Matthias D.-Senior KI/ML-Ingenieur · Von der Forschung zur Produktion · Proteindesign, NLP, Retrieval & agentische Systeme
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Erfahrungen
Chief Technology Officer
Ordaos, Inc.
- Architektur und produktive Umsetzung der In-silico-Seite von Ordaos' 5-tägigem Protein-Iterationszyklus; Verkürzung der Design-Evaluieren-Verbessern-Schleife auf einen wöchentlichen Rhythmus.
- Interne LLM-gestützte Copiloten für technische und wissenschaftliche Workflows produktiv eingesetzt (Retrieval-Augmented; LangChain / LlamaIndex; pgvector).
- Verantwortung für die technische Ausrichtung in den Bereichen Deep Learning, ML-Infrastruktur, biologische Datensysteme und Produktivbetrieb; praktische Review-Verantwortung für Modellarchitektur, Trainingspipelines und Releases.
- Führung einer Organisation mit 9–12 Ingenieuren (Platform / ML / UX) über Team Leads; Erhalt der zentralen Engineering-Kompetenz während einer Phase des Führungswechsels.
- Entwicklung und Implementierung einer REST-API über der zentralen Datenbank als Single Source of Truth; Betreuung der Konnektoren zu den Biotech-Cloudplattformen Benchling und Kaleidoscope.
Senior Vice President of Engineering
Ordaos, Inc.
- Aufbau einer ML-Trainings- und Evaluierungsinfrastruktur, die das Training und die Evaluierung aller Produktionsmodelle lokal oder in der Cloud ermöglichte.
- Architektur und Betreuung der Implementierung des In-silico-Proteinoptimierers; Aufbau der proprietären biologischen Datenbank und des dynamischen Feature Stores.
- Architektur und Implementierung eines verteilten, cloudbasierten Systems zur Workflow-Ausführung, das Trainings- / Evaluierungs- und Proteindesignzyklen autonom ausführt; Bereitstellung als REST-API.
Director of Engineering
Ordaos, Inc.
- Aufbau der Engineering-Organisation (Platform / ML / UX-Struktur, die während der Amtszeiten als SVP und CTO skaliert wurde); Einstellung von 6 Ingenieuren.
- Einführung von agilen Methoden, Scrum, Code Reviews und Deployment-Praktiken, angepasst an ML-Epics; Implementierung eines Prototyps für pH-spezifische Bindung.
Data Scientist
Pfizer, Inc.
- Aufbau und produktive Einführung semantischer Suche und semantischen Retrievals über Hunderttausende Fertigungsabweichungsberichte in einer GxP-regulierten Umgebung (21 CFR Part 11); Verkürzung der Untersuchungszeit um 57 % und Ermöglichung standortübergreifender Erkennung von Duplikaten.
- Lieferung von Ergebnissen mit der für regulierte, auditierbare Entscheidungsunterstützung über große private Dokumentbestände erforderlichen Rückverfolgbarkeit, Validierung und Freigabe durch Fachexperten.
- Implementierung von Themen-Clustering auf Satz-Embeddings mit einer TF-IDF-Baseline für Textähnlichkeit und Retrieval.
Principal Engineer
Ordaos, Inc.
- Design und Implementierung des Deep-Learning-Prototypsystems für Proteingenerierung; Aufbau der grundlegenden Datenrepräsentation, Modell-Workflows und Bereitstellungsarchitektur von Grund auf.
Leitender Entwickler / Technischer Leiter
Kextil, LLC
- Konzipierte und entwickelte einen unternehmensweiten, aufgabenorientierten dialogbasierten Agenten (Sprache), der in den Bereichen Flugzeugwartung, Öl und Gas, Wartung medizinischer Geräte, Fertigung und Halbleiter eingesetzt wird.
- Verantwortlich für Dialogablauf, NLU, aufgabenorientiertes Verhalten und Backend-Integration in die Kundeninfrastruktur; verkürzte die Zeit zur Aufgabenerledigung durch freihändige Bedienung um ~40 % (laut Kundenangaben).
Mitgründer & Technischer Leiter
Agilingua, LLC
- Konzipierte einen integrierten Dialog-Stack für Edge-Geräte und Hardware mit begrenzten Ressourcen, der On-Device-NLU und Dialogmanagement unterstützt; lizenzierte das SDK an 6 Kunden aus den Bereichen Automotive (Ford US/Germany, GM, German Auto Labs, SpeakWithMe), VR (Deloitte) und industrieller Außendienst (Kextil).
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
NTT Communication Science Labs
- Forschung zu Reinforcement Learning für Dialogstrategien / agentenbasierte Entscheidungsfindung und domänenspezifische Fragenbeantwortung; führte zu 2 japanischen Patenten und begutachteten Veröffentlichungen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Energie und Gesundheitswesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E), Strategie und Planung und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Senior Machine-Learning-Forscher und -Ingenieur (PhD, Computer Science; 30+ peer-reviewed publications; 2 patents) mit sechs Jahren Erfahrung im Aufbau von Deep-Learning-Systemen für biologische Sequenz- und Strukturdaten. Als erster technischer Mitarbeiter und später CTO bei Ordaos entwickelte ich das Proteingenerierungssystem und die In-silico-Plattform hinter einem 5-tägigen Design-Evaluieren-Verbessern-Zyklus: Protein-Sprachmodelle, Vorhersage von Entwickelbarkeit und Eigenschaften, strukturkonditionierte Generierung, Antikörperoptimierung sowie die Datenbank-, Feature-Store- und Workflow-Infrastruktur dahinter. Zuvor arbeitete ich in NLP, semantischer Suche in GxP-regulierten Umgebungen und Reinforcement Learning.
Fähigkeiten
Deep Learning FüR Biologische Sequenzen Und Strukturen: Vorhersage Von SekundäRstrukturen Sowie Entwickelbarkeits- Und Anderen Eigenschaften FüR Vhhs, AntiköRper Und Miniproteine Aus Sequenzen Und Strukturen, Transformer-Modelle (Esm, Esmfold, Eigene Modelle), Proteingenerierung Aus NatüRlichsprachlichen Spezifikationen, AntiköRper- Und Binderoptimierung, In-Silico-Designschleifen.
Ml-Infrastruktur: Trainings- Und Evaluierungspipelines, Feature Stores, Wissenschaftliche Datensysteme, Biologische Datenbanken, Cloud- Und Lokale Trainings-Workflows.
Nlp, Suche & Retrieval: Satz-Embeddings, Semantische Suche Und Retrieval üBer Hunderttausende Private Dokumente, Themen-Clustering, Tf-Idf-Baselines, Such- Und Indexierungspipelines, Metadatengenerierung Und DatenrepräSentation FüR Retrieval, Embedding-Basierte Suche Im ProduktionsmaßStab.
Agentische & Konversationelle Ki: Aufgabenorientierte Konversationsagenten, Dialogmanagement, Nlu, Reinforcement Learning FüR Dialogrichtlinien / Agentische Entscheidungsfindung (Peer-Reviewed; 2 Patents), Integrierte Sprachassistenten.
Llm-GestüTzte Systeme: Interne Llm-Copiloten FüR Technische Und Wissenschaftliche Workflows Produktiv Eingesetzt; Retrieval-Augmented Generation Mit Langchain / Llamaindex Und Pgvector; Apis FüR Foundation Models, Prompting Und Evaluierung.
Back-End-Systeme: Architektur, Design Und Implementierung Produktiver Rest-Apis Sowie Verteilter, Cloudbasierter Workflow-AusfüHrung Mit Asynchroner Worker-Infrastruktur In Python.
Machine Learning: Deep Learning, Transformer-Modelle, Satz-Embeddings, Semantische Suche, Nlp, Reinforcement Learning, Agentische / Dialogrichtlinienbasierte Entscheidungsfindung, Llm-Evaluierung, Konversationelle Ki, Empfehlungssysteme, Bildklassifizierung, Proteingenerierung, AntiköRperoptimierung, Modellierung Biologischer Sequenzen.
Bioinformatik-Tools: Biopython, Biotite, Mmseqs2, Blast, Hmmer, Anarci, Alphafold, Esmfold 2, Boltz.
Frameworks & Nlp-Bibliotheken: Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit-Learn, Hugging Face Transformers, Sentence-Transformers, Spacy, Nltk, Esm / Esmfold.
Llm & Retrieval: Langchain / Llamaindex, Pgvector, Vektordatenbanken, Retrieval-Augmented Generation, Such- Und Indexierungspipelines, Apis FüR Foundation Models Und Prompting.
Ml-Infrastruktur: Trainings- Und Evaluierungspipelines, Feature Stores, Wissenschaftliche Datensysteme, Biologische Datenbanken, Embedding-Pipelines, Cloud-Ml-Workflows.
Engineering & Back-End: Python, C/C++, C#, Java, Sql; Fastapi, Flask, Sqlalchemy, Pgqueue, Postgresql; Verteilte Systeme, Service-Architektur, Linux.
Ki-GestüTzte Entwicklung: TäGlicher Intensiver Einsatz Von Claude Code Und Cursor üBer Den Gesamten Entwicklungszyklus Hinweg.
Branchen: Biotechnologie Und Wirkstoffforschung, Pharmazeutische Produktion (Gxp), Regulierte / Kritische Dokumenten-Workflows, Fahrzeug-Infotainment, Enterprise Field Service.
Sprachen
Ausbildung
University of Karlsruhe
PhD · Computer Science · Karlsruhe, Deutschland
University of Karlsruhe
Diploma (MS equiv.) · Computational Linguistics and Computer Science · A
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Matthias ist in New York, Vereinigte Staaten ansässig und kann in On-Site-, Hybrid- und Remote-Arbeitsmodellen arbeiten.
Matthias spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Fortgeschritten), Japanisch (Fortgeschritten).
Matthias hat mindestens 23 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Matthias in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 10 Monate. Beachten Sie, dass Matthias möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Matthias gut geeignet für Rollen wie: Chief Technology Officer, Senior Vice President of Engineering, Director of Engineering.
Die neueste Position von Matthias ist Chief Technology Officer bei Ordaos, Inc..
In den letzten Jahren hat Matthias für Ordaos, Inc. gearbeitet.
Matthias hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Automotive und Fertigung. Matthias hat auch etwas Erfahrung in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Energie und Gesundheitswesen.
Matthias hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E). Matthias hat auch etwas Erfahrung in Strategie und Planung und Business Intelligence.
Matthias hat kürzlich in Industrien wie Biotechnologie gearbeitet.
Matthias hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Strategie und Planung gearbeitet.
Matthias hat einen Doktor in Computer Science von University of Karlsruhe und einen Master in Computational Linguistics and Computer Science von University of Karlsruhe.
Matthias ist sofort in Teilzeit 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 7 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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