Lewis M.-AI/ML Engineer & Cloud Solutions Architect | Entwicklung von Data- & AI-Systemen für den Produktivbetrieb | Generative AI |
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Erfahrungen
Senior AI Engineer
Qubiten
- End-to-End-Design und Entwicklung von AI-Systemen für den Produktivbetrieb geleitet, von Product Discovery und Architektur bis hin zu Deployment und Skalierung.
- Agentische AI-Plattformen und domänenspezifische AI-Produkte aufgebaut, z. B. für Recht, Civic und Wissensassistenten, mit LLMs, RAG-Pipelines und Multi-Agent-Orchestrierung.
- Den gesamten AI-Lifecycle verantwortet: Datenerfassung und -aufbereitung, Embedding-Strategien, Retrieval-Optimierung, Modellauswahl, Fine-Tuning, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung.
- Skalierbare Backend-Services und APIs (FastAPI / Python) entworfen und AI-Workflows mit Web- und Mobile-Anwendungen integriert.
- Sichere und kosteneffiziente AI-Infrastruktur über Cloud-Plattformen hinweg umgesetzt, inklusive Monitoring, Logging und Performance-Optimierung.
- Eng mit Gründern, Product und Stakeholdern zusammengearbeitet, um Business- und regulatorische Anforderungen in zuverlässige AI-Systeme zu übersetzen.
- Best Practices für AI-Sicherheit, Genauigkeit, Erklärbarkeit und Governance in realen Deployments etabliert.
- Zur Produktstrategie, technischen Roadmaps und langfristigen Plattformarchitektur für AI-getriebene Produkte beigetragen.
Senior Python Engineer (LLM Training & RLHF)
SuperAnnotate
- Technische Audits von KI-generiertem Python-Code durchgeführt und dabei algorithmische Komplexität, Sicherheitsrisiken und die Einhaltung von Designmustern für den Produktivbetrieb bewertet.
- 'Gold Standard'-Referenzimplementierungen und detaillierte technische Erklärungen erstellt, um das Reasoning des Modells zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren.
- An RLHF- und Alignment-Workflows mitgewirkt und dabei Enterprise-Software-Standards mit Fokus auf Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Korrektheit gestärkt.
AI Research & Generative AI Specialist
Uber AI Solutions
- Mit Forschern und Engineers zusammengearbeitet, um Generative-AI-Systeme der nächsten Generation durch angewandte Forschung und Datenbewertung voranzubringen.
- Übergeordnete Forschungsziele in strukturierte Workflows für Datenerhebung, Benchmarking und Evaluation übersetzt.
- AI-Benchmarking-Tasks entworfen und verfeinert, abgestimmt auf wissenschaftliche Strenge, ethische Standards und Praxisrelevanz.
- Hochwertige Prompts, Datensätze und Evaluationsartefakte erstellt, die das Reasoning und die faktische Genauigkeit von Modellen auf die Probe stellen.
- Validierung und Fact-Checking durchgeführt, um Bias und Fehlinformationen in Trainings- und Evaluationsdaten zu reduzieren.
Senior AI Engineer
High5
- Ausgewähltes Mitglied eines kuratierten globalen Talentnetzwerks zur Unterstützung von Fortune-500- und Global-2000-Kunden.
- An AI-Fokusprojekten in den Bereichen Machine Learning, NLP und angewandte Forschung mitgewirkt.
GenAI Expert
TELUS Digital
- Design und Prototyping von Generative-AI-Lösungen über Enterprise-Plattformen hinweg geleitet, mit Fokus auf Automatisierung und Personalisierung.
- Produkt- und Engineering-Teams bei der GenAI-Architektur beraten, einschließlich LLM-Auswahl, Embeddings, RAG-Pipelines und verantwortungsvoller AI-Governance.
- AI-gestützte Workflows mit OpenAI APIs, LangChain und Vektor-Datenbanken aufgebaut und evaluiert.
- Experimentieren, Modellevaluation und Performance-Optimierung vorangetrieben, abgestimmt auf Geschäftsziele.
AI Data Specialist
RWS Group
- KI-Modelle mit A/B-Tests, strukturierter Annotation und qualitativem Feedback bewertet und eingeordnet, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
- Prompts entworfen und weiterentwickelt, um Kohärenz, faktische Verankerung und kontextuelles Schlussfolgern zu verbessern.
- RLHF-Pipelines unterstützt, indem ich das Modellverhalten und die Ausrichtung auf menschliche Absichten verfeinert habe.
- KI-Sicherheits- und Red-Teaming-Reviews durchgeführt, um Risiken in Bezug auf Bias, Toxizität und Halluzinationen zu erkennen.
AI/ML Engineer
Braintrust
- End-to-End-KI-Systeme in Produktionsqualität architektonisch entworfen, entwickelt und bereitgestellt, mit Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von der Datenaufnahme und Modellentwicklung bis hin zu sicherem API-Design und Cloud-Deployment.
- Datenintensive Backend-Services mit Python (FastAPI, Flask) gebaut und skaliert, um saubere, asynchrone REST-APIs für ML-Inference in Echtzeit bereitzustellen.
- Fortgeschrittene Generative-KI-Systeme entworfen und umgesetzt, darunter: eine produktionsreife Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipeline für nachvollziehbare Dokumentenanalyse; ein Multi-Agenten-LLM-Framework für robuste Funktionsaufruf-Validierung und Tool-Orchestrierung.
- MLOps-Pipelines mit Docker, GitHub Actions und Terraform über AWS und GCP implementiert, um automatisiertes Training, Validierung und Deployment zu ermöglichen.
- Sichere, benutzernahe KI-Produkte mit OAuth2/JWT-Authentifizierung entwickelt, unterstützt durch Multi-Tenant-Architekturen.
- PostgreSQL- und Redis-Datenebenen entworfen und optimiert, um bei Produktionslast geringe Latenzen zu erreichen.
Data Analyst
Qubiten
- Datengetriebene Erkenntnisse durch Analysen, Reports und Dashboards geliefert, um Geschäfts- und Marketingentscheidungen zu unterstützen.
- Datenmodelle und Pipelines in AWS-basierten Analytics-Umgebungen entworfen und gepflegt.
- Funktionsübergreifende Teams mit Ad-hoc-Analysen, Experimenten und Performance-Reports unterstützt.
Data Analyst
Quebec
- Komplexe Daten analysiert und interpretiert, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
- Datenmodelle, Reports und Dashboards entworfen und umgesetzt, um Geschäftsprozesse zu vereinfachen.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um Anforderungen zu sammeln und datengetriebene Strategien zu verbessern.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Regierung und öffentliche Verwaltung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing, Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Strategie und Planung.
Zusammenfassung
Ich bin ein ergebnisorientierter AI Engineer und doppelt zertifizierter Cloud Solutions Architect (GCP & AWS) mit Schwerpunkt auf der Architektur, Entwicklung und Bereitstellung sicherer Full-Stack-AI-Systeme für den Produktivbetrieb. Ich habe nachweislich End-to-End-Projekte verantwortet, von der Systemarchitektur auf hoher Ebene bis zur praktischen Umsetzung anspruchsvoller Generative-AI-Anwendungen, sicherer Backends und skalierbarer Cloud-Infrastruktur. Meine Stärke liegt im Aufbau zuverlässiger, datenintensiver Produkte mit Security-First-Mindset, belegt durch tiefe Erfahrung mit Authentifizierungsabläufen (OAuth2/JWT), MLOps und der Optimierung von Datenbanken mit hohem Traffic.
Fähigkeiten
- Ai & Ml: Generative Ai, Llm-Agent-Workflows (Rag, Tool-Use), Multi-Agent-Systeme, Langchain, Langgraph, Prompt Engineering, Rlhf, Fine-Tuning
- Cloud & Devops: Gcp Professional Cloud Architect, Aws Solutions Architect, Docker, Ci/Cd (Github Actions), Mlops, Infrastructure As Code (Terraform), Serverless Computing
- Backend & Dbs: Python (Fastapi, Flask), Asynchrone Programmierung, Rest- & Streaming-Apis, Verteilte Systeme, Postgresql, Redis, Nosql (Mongodb)
- Security: Oauth2, Jwt, Token-Verwaltung, Sichere Api-Architektur, Rbac, Multi-Tenant-Architektur
- Data Engineering: Apache Spark, Apache Airflow, Dbt, Sql, Etl/Elt-Pipelines, Bigquery, Snowflake
Sprachen
Ausbildung
Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology
Bachelor of Science · Mathematik und Informatik · Kenia
Zertifikate & Bescheinigungen
AWS Cloud Solutions Architect
Building Data Lakes on AWS
AWS
Developing AI Applications with Python and Flask
IBM
Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain
IBM
GCP Professional Cloud Architect
Generative AI Advance Fine-Tuning for LLMs
IBM
Google Business Intelligence Specialization
IBM Data Engineering Specialization
IBM
IBM Generative AI Engineering with LLMs Specialization
IBM
Open Source Software Development Methods
The Linux Foundation
Project: Generative AI Applications with RAG and LangChain
IBM
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Lewis ist in Nairobi, Kenia ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Lewis spricht folgende Sprachen: Suaheli (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Lewis hat mindestens 6 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Lewis in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 8 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 8 Monate. Beachten Sie, dass Lewis möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Lewis gut geeignet für Rollen wie: Senior AI Engineer, Senior Python Engineer (LLM Training & RLHF), AI Research & Generative AI Specialist.
Die neueste Position von Lewis ist Senior AI Engineer bei Qubiten.
In den letzten Jahren hat Lewis für Qubiten, SuperAnnotate, Uber AI Solutions, High5 und TELUS Digital gearbeitet.
Lewis hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Regierung und öffentliche Verwaltung.
Lewis hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Marketing. Lewis hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Strategie und Planung.
Lewis hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Regierung und öffentliche Verwaltung gearbeitet.
Lewis hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Marketing gearbeitet.
Lewis hat einen Bachelor in Mathematik und Informatik von Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology.
Lewis hat 11 Zertifikate. Darunter sind: AWS Cloud Solutions Architect, Building Data Lakes on AWS und Developing AI Applications with Python and Flask.
Lewis 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 9 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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