationen unterstützt.
- Bei Raumplanung, Layout-Entwicklung, Materialauswahl und Design-Überarbeitungen auf Basis von Kunden- und Projektanforderungen mitgearbeitet.
- Mit Architekten, Ingenieuren und Bauteams koordiniert, um sicherzustellen, dass die Zeichnungen klar, genau und umsetzbar waren.
- Projektmaße, Baustellenbedingungen und Design-Details überprüft, um einen reibungslosen Projektablauf zu unterstützen.
- Die Zeichnungsqualität und Projektdokumentation verbessert, indem organisierte Dateien, aktualisierte Revisionen und einheitliche Zeichenstandards gepflegt wurden.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Einzelhandel, Informationstechnologie (IT), Bauwesen, Immobilien, Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Betrieb.
Zusammenfassung
Senior AI / LLM Backend Engineer mit über 10 Jahren Erfahrung im Aufbau produktiver Backend-Systeme, Empfehlungs-Workflows, semantischer Retrieval-Plattformen und LLM-gestützter Automatisierungsservices. Verbinde tiefgehende Java-Spring-Boot- und Python-Backend-Erfahrung mit praktischer Architektur von RAG-Pipelines, Vektorsuche, Prompt-Orchestrierung, Evaluierungs-Frameworks und hochverfügbaren Microservices. Starke Bilanz bei der Verbesserung der Retrieval-Qualität, der Reduzierung manueller Prüfungen, der Senkung von Latenz und LLM-Kosten sowie beim Verwandeln unsicherer AI-Ergebnisse in zuverlässige Geschäftsprozesse durch Validierung, Observability und reproduzierbare Engineering-Praktiken.
Fähigkeiten
Java
Spring Boot
Python
Fastapi
Flask
Node.Js
Nest.Js
Typescript
Rest Apis
Graphql
Microservices
Async Worker
Background Jobs
Api-Gateways
Oauth2
Jwt
Rbac
Rate Limiting
Webhook-Architektur
Langchain
Llamaindex
Rag
Embeddings
Semantische Suche
Vektor-Retrieval
Prompt-Orchestrierung
Prompt-Versionierung
Strukturierte Ausgaben
Json-Schema-Validierung
Function Calling
Source Grounding
Reduzierung Von Halluzinationen
Llm-Evaluierung
Numpy
Pandas
Scipy
Scikit-Learn
Pytorch
Hugging Face Transformers
Feature Engineering
Model Evaluation
Textklassifizierung
Clustering
Similarity Scoring
Ranking-Modelle
Model Benchmarking
Offline-EvaluierungsdatensäTze
Product Discovery
Ranking-Regeln
Hybride Suche
Metadatenfilterung
Top-K-Retrieval
Reranking
Semantisches Retrieval
Katalogsuche
Personalisierungs-Workflows
Entity Matching
Duplikaterkennung
Relevanz-Tuning
Postgresql
Pgvector
Mongodb
Mysql
Redis
Elasticsearch
Opensearch
Pinecone
Weaviate
Milvus
Sql-Optimierung
Indexierung
Caching
Datenmodellierung
Etl-Workflows
DatenqualitäTsprüFungen
Kafka
Rabbitmq
Event-Getriebene Architektur
Retry-Handling
Dlq-Muster
Idempotenz
Asynchrone Verarbeitung
Distributed Tracing
Design HochverfüGbarer Services
Golden Datasets
Prompt-Regressionstests
PrüFungen Der Retrieval-QualitäT
Optimierung Des Token-Verbrauchs
Modellauswahl
Openai
Azure Openai
Anthropic Claude
Llama 3
Mistral
Lora/Qlora-Evaluierung
Aws
Azure
Gcp
Docker
Kubernetes
Terraform
Github Actions
Gitlab Ci/Cd
Ci/Cd-Pipelines
Cloudwatch
Application Insights
Deployment-Automatisierung
Monitoring
Alerting
Strukturiertes Logging
Performance-Tuning
P95-Latenz-Reduzierung
Fehlerwarnungen
Incident-Debugging
Produktions-Dashboards
Service-Health-Metriken
Release-Validierung
React
Next.Js
Typescript
Javascript
Dashboard-OberfläChen
Admin-Portale
Api-Integration
Datenlastige Ui-Workflows
Sprachen
Ausbildung
Pampanga State University
B. S. in Architektur · Architektur · Pampanga, Philippinen
Zertifikate & Bescheinigungen
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
AWS Certified AI Practitioner
MongoDB Associate Developer
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Aries ist in Minalin, Philippinen ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Aries spricht folgende Sprachen: Tagalog (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Aries hat mindestens 15 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Aries in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre. Beachten Sie, dass Aries möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Aries gut geeignet für Rollen wie: Senior AI / LLM Backend Engineer, Senior Backend & AI Systems Engineer, Java Backend Engineer.
Die neueste Position von Aries ist Senior AI / LLM Backend Engineer bei Diffbot.
In den letzten Jahren hat Aries für Diffbot und Iflexion gearbeitet.
Aries hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Einzelhandel, Informationstechnologie (IT) und Bauwesen. Aries hat auch etwas Erfahrung in Immobilien, Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation.
Aries hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E). Aries hat auch etwas Erfahrung in Betrieb.
Aries hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Einzelhandel gearbeitet.
Aries hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Aries hat einen Bachelor in Architektur von Pampanga State University.
Aries hat 3 Zertifikate. U.a: Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, AWS Certified AI Practitioner und MongoDB Associate Developer.
Aries ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
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.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 6 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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