Joan G.-Senior-Softwareentwickler
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Erfahrungen
Senior-Softwareentwickler
Pildo Labs
- Architektur und Entwicklung skalierbarer Java- und Python-Backend-Dienste sowie Integration von Echtzeitdaten aus verschiedenen Systemen in zentrale Überwachungs- und Entscheidungsunterstützungsplattformen für Entwicklungsteams.
- Verantwortung für die durchgängige Integration von Datenverarbeitungs- und Überwachungsdiensten; Verbesserung der betrieblichen Abläufe und Verringerung des manuellen Aufwands für die Anomalieprüfung um etwa 25%.
- Entwicklung Python-basierter KI- und Machine-Learning-Komponenten mit PyTorch zur Analyse großer Mengen betrieblicher Daten, Erkennung ungewöhnlicher Muster und Unterstützung datengestützter technischer Entscheidungen.
- Entwicklung KI-gestützter Prototypen zur Entscheidungsunterstützung und Überführung von Machine-Learning-Ergebnissen in produktionsorientierte Abläufe; Zusammenarbeit mit Forschungs- und Entwicklungsteams zur Prüfung praxisnaher Anwendungsfälle.
- Leitung eines funktionsübergreifenden Entwicklungsteams bei Systemdesign, Umsetzung, Integration und Fehlerbehebung; Koordination der Arbeit von Software-, Daten-, Telekommunikations- und Forschungsteams, um Projektmeilensteine termingerecht zu erreichen.
- Entwicklung von Backend- und Automatisierungsfunktionen für VITAS, ein zweijähriges, von der EU finanziertes F&E-Programm im Wert von €2.9M; Beitrag zu Lösungen für digitale Zwillinge, Überwachung und betriebliche Validierung bei mehreren Industriepartnern.
- Leitung von Architekturprüfungen, technischer Fehlerbehebung und Ursachenanalysen für verteilte Dienste; Unterstützung bei der Lösung komplexer Integrations- und Datenqualitätsprobleme vor wichtigen Validierungs- und Veröffentlichungsterminen.
Machine-Learning-Engineer
Red Points
- Entwicklung von Python-Backend- und ML-Diensten für eine Markenschutzplattform, die groß angelegte automatisierte Erkennung und Durchsetzung von Maßnahmen gegen Rechtsverletzungen auf globalen Online-Marktplätzen für Unternehmenskunden unterstützt.
- Entwicklung multimodaler NLP- und Computer-Vision-Pipelines zur Verarbeitung von täglich über 35 Millionen neuen Marktplatz-Links; Kombination von Text-Embeddings, Bildern und Produktmetadaten zur automatischen Priorisierung von Durchsetzungsmaßnahmen.
- Entwicklung skalierbarer Trainingsabläufe für stark unausgewogene Datensätze mithilfe von Hard-Negative Mining, Klassengewichtung und Schwellenwertoptimierung, um die Präzision zu verbessern und falsch-positive Klassifizierungsergebnisse in verschiedenen Modellen zu reduzieren.
- Aufbau von Evaluationspipelines mit Precision, Recall, F1, PR-AUC und Konfusionsmatrizen; Umwandlung großer Mengen betrieblicher Ergebnisse in reproduzierbare Modellvalidierungen und kontinuierliche Verbesserungszyklen für das Team.
- Entwicklung containerisierter Inferenzdienste mit FastAPI, PyTorch, Docker und AWS, einschließlich Modellversionierung, automatisierter Tests, Überwachung im Produktivbetrieb und Rollback-Mechanismen für zuverlässige Bereitstellungen der Durchsetzungsplattform.
- Leitung technischer Prüfungen für ML-, Backend- und Data-Engineering-Initiativen zur Unterstützung einer Plattform, die für monatlich Hunderttausende Mitteilungen zu Durchsetzungsmaßnahmen und den Schutz bedeutender Kundenumsätze verantwortlich ist.
Softwareentwickler
Happy Scribe
- Entwicklung zentraler Backend-Dienste während des Wachstums von Happy Scribe von einer ersten Nutzerbasis auf über eine Million Nutzer bei der Verarbeitung von insgesamt mehr als sechzig Jahren Audio- und Videoinhalten.
- Entwicklung asynchroner Medienverarbeitungspipelines für lang laufende Transkriptionsaufträge; Verbesserung der Auftragssteuerung, Fehlerbehebung und Hintergrundverarbeitung, während Nachfrage und Inhaltsvolumen pro Quartal deutlich zunahmen.
- Integration von Spracherkennungs-APIs in Abläufe, die eine Stunde Sprache in etwa zwanzig Minuten verarbeiten konnten und Zeitstempeldaten für synchronisierte Transkription und Untertitelbearbeitung erzeugten.
- Verbesserung der Skalierbarkeit durch Optimierung von REST-Endpunkten, Datenbankabfragen und asynchronen Workern; Beseitigung von Backend-Engpässen angesichts des raschen Anstiegs des Transkriptionsvolumens und der internationalen Nutzung in neuen globalen Märkten.
- Entwicklung von Funktionen für den Produktivbetrieb in den Bereichen Transkriptbearbeitung, synchronisierte Wiedergabe, Untertitelerstellung, Exporte, Authentifizierung und Zahlungen für die schnell wachsende internationale SaaS-Transkriptionsplattform von Happy Scribe, die von Kunden weltweit genutzt wird.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.
Zusammenfassung
Senior-Softwareentwickler mit mehr als 8 Jahren Erfahrung in der Architektur geschäftskritischer Systeme im großen Maßstab. Technische Führungskraft mit Verantwortung für Architektur und Design von ML-Plattformen im Produktivbetrieb (über 35M Links/Tag zur Erkennung von Rechtsverletzungen, über 4.6M Durchsetzungsmaßnahmen/Jahr), hochvolumiger SaaS-Infrastruktur (über 1M Nutzer, insgesamt mehr als 60 Jahre verarbeitete Medieninhalte) und Luftfahrtsoftware (EU-Programm im Wert von €2.9M, Validierung mit realen Flügen läuft). Expertise in verteilten Systemen, ML im Produktivbetrieb, Python-/Java-Backends, PyTorch-/TensorFlow-Pipelines, AWS-Cloud-Architektur und Zuverlässigkeitstechnik. Nachweisliche Fähigkeit, die technische Ausrichtung komplexer Initiativen zu verantworten, Forschung und Anforderungen des Produktivbetriebs zu verbinden und Anforderungen in robuste, gut überwachbare Systeme umzusetzen.
Fähigkeiten
- Systemdesign & Architektur: Verteilte Systeme, Microservices, Ereignisgesteuerte Architektur (Kafka/Flink), Api-Design, Asynchrone Verarbeitung, HochdurchsatzfäHige Datenpipelines, ZuverläSsigkeitstechnik, Leistungsoptimierung, Fehlertoleranz
- Backend-Entwicklung & Sprachen: Python 3.8+, Java 11+, Rest-/Grpc-Apis, Sql, Fastapi, Flask, Serviceorientierte Architektur, Hintergrundprozesse, Verarbeitung GroßEr Datenmengen, Connection Pooling, Abfrageoptimierung
- Maschinelles Lernen & Ki: Pytorch (Inferenzoptimierung, Model Serving), Tensorflow, Scikit-Learn, Rapids; Nlp (Text-Embeddings, Klassifizierung, Ranking), Computer Vision, Multimodale Modelle, Klassifizierung Unausgewogener DatensäTze (Hard-Negative Mining, Klassengewichtung, Focal Loss), Feature Engineering, Modellevaluierung (Precision-Recall, F1, Konfusionsmatrizen), Shap-ErkläRbarkeit
- Cloud & Produktionsbetrieb: Aws (Lambda, Sagemaker, S3, Rds, Ec2, Cloudwatch), Docker, Kubernetes, Ci/Cd (Github Actions, Gitlab Ci), Containerisierte Dienste, Strukturiertes Logging (Elk, Cloudwatch), Verteiltes Tracing, Fehlersuche Im Produktivbetrieb, Vorfallanalyse, ÜBerwachung
- Datenbanken & Data Engineering: Postgresql, Mysql, Redis, Datenmodellierung, Etl-Pipelines, DatenqualitäTsprüFung, Datenverarbeitung Im GroßEn MaßStab, Caching-Strategien, Verbindungsmanagement
- Tests & ZuverläSsigkeit: Automatisierte Tests (Unit- Und Integrationstests), Fehlerbehebung, Chaos Engineering, Ursachenanalyse, Leistungsprofilierung, Fehlerbehebung Im Produktivbetrieb, FunktionsüBergreifende Zusammenarbeit
Sprachen
Ausbildung
Universitat de Barcelona
Master's Degree · Höhere Mathematik · Barcelona, Spanien
Universitat Pompeu Fabra
Bachelor's Degree · Informatik · Barcelona, Spanien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Joan ist in Tarragona, Spanien ansässig.
Joan spricht folgende Sprachen: Spanisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Joan hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Joan in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 11 Monate. Beachten Sie, dass Joan möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Joan gut geeignet für Rollen wie: Senior-Softwareentwickler, Machine-Learning-Engineer, Softwareentwickler.
Die neueste Position von Joan ist Senior-Softwareentwickler bei Pildo Labs.
In den letzten Jahren hat Joan für Pildo Labs und Red Points gearbeitet.
Joan hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Joan hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement.
Joan hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) und Luft- und Raumfahrt und Verteidigung gearbeitet.
Joan hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gearbeitet.
Joan hat einen Master in Höhere Mathematik von Universitat de Barcelona und einen Bachelor in Informatik von Universitat Pompeu Fabra.
Die Verfügbarkeit von Joan muss bestätigt werden.
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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