Luca M.-Senior-KI-Ingenieur · Produktive LLM-Systeme & angewandte Forschung
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Erfahrungen
Research Engineer, AI Lab
Cracken
Angewandtes KI-Labor mit Sitz im Vereinigten Königreich für autonome Sicherheitsanalysen. Remote-Vertragsengagement.
- Post-Training von Open-Weight-LLMs für das autonome Sicherheitsanalyseprodukt des Unternehmens (KI-Integration, Deployment auf der Infrastruktur der Kunden): domänenspezifische Abliteration und Fine-Tuning zur Leistungssteigerung bei spezialisierten Cybersecurity-Aufgaben.
- RedLineBench (offen, MIT) mitentwickelt: 153 fundierte Aufgaben, die Verweigerung und Fähigkeiten getrennt bewerten, gewichtete LLM-as-Judge-Bewertungsmatrix, Referenzlauf über Frontier- und Open-Modelle mit zwei unabhängigen Bewertern. Agentischer Benchmark in Vorbereitung.
Repository: [link] Artikel: [link]
Senior AI & LLM Engineer
Replika
Verantwortlich für den Neuaufbau der dialogbasierten Engine, die mehr als 35M globale Nutzer bedient, und Koordination eines Teams von 3 Personen.
Eine hybride RAG- und Präferenzoptimierungsarchitektur entwickelt: +40% Nutzerbindung, +25% Dialogkohärenz bei Produktivmetriken.
Die Inferenzlatenz durch Optimierung des Serving-Pfads und einen leichtgewichtigen Klassifikator, der LLM-Aufrufe ersetzt, um 30% reduziert, während Sicherheits- und Qualitätsleitplanken erhalten blieben.
Mitgründer & ML-Ingenieur
AndromedAI
Eine KI-Plattform zur Optimierung des E-Commerce mitgegründet; €1.1M Pre-Seed eingeworben.
Eine agentische Pipeline entwickelt, die E-Commerce-Produktbeschreibungen im großen Maßstab umschreibt, sowie eine Produktklassifikation mit Cross-Encoder und 95%+ Genauigkeit auf einer Open-Set-Taxonomie für mehr als 100K Produkte.
KI-Ingenieur & Core Contributor, semantic-router
Aurelio AI
Langfristiges B2B-Engagement über GradientLabs seit Oktober 2023.
Maßgeblich an semantic-router beteiligt, Aurelios Open-Source-Entscheidungsschicht für LLM-Anwendungen (deterministisches Routing, Kosten-/Latenzkontrolle) — 3,200+ GitHub-Sterne, von Drittanbietern produktiv eingesetzt.
Retrieval-, Routing- und Evaluierungskomponenten für Enterprise-RAG-Systeme entwickelt; NLP-Lösungen ganzheitlich umgesetzt.
Repository: [link]
Gründer & KI-Ingenieur
GradientLabs (eigene Beratung)
B2B-Engagements neben den oben genannten Rollen; langfristige und projektbasierte Kunden.
Aurelio AI — seit Oct 2023, langfristiges Engagement
- Maßgeblich an semantic-router beteiligt, Aurelios Open-Source-Entscheidungsschicht für LLM-Anwendungen (deterministisches Routing, Kosten-/Latenzkontrolle) — 3,200+ Sterne, von Drittanbietern produktiv eingesetzt.
- Retrieval-, Routing- und Evaluierungskomponenten für Enterprise-RAG-Systeme entwickelt; NLP-Lösungen ganzheitlich umgesetzt.
PolarFrequency, WritePal, Muze, XRIGLOBAL — projektbasierte Engagements
- Produktive LLM-Systeme (RAG-Pipelines, Agenten, multimodale Workflows) entwerfen, ausliefern und betreiben, die kundenübergreifend 600K+ MAU bedienen, mit vollständiger Verantwortung für Architektur, Evaluierung, Deployment und Observability.
- Typisches Engagement: eine LLM-Funktion vom Prototyp bis zum Produktiveinsatz bringen — Design von Retrieval und Routing, Evaluierungssets zur Erkennung von Regressionen, Kosten-/Latenzplanung, Monitoring — und Gründer zur KI-Roadmap beraten.
KI-Beratung
Unabhängige Beratung
Unabhängige B2B-KI-Beratung im Rahmen projektbasierter Kundenaufträge, darunter Muze, PolarFrequency, WritePal und XRIGLOBAL.
- Entwicklung, Einführung und Betrieb produktiver LLM-Systeme, RAG-Pipelines, Agenten und multimodaler Workflows mit insgesamt 600K+ MAU bei Kunden.
- Durchgängige Verantwortung für Architektur, Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung.
- Überführung von KI-Funktionen vom Prototyp in den produktiven Einsatz: Entwicklung von Retrieval- und Routing-Konzepten, Evaluierungsdatensätzen zur Erkennung von Regressionen, Budgetierung und Überwachung von Kosten und Latenz.
- Beratung von Gründern zur KI-Roadmap.
Mitgründer & Leiter Computer Vision
RoboTO · Politecnico di Torino
Angewandte KI-Forschung für Robotik: Leitung des CV-Bereichs, 3x schnellere YOLOv5/v8-Inferenz auf NVIDIA Jetson, SLAM- und ROS2-Integration für autonome Roboter.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Einzelhandel und Professionelle Dienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
KI-Ingenieur, der LLM-Systeme von der Forschungsidee bis zum produktiven Einsatz im großen Maßstab entwickelt. Die dialogbasierte Engine hinter Replika (35M+ Nutzer) auf einem hybriden RAG- und präferenzoptimierten Stack neu aufgebaut; maßgeblich an semantic-router beteiligt (3,200+ GitHub-Sterne); derzeit angewandte Forschung zu Open-Weight-Modellen bei Cracken (Post-Training, Abliteration, Evaluierungen — Mitautor des offenen RedLineBench). Erfahrung reicht von Post-Training, Evaluierungen und Retrieval bis hin zu verteilter und Edge-Inferenz (M.Sc.-Thesis zur CNN-Inferenz auf FPGA-basierten DPU-Clustern). Technischer Mitgründer mit eingeworbenem €1.1M Pre-Seed.
Ansässig in Ancona, Italien (CET). Verfügbar in Teilzeit oder Vollzeit, remote, B2B.
Open Source & Forschung:
- RedLineBench — Benchmark zum Vergleich von Verweigerung und Fähigkeiten für offensive Cyber-Aufgaben; 153 Prompts, Referenzlauf mit zwei unabhängigen Bewertern. [link] — Artikel: [link]
- semantic-router — LLM-Entscheidungs- und Routing-Schicht (Python), 3,200+ GitHub-Sterne. [link]
Auszeichnungen: Pwnthem0le-CTF-Team — italienisches Team auf Platz #1, 2 Jahre; Autor von Challenges (m0lecon, CyberChallenge.IT).
LinkedIn: [link] GitHub: [link] Texte: [link]
Fähigkeiten
- Post-Training & Evaluierungen: PräFerenzoptimierung (Dpo), Sft, Lora Und VollstäNdiges Fine-Tuning, Abliteration / Bearbeitung Von Verweigerungsrichtungen, Benchmark-Design, Kalibrierung Von Llm-As-Judge
- Retrieval & Agenten: Rag-Architektur, Embeddings Und Reranker, Semantisches Routing, Agenten Mit Tool-Nutzung, Guardrails
- Inferenz & Systeme: Verteilte Und Edge-Inferenz, Quantisierung, Latenzoptimierung, Fpga/Dpu- Und Jetson-Deployment, Microservices
- Stack: Python, Rust, C++, Typescript · Pytorch, Hugging Face, Vllm · Docker, Aws, Gcp, Redis, Postgresql, Vektordatenbanken
Sprachen
Ausbildung
Politecnico di Torino
M.Sc. · Computer Engineering, AI & Data Analytics · Italien
Università Politecnica delle Marche
B.Sc. · Italien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Luca ist in Ancona, Italien ansässig.
Luca spricht folgende Sprachen: Italienisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Luca hat mindestens 7 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Luca in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate. Beachten Sie, dass Luca möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Luca gut geeignet für Rollen wie: Research Engineer, AI Lab, Senior AI & LLM Engineer, Mitgründer & ML-Ingenieur.
Die neueste Position von Luca ist Research Engineer, AI Lab bei Cracken.
In den letzten Jahren hat Luca für Cracken, Replika, AndromedAI, Aurelio AI und GradientLabs (eigene Beratung) gearbeitet.
Luca hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Einzelhandel und Professionelle Dienstleistungen.
Luca hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).
Luca hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Einzelhandel und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.
Luca hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Luca hat einen Master in Computer Engineering, AI & Data Analytics von Politecnico di Torino und einen Bachelor von Università Politecnica delle Marche.
Luca 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 5 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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