Fabian C.-GIS- & KI-Architekt – Computer Vision und Geodaten
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Erfahrungen
Senior-GIS-Entwickler
Transport & Logistik
Entwicklung eines Routenplaners zur Störungskommunikation.
- Entwicklung der REST-API
- Aufbau eines Patch-Systems zur Pflege des Routing-Graphen
- Erweiterung der Testinfrastruktur
- Performance- und Speicheroptimierung (JMeter, JFR)
Technologien: Java 21, Spring Boot, JGraphT, Flyway, MapStruct, Caffeine, ShedLock, JMeter, Kubernetes, JFR
Computer-Vision-Ingenieur
Internet & Informationstechnologie
GPS-unabhängige Positionsbestimmung von Drohnen auf Basis geocodierter Flächendaten: Aufbau einer Pipeline von der Segmentierung von Satelliten- und Drohnenbildern über die Vektorisierung als 3D-GeoJSON bis zum Polygon-Matching gegen ein Referenzbild.
- Segmentierung von SAR-Daten: Erkennung von Vegetation, Gebäuden und Gräben
- Segmentierung von EO-Drohnendaten
- Umwandlung der Segmentierungsergebnisse in 3D-GeoJSON-Polygone
- Abgleich der aktuellen Polygone gegen das Referenz-Gesamtbild zur Lokalisierung
Technologien: U-Net, DINOv3, PyTorch
Kurzprojekt: Umwandlung monokularer Bilder
- Umwandlung monokularer Bilder in Tiefenbilder und Pointclouds als Trainingsdaten für Jetson- und Zed-Stereokameras
- Entwicklung eines Drohnenerkennungssystems auf Audio- und Video-Basis mit Python
Kurzprojekt: KI zur Auswertung von Polizeiberichten
- Auswertung von Polizeiberichten mit LLMs und Named Entity Recognition
- Vergleich von sofort einsetzbaren Open-Source-Systemen mit feinabgestimmten Modellen auf einem lokalen GPU-Cluster
Leitung Entwicklung
Port Thessaloniki
Zur besseren Vorhersage von Containerlaufzeiten im Hafen werden über IoT-Sensoren Messdaten (Geodaten, Umweltdaten) in Echtzeit erfasst. Die Daten fließen u. a. in ein KI-Modell auf Zeitreihenbasis, um Logistikern präzisere Ladezeiten nennen zu können.
- Technische Leitung des Entwicklungsteams, Architektur der Gesamtplattform
- Echtzeit-Verarbeitung von Geo- und Sensordaten (Tile38, MQTT, Spark, Flink)
- KI-Modell zur Zeitreihen-Vorhersage von Containerlaufzeiten (PyTorch, scikit-learn, DJL)
- Evaluierung von Edge-/Cloud-Ansätzen (AWS Greengrass, Azure IoT)
Technologien: Java 17/21, Quarkus (JPA, REST, Panache), Python, PyTorch, scikit-learn, DJL, Tile38, MQTT, PostgreSQL, GeoParquet, Spark, Flink, Superset, React, Ant Design, deck.gl, NodeJS, Docker, Kubernetes, OpenAPI, WebSockets, EDI, JUnit, Postman, nginx
Cloud: Azure Kubernetes Service, Azure AI, Azure ML
Umfeld: Scrum, Jira, Confluence, Bitbucket, Requirements Engineering
Kurzprojekt: RAG-unterstütztes LLM
- Eigenentwicklung eines Retrieval-Augmented-Generation-LLM mit Ollama und Langchain4j für domain-spezifische Queries
Kurzprojekt: Prototypische Auswertung von Schiffssensorik
- Auswertung von Schiffssensorik (Position, Tiefgang, Geschwindigkeit) zur frühzeitigen Verschleißerkennung von Schiffspropellern mit RNN-Modellen
- Predictive Maintenance für maritime Antriebssysteme
Kurzprojekt: KI-Modelle zur Auswertung von Audiodaten
- Erstellung von KI-Modellen zur Auswertung von Audiodaten mit CNN auf FFT- und STFT-Daten
- Untersuchung von Predictive Maintenance für Verschleißerkennung
Kurzprojekt: Schulung Stand KI
- Durchführung einer Schulung zu KI-Nutzung in der Industrie 4.0
Leitung Entwicklung (AI / Big Data / Geodaten)
Next Logistics Ventures GmbH (seabo.com)
„Das Bloomberg-Terminal für die Schifffahrt“: Aufbau eines Startups zur Digitalisierung der kommerziellen Schifffahrt. Die Plattform verknüpft Sensordaten mit einer Vielzahl weiterer Datenquellen und gibt Reedern und Brokern tiefe Einblicke in die Container- und Bulker-Seefahrt für bessere Charteringabschlüsse.
Entwicklung skalierbarer Microservices mit Quarkus, Javalin, Spring Boot und JBoss 7.4
Optimierung relationaler und NoSQL-Datenbanken (PostgreSQL, MongoDB, DuckDB, Druid) mit JPA/Hibernate/Panache
Anbindung externer APIs und ETL-Prozesse über REST, GraphQL, AWS Lambda, Spark und Flink
Aufbau einer robusten Kafka-Infrastruktur und Einsatz von AWS-Diensten (S3, Kinesis, SNS, SQS, SageMaker, Lambda)
Profiling, Debugging und Optimierung zur Steigerung der Softwareeffizienz
Entwicklung und Training von KI-Modellen für Textverarbeitung (Bi-LSTM, LLM), Anomalieerkennung (Autoencoder), Computer Vision (YOLO, CNN, UNet), Zeitreihenanalyse (LSTM) und OCR-Tools (NER, LLM)
Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen (>50 GB/Tag) mit Spark, Flink und Druid
Entwicklung und Optimierung von ETL-Pipelines (NMEA AIS → Kafka → Flink → Parquet → Tile38 → AI-Modell)
Entwicklung von Geofencing-Toolchain, Clustering-Analysen, Data-Cleanup- und Downsampling-Verfahren sowie Modellen zur Distanzberechnung und Routenoptimierung
Visualisierung geospatialer Daten mit QGIS, Kepler, ArcGIS, deck.gl, Python und Spark
Technologien: Java 17 (Quarkus, Javalin, Spring Boot), Python, PyTorch, TensorFlow, Deeplearning4j, Langchain4j, Hugging Face Transformers, spaCy, OpenCV, CVAT, Tesseract, Kafka, Spark, Flink, Druid, Superset, PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, DuckDB, Elasticsearch, GeoParquet, Avro, GraphQL, React, Ant Design, deck.gl, Plotly, D3, JTS, GeoTools, Spatial4j, Apache SIS, RasterIO, GeoPandas, Shapely, Pandas
Cloud: AWS (EC2, S3, Kafka MSK, Kinesis, SNS, SES, SQS), DigitalOcean, Imply Polaris, Jupyter
Umfeld: Requirements Engineering, UML, C4, JUnit, JMeter, JProfiler, QGIS, ArcGIS, CI/CD, Jenkins, Docker, Kubernetes
Produktentwicklung
Meerkat.ai GmbH
- Entwicklung einer Social Media Publishing Platform zur Interaktion mit Kundenanfragen und Beschwerden
- Bewertung der Dringlichkeit via Deep Learning (RNN/LSTM)
- Entwicklung eines Character-Level GenAI-Chatbots
- Erstellung und Umsetzung der gesamten Softwarearchitektur
Leitung Entwicklung
Viaboxx GmbH
- Aufbau und Führung eines 12-köpfigen Entwicklungsteams im Paketautomationsumfeld
- Forschungsprojekte zu Routenoptimierung und Laderaumüberwachung
- Internationale Enterprise-Integration in Dubai, Dänemark und Norwegen (Camel, ServiceMix, SOAP, SAP JCO)
- Entwicklung einer arbeitspsychologischen Assessmentlösung
- Erstellung und Umsetzung der Softwarearchitektur
Entwicklungsleitung
agimatec GmbH
- Aufbau und Führung eines 6-köpfigen Entwicklungsteams im Paketautomationsumfeld mit internationaler Ausrichtung
- Einsatz von Java 6, J2EE, Elasticsearch, JBoss 5, JMS, EJB3, JPA, Hibernate, ActiveMQ
- Implementierung von ESB-Lösungen (ServiceMix) und Reporting (JasperReports)
- Verwendung von Scrum zur agilen Entwicklung
Technische Leitung
DHL
- Entwicklung einer Plattform zur Steuerung von Paketautomaten
- Erstellung und Dokumentation der Architektur sowie Implementierung mit Java 4, J2EE, EJB 2, Spring, JMS und SonicMQ
- Einsatz von Rule Engines (Drools), Oracle und Messaging-Lösungen
- Durchführung von Tests und Dokumentation im V-Modell XT
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Transport und Logistik, Informationstechnologie (IT), Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Regierung und öffentliche Verwaltung.
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), Logistik, Betrieb und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Architekt für Geodatensysteme und Computer Vision mit über 15 Jahren Erfahrung in Logistik, IoT und Geoinformatik. Mein Schwerpunkt: KI-Modelle, die auf räumlichen Daten arbeiten – von der Segmentierung von SAR- und EO-Daten (U-Net, DINOv3) über Echtzeit-Geodatenverarbeitung (Tile38, PostGIS, GeoParquet) bis zur produktiven Cloud-Architektur (AWS, Azure).
Fähigkeiten
- Computer Vision & Ki: Objekterkennung Und -Segmentierung (U-Net, Dinov3), Sar-/Eo-Datenanalyse, Opencv, Cvat, Tesseract, Pytorch, Tensorflow, Deeplearning4j, Djl, Hugging Face Transformers, Llms (Langchain4j), Nlp (Spacy), Predictive Analytics, Zeitreihenanalyse
- Geodaten & Gis: Postgis, Tile38, Geoparquet, Geojson, Jts, Geotools, Spatial4j, Apache Sis, Rasterio, Geopandas, Shapely, Deck.Gl, Qgis, Arcgis, Routing-Graphen (Jgrapht)
- Programmiersprachen: Java 17/21 (Quarkus, Spring Boot, JavalíN), Python (Pandas, Scikit-Learn), Javascript (React, Nodejs)
- Softwarearchitektur: Microservices, Rest, Graphql, Api-Design, C4, Uml, Requirements Engineering
- Big Data & Streaming: Apache Spark, Flink, Kafka, Druid, Duckdb, Elasticsearch, Etl, Data Lakes, Superset
- Cloud & Devops: Aws (Ec2, S3, Kafka Msk, Kinesis, Sqs/Sns), Azure (Aks, Azure Ai, Azure Ml), Docker, Kubernetes, Ci/Cd (Jenkins, Gitlab), Maven
- Iot: Mqtt, Sensorintegration, Edge Computing (Aws Greengrass, Azure Iot), Edi
- Methoden & FüHrung: Scrum (Certified Scrum Master), Technische Leitung Von Teams Bis 12 Personen, Jira, Confluence
Sprachen
Zertifikate & Bescheinigungen
BEA Weblogic Developer
Scrum Alliance
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Fabian ist in Kalkar, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Fabian spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Fabian hat mindestens 23 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Fabian in mindestens 13 verschiedenen Rollen und für 8 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 8 Monate. Beachten Sie, dass Fabian möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Fabian gut geeignet für Rollen wie: Senior-GIS-Entwickler, Computer-Vision-Ingenieur, Kurzprojekt: Umwandlung monokularer Bilder.
Die neueste Position von Fabian ist Senior-GIS-Entwickler bei Transport & Logistik.
In den letzten Jahren hat Fabian für Transport & Logistik, Internet & Informationstechnologie, Port Thessaloniki und Next Logistics Ventures GmbH (seabo.com) gearbeitet.
Fabian hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Transport und Logistik, Informationstechnologie (IT) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung. Fabian hat auch etwas Erfahrung in Regierung und öffentliche Verwaltung und Fertigung.
Fabian hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E). Fabian hat auch etwas Erfahrung in Logistik, Betrieb und Business Intelligence.
Fabian hat kürzlich in Industrien wie Transport und Logistik, Informationstechnologie (IT) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung gearbeitet.
Fabian hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Fabian hat 2 Zertifikate. U.a: BEA Weblogic Developer und Certified ScrumMaster.
Fabian wird ab Oktober 2026 vollzeit verfügbar sein.
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 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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