Fredrik Åhman-Senior AI Software Engineer | LLM-Bewertungsspezialist
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Erfahrungen
Senior AI Coding Evaluator | Software Engineering Expert
Outlier
- Bewerte von KI generierte Softwarelösungen, um die Coding-Fähigkeiten fortschrittlicher großer Sprachmodelle zu verbessern.
- Prüfe von KI-Systemen erzeugten Code in Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++ und Rust.
- Analysiere Softwareimplementierungen auf Korrektheit, Lesbarkeit, Wartbarkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Einhaltung professioneller Engineering-Praktiken.
- Erstelle und löse komplexe Software-Engineering-Aufgaben zu Debugging, Systemdesign, API-Entwicklung, Algorithmen, Datenbanken, Tests und Architekturentscheidungen.
- Entwickle ausführliche Erklärungen und Feedback, die Coding-Fehler, Edge Cases, Performance-Probleme und bessere Engineering-Ansätze aufzeigen.
- Entwerfe realistische Programmierszenarien, die die Fähigkeit von KI-Modellen testen, echte Software-Engineering-Probleme zu verstehen und zu lösen.
- Bewerte KI-Antworten anhand definierter technischer Kriterien und erstelle hochwertige Referenzlösungen.
- Erkenne Fehler im KI-Schlussfolgern, darunter falsche Annahmen, unvollständige Implementierungen, Sicherheitslücken und ineffiziente Ansätze.
- Gib Expertenfeedback, das zur Verbesserung von Trainingsdaten und Bewertungs-Benchmarks für KI-Modelle genutzt wird.
- Nutze professionelle Software-Engineering-Erfahrung aus Finanz-, Gesundheits- und verteilten Systemumgebungen, um KI-generierte Lösungen zu bewerten.
Technischer Fokus: LLM-Evaluierung, KI-Coding-Modelle, Software-Engineering-Aufgaben, Code-Review, Debugging, Python, JavaScript, TypeScript, C++, Rust
Senior Software Engineer (Full Stack)
Handelsbanken
- Entwarf und entwickelte Python-basierte Backend-Systeme für Financial Intelligence, Analytics und Regulatory Technology.
- Baute skalierbare Transaktionsverarbeitungs-Pipelines für große Mengen an Finanzdaten.
- Entwickelte Python-ETL-Workflows für Datenumwandlung, Validierung und analytische Verarbeitung.
- Erstellte Datenaufbereitungspipelines für Betrugserkennung, Anomalieanalysen und Risikomanagement-Anwendungen.
- Integrierte Analysemodelle in produktive Unternehmenssysteme.
- Entwarf performante APIs und Backend-Services mit Python und Node.js.
- Implementierte asynchrone Verarbeitungsarchitekturen mit eventgetriebenen Technologien, einschließlich Apache Kafka.
- Optimierte Datenbankabfragen, Verarbeitungs-Workflows und Systemperformance.
- Baute automatisierte Infrastruktur-Tools, um den operativen Aufwand zu senken.
- Entwickelte Monitoring- und Debugging-Systeme für Produktionsumgebungen.
- Verbesserte die Zuverlässigkeit des Engineerings durch Testautomatisierung und bessere CI/CD-Prozesse.
Beiträge zu KI & Data Engineering:
- Bereitete strukturierte Datensätze für Analyse- und Machine-Learning-Workflows auf.
- Baute zuverlässige Pipelines für intelligente Entscheidungssysteme.
- Arbeitete mit datenorientierten Teams daran, analytische Funktionen produktiv nutzbar zu machen.
Technologien: Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Kafka, Elasticsearch, PostgreSQL, AWS, Kubernetes
Full Stack Engineer
Q.ai - a Forbes company
- Entwickelte skalierbare Unternehmensanwendungen mit Python, JavaScript, React, Node.js und SQL-Datenbanken.
- Entwarf Backend-Services für Healthcare-Datenmanagement und Integrations-Workflows.
- Baute Python-Automatisierungspipelines für das Extrahieren, Transformieren und Validieren von Unternehmensdaten.
- Entwickelte Reporting- und Analysesysteme für komplexe Gesundheitsdaten.
- Erstellte Suchinfrastrukturen mit Elasticsearch für die Informationssuche im großen Maßstab.
- Verbesserte die Anwendungsleistung durch Datenbankoptimierung und bessere Backend-Architektur.
- Entwarf sichere APIs, die mehrere externe und interne Systeme verbinden.
- Baute Echtzeit-Benachrichtigungssysteme mit eventgetriebener Architektur.
- Entwickelte automatisierte Test-Frameworks zur Verbesserung der Softwarequalität.
Beiträge zu Data Engineering:
- Baute zuverlässige Workflows zur Datenumwandlung.
- Verbesserte die Datenzugänglichkeit durch optimierte Suche und Indexierung.
- Erstellte wiederverwendbare Backend-Komponenten für die Verarbeitung von Unternehmensdaten.
Technologien: Python, Node.js, React, SQL, Elasticsearch, REST APIs, Docker, Git
Software Engineer
Podz
- Entwickelte Echtzeit-Anwendungen in verteilten Systemen für hochvolumige Betriebsdaten.
- Baute Backend-Services für Monitoring, Telemetrieverarbeitung und Systemautomatisierung.
- Erstellte Python-Utilities für Logverarbeitung, Analyse und operative Verbesserungen.
- Entwarf APIs für die Kommunikation zwischen verteilten Services.
- Verbesserte die Systemzuverlässigkeit durch Debugging, Tests und Automatisierung.
- Arbeitete mit performanceorientierten Programmierkonzepten und Systementwicklung auf niedriger Ebene, einschließlich C/C++-Interoperabilität, Überlegungen zur Speichereffizienz und Low-Level-Debugging-Ansätzen.
Technische Grundlage: Verteilte Systeme, Backend-Engineering, Datenverarbeitung, Automatisierung, Reliability Engineering
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Gesundheitswesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Senior Software Engineer mit umfangreicher Erfahrung im Entwurf, in der Entwicklung und im Review von produktionsreifen Softwaresystemen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und Unternehmenssoftware.
Erfahren in Full-Stack-Entwicklung, Backend-Architektur, verteilten Systemen, Python-Engineering, Cloud-Plattformen und großskaliger Datenverarbeitung. Starke Kenntnisse in JavaScript, TypeScript, Python, C++ und Rust mit praktischer Erfahrung beim Aufbau zuverlässiger und wartbarer Softwarelösungen.
Spezialisiert auf Generative-AI-Trainings-Workflows, einschließlich der Bewertung von von LLMs erzeugtem Code, der Erstellung von Software-Engineering-Aufgaben, dem Bewerten technischer Antworten, Debugging-Analysen und dem Erstellen von Expertenfeedback zur Verbesserung von KI-Coding-Modellen.
Verbindet tiefe praktische Engineering-Erfahrung mit starker analytischer Fähigkeit, um KI-generierte Lösungen anhand professioneller Software-Engineering-Standards zu bewerten, einschließlich Korrektheit, Skalierbarkeit, Sicherheit, Performance und Wartbarkeit.
Fähigkeiten
Softwareentwicklung
- Full-Stack-Anwendungsentwicklung
- Backend-Architektur
- Verteilte Systeme
- Microservices-Architektur
- Api-Design & Integration
- Code-Review & QualitäTssicherung
- Debugging & Root-Cause-Analyse
- Softwaretests & Tdd
- Enterprise-Anwendungsentwicklung
Programmiersprachen
- Python
- Javascript
- Typescript
- C++
- Rust
- Java
- Sql
Frontend
- React
- Next.Js
- Angular
- Redux
- Tailwind Css
- Shadcn/Ui
- Jest
- Cypress
Datenbanken
- Postgresql
- Mysql
- Mongodb
- Oracle
- Postgis
- Neo4j
Agile & Zusammenarbeit
- Scrum
- Safe
- Jira
- Code-Reviews
- Git-Workflow
- Ci/Cd
- Zusammenarbeit üBer Teams Hinweg
Daten- & Ki-Engineering
- Python-Datenpipelines
- Automatisierung Der Datenverarbeitung
- Nlp-Anwendungen
- Search Intelligence
- Integration Von Machine-Learning-Modellen
- Bewertung Der DatenqualitäT
Ki-Training & Bewertung
- Llm-Codebewertung
- Review Von Ki-Generiertem Code
- Bewertung Der QualitäT Von Ki-Antworten
- Erstellung Von Software-Engineering-Aufgaben
- Entwicklung Technischer Bewertungsraster
- Menschliches Feedback FüR Ki-Alignment
- Design Von Coding-Benchmarks
Backend
- Node.Js
- Fastapi
- Rest-Apis
- Websockets
- Postgresql
- Mysql
- Redis
- Elasticsearch
- Apache Kafka
Cloud & Devops
- Docker
- Github Actions
- Ci/Cd-Pipelines
- Kubernetes
- Terraform
- Linux
- Git
Architektur & Messaging
- Event-Getriebene Architektur
- Apache Kafka
- Verteilte Systeme
- Api-Versionierung
Sicherheit & Compliance
- Sichere Programmierpraktiken
- Oauth 2.0
- Jwt
- Bereitschaft FüR Sicherheitsfreigaben
Sprachen
Ausbildung
KTH Royal Institute of Technology
Bachelor of Science · Engineering Mathematics · Stockholm, Schweden
KTH Royal Institute of Technology
Bachelor's Degree · Computer Science · Stockholm, Schweden
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
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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