Lennart B.-End-to-End Engineer für KI-Systeme in Produktion
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Erfahrungen
Architekt / KI-Ingenieur
RTL Group
Redaktionelle KI-Agenten – GenAI
Medienbranche
Konzeption und Entwicklung eines KI-gestützten Multi-Agent-Systems zur automatisierten Erstellung und Transformation redaktioneller Inhalte. Von Newsartikeln über Teletext bis hin zu SEO-optimierten Beiträgen mit zielformatspezifischen stilistischen Anpassungen.
- Architekturdesign und Implementierung eines Agentic AI Systems
- Erstellung und Transformation redaktioneller Inhalte für mehrere Nachrichtenportale
- Topic Discoverer zur Klassifikation eingehender Nachrichtenmeldungen
- Nachbau von Agenten-Workflows in n8n zur Low-Code-Befähigung redaktioneller Teams
- Aufbau von Monitoring- und Observability-Dashboards mit Grafana
- Infrastructure as Code und Deployment auf GKE via GitLab CI/CD
Technologien: Python, Pydantic AI, GCP (GKE, BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, PubSub), AWS (Bedrock, SQS), LangGraph, LangFuse, Pydantic AI, n8n, Grafana, Prometheus, GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform
KI-Ingenieur
auxmoney GmbH
KI-Kundenagent – GenAI
Finanzbranche
Konzeption und Entwicklung eines KI-gestützten Kundensupport-Chatbots mit Tool-Nutzung und FAQ-Wissensbasis – produktiv im Einsatz.
- Implementierung eines Agentic AI Systems mit Strands Agents SDK und Amazon Bedrock AgentCore Runtime
- Aufbau einer RAG-Pipeline (Ingestion + Retrieval) mit ChromaDB als Vektordatenbank
- Definition und Integration von Guardrails zur Input-/Output-Kontrolle
- Infrastructure as Code (Terraform) und Deployment via GitLab CI/CD
- Monitoring und Observability mit AWS CloudWatch
Technologien: Python, AWS Bedrock, Strands Agents SDK, MCP, Claude, OpenAI, Parloa, ChromaDB, Terraform, GitLab CI/CD, CloudWatch, Pydantic, Git
Architekt / KI-Ingenieur
auxmoney GmbH
Intelligente Dokumentenverarbeitung – ML | GenAI | CV
Finanzbranche
Konzeption, Entwicklung und produktiver Betrieb eines ereignisgesteuerten Service zur automatischen Transformation von E-Mail-Anhängen in strukturierte Zielformate.
- Design einer ereignisgesteuerten Microservice-Architektur
- Entwicklung und Training eines PyTorch-CNN-Modells zur Dokumentklassifikation
- Region-of-Interest Detection zur Extraktion relevanter Dokumentbereiche
- Definition dokumententyp-spezifischer Pydantic-Schemas als Zielformate
- Integration von Vision-Language Models (Azure OpenAI, Mistral, Langdock) zur Schema-Befüllung
- DSGVO-konforme Verarbeitung und synthetische Datengenerierung
- Aufbau von Monitoring-Dashboards inkl. Model-Drift-Erkennung und Alerting
Technologien: Python, PyTorch, Azure OpenAI, Mistral AI, OpenCV, Pydantic, FastAPI, Kafka, Docker, Presidio, CI/CD, Git, DynamoDB, NewRelic, Langdock
KI-Ingenieur / Machine-Learning-Ingenieur
auxmoney GmbH
Intent-Erkennung – ML / GenAI
Finanzbranche
Produktiver ML-Service zur automatisierten Klassifikation und Beantwortung eingehender E-Mails.
- Beratung, Design und Implementierung von ML-Modellen zur E-Mail-Klassifikation
- LangGraph-Pipeline zur automatischen Generierung einer feingranularen E-Mail-Taxonomie
- Training eines Ensemble-Modells mit messbarer Steigerung von Precision und Recall
- Umsetzung eines RAG-Systems zur Antwortgenerierung aus historischen E-Mail-Konversationen
- DSGVO-konforme Verarbeitung und synthetische Datengenerierung
- Monitoring-Dashboards in New Relic für Model Drift und Alerting
- Model Registry und Versionierung
- A/B-Testing und Canary Deployments
Technologien: Python, scikit-learn, LangChain, LangGraph, MLflow, Hugging Face transformers, DVC, Optuna, Pydantic, Docker, Snowflake, Presidio, CI/CD, Kafka, NewRelic, smolagents, Airflow
Architekt / KI-Ingenieur
T-Systems International GmbH
KI-Operator – RAG / GenAI
Telekommunikation
Entwicklung und IT-Architekturberatung für ein Multi-Use-Case-RAG-System auf Kubernetes mit den Anwendungsfällen: Mitarbeiter-Onboarding, Smart Chat und Ticket-Assistenz.
- Beratung, Design und Implementierung von RAG-Strategien mit Fokus auf Chat-Applikationen
- IT-Architekturberatung inkl. Skalierung auf Kubernetes (Open Telekom Cloud)
- Erstellung von Evaluierungs-Pipelines zur Optimierung der RAG-Hyperparameter
- Verarbeitung multimodaler Dokumente aus der Application-Management-Domäne
- Recherche und Umsetzung von State-of-the-Art-Methoden im Bereich LLM
Technologien: Python, LlamaIndex, LangChain, Phoenix, MLflow, Ragas, MongoDB, pgvector, vLLM, Llava, Tesseract, Kubernetes, Git
Freiberuflicher AI Engineer / Data Scientist
rupcon – Lennart Brentrup IT Consulting
Data Scientist / Cloud Platform Engineer
IT-Dienstleister
Multi-Tenant RAG-Chatbot – GenAI / Cloud / MLOps
Aufbau eines mandantenfähigen RAG-Chatbots auf Azure Kubernetes mit sicherer Mandantentrennung und zentralem Identity Management.
- Modellierung und Aufbau der Azure Kubernetes Architektur
- Integration von Istio Service Mesh für Traffic Management und mTLS
- Mandantentrennung via Namespaces, OAuth2-Proxy und Azure Entra ID
- Erstellung von RAG-Chatbots mit Zugriff auf mandantenspezifische Vektordatenbanken
Technologien: Python, Kubernetes, Docker, Istio, Azure OpenAI, Azure Key Vault, Azure Entra ID, LangChain, Streamlit
Data Scientist
Informationsfabrik GmbH
Geschichtenzauber – GenAI / Bildgenerierung
Entwicklung einer generativen KI-Anwendung zur Erstellung von individuellen und visualisierten Geschichten für Kinder.
- Integration der OpenAI, Midjourney und Stable Diffusion APIs
- Prompt Engineering zur Optimierung der Text- und Bildqualität
- Entwicklung dynamischer Prompt-Templates für konsistente Story- und Bildgenerierung
- Entwicklung einer React-App als benutzerfreundliches Interface
Technologien: Python, React, LangChain, OpenAI, Stable Diffusion, Midjourney, PostgreSQL, pgvector, Azure
Data Engineer / Data Scientist
Provinzial Versicherung AG
Customer Data Hub – Data Engineering / PySpark
Versicherung
Konzeption und Entwicklung eines konzernweiten Data Warehouses für Analytics Use Cases – produktiv im Einsatz.
- DWH-Modellierung und Schemadesign
- Spezifikation und Implementierung der ETL-Strecken (PySpark)
- Automatisierte Job- und Test-Steuerung mit Airflow
- Erstellung von NBO-Trainingsdatensätzen und Training von Recommendation-Modellen
- Aufbau einer Pipeline zur generischen Kundenselektion
- Entwicklung eines Selektionstools mit PowerBI
Technologien: Python, SQL, PySpark, PyTest, Airflow, Kubeflow, PowerBI, Git
Data Scientist / Machine Learning Engineer
Informationsfabrik GmbH
Next Best Offer Excellence – ML / Recommendation
Entwicklung eines generischen Empfehlungssystems zur Prognose zukünftiger Produktkäufe.
- Explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung
- Evaluierung von Recommendation-Algorithmen
- Erstellung von Trainingspipelines
- Aufbau einer MLflow-Umgebung für Hyperparametertuning und Modell-Versionierung
Technologien: Python, Azure, MLflow, PostgreSQL, TensorFlow, LightGBM, Implicit, scikit-learn, DVC, Git, Dataiku
IT-Berater – Data Scientist
Informationsfabrik GmbH
Computer-Vision-Ingenieur / Data Scientist
Continental AG
KI-Golf-Coaching – Computer Vision / ML
Entwicklung eines Systems, das mithilfe von in Kleidung und Smartphones integrierten Sensoren sowie durch Objekterkennung in Videos Bewegungsempfehlungen für den Sportler generiert.
- Analyse und Aufbereitung von Sensor- und Videodaten
- Bildverarbeitung, Bildklassifikation und Objekterkennung mit OpenCV, TensorFlow, PyTorch
- Entwicklung individueller Trainingspipelines und Modellarchitekturen
- Evaluierung der Integration von Deep-Learning- und Gradient-Boosting-Modellen auf mobilen Endgeräten
- Versionierung der Modellleistung und Modelle mit DVC und MLflow
Technologien: Python, AWS, SageMaker, TensorFlow, PyTorch, OpenCV, YOLOv5, XGBoost, DVC, MLflow, CI/CD, Git
Data Scientist
WebComputing GmbH
Coovi – Video-Schulungsplattform – NLP / ML
Entwicklung einer Komponente zur automatischen Extraktion von Tags und Schlüsselwörtern aus Präsentationsmedien (Videos, Powerpoints).
- Anforderungsanalyse
- Implementierung und Evaluierung verschiedener Algorithmen zur Schlüsselwortextraktion (RAKE, TF-IDF, KeyBERT, spaCy)
- Entwicklung individueller Trainings- und Evaluierungspipelines
- Entwicklung einer API zur Bereitstellung von Medien und Rückgabe der Ergebnisse
- UML-Modellierung
Technologien: Python, TensorFlow, spaCy, NLTK, scikit-learn, Docker, Git
Data Scientist / Computer-Vision-Ingenieur
WebComputing GmbH
Coovi – Video-Schulungsplattform – OCR / Computer Vision
Entwicklung einer Komponente zur Extraktion von Textinhalten aus Videos und Slideshows auf Basis von OCR.
- Anforderungsanalyse
- Datenanalyse und Datenaufbereitung
- UML-Modellierung
- Evaluierung verschiedener OCR-Engines
- Entwicklung einer API zur OCR-Integration und Rückgabe der Ergebnisse
Technologien: Python, Tesseract, OpenCV, PyTorch, scikit-learn, PostgreSQL, Docker, Git
Data Scientist
WebComputing GmbH
Software Engineer
WebComputing GmbH
UDK – Umsatzdatenklassifikation – Backend / Rule Engine
Entwicklung einer Java-Anwendung zur Klassifikation von Transaktionsdaten auf Basis einer Rule Engine.
- Implementierung der Datenverarbeitung mit PostgreSQL und EasyRules
- Containerisierung und Parallelisierung mit Docker
- Entwicklung eines Userinterface mit Angular und Flask
Technologien: Java, Python, PostgreSQL, EasyRules, Docker, Angular, Flask, Git
Werkstudent – Projektmanagement
Hengst SE
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen, Medien, Unterhaltung und Druck, Versicherung und Sport und Freizeit.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence, Projektmanagement und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
Vom Prototyp bis zum produktiven Service:
7+ Jahre Erfahrung, 13 Projekte – für u.a. T-Systems, Provinzial, Continental, auxmoney und RTL.
Von Agentic AI und RAG über klassisches Machine Learning bis Computer Vision und Data Warehousing.
Ich liefere End-to-End: von der Architektur bis zum Deployment.
Fähigkeiten
- Ki-Ingenieur
- Llm-Entwicklung
- Llm-Agenten
- Rag-Pipelines
- Fine-Tuning (Lora/Peft)
- Evaluierung & Daten
- Rag-Evaluierungs-Pipelines
- Embedding-Fine-Tuning
- Machine Learning
- Klassisches Ml
- Klassifikation & Regression
- Feature-Engineering
- Cnns, Rl, Gbdt
- Computer Vision
- Objekterkennung & Ocr
- Dokumentklassifikation
- Data Engineer
- Dwh-Design & Datenmodellierung
- Etl- & Streaming-Pipelines
- Mlops
- Modellbereitstellung & Serving
- Monitoring (Daten-/Modell-Drift)
- Ci/Cd-Pipelines
Tech-Stack
- Sprachen: Python, Sql, Typescript, Java
- Ml & Genai: Pytorch, Scikit-Learn, Tensorflow, Langchain
- Daten & Infrastruktur: Pyspark, Kafka, Snowflake, Airflow
- Cloud & Devops: Azure, Aws, Docker, Kubernetes
Sprachen
Ausbildung
FH Münster
Bachelor of Science · Wirtschaftsinformatik · Münster, Deutschland
Otto von Guericke Universität
Bachelor of Science · Betriebswirtschaftslehre · Magdeburg, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Generative AI with Large Language Models (LLMs)
PyTorch Ultimate 2023
Unsupervised & Reinforcement Learning, Recommenders
TensorFlow Developer Certificate
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Lennart ist in Münster, Deutschland ansässig.
Lennart spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Lennart hat mindestens 7 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Lennart in mindestens 13 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 5 Monate. Beachten Sie, dass Lennart möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Lennart gut geeignet für Rollen wie: Architekt / KI-Ingenieur, KI-Ingenieur, KI-Ingenieur / Machine-Learning-Ingenieur.
Die neueste Position von Lennart ist Architekt / KI-Ingenieur bei RTL Group.
In den letzten Jahren hat Lennart für RTL Group, auxmoney GmbH, T-Systems International GmbH, rupcon – Lennart Brentrup IT Consulting und IT-Dienstleister gearbeitet.
Lennart hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen. Lennart hat auch etwas Erfahrung in Versicherung, Automotive und Fertigung.
Lennart hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence. Lennart hat auch etwas Erfahrung in Projektmanagement und Forschung und Entwicklung (F&E).
Lennart hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.
Lennart hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence gearbeitet.
Lennart hat einen Bachelor in Wirtschaftsinformatik von FH Münster und einen Bachelor in Betriebswirtschaftslehre von Otto von Guericke Universität.
Lennart hat 5 Zertifikate. Darunter sind: Azure Fundamentals AZ-900, Generative AI with Large Language Models (LLMs) und PyTorch Ultimate 2023.
Lennart wird ab Oktober 2026 in Teilzeit 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 1 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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