Nima Nooshi - Daten- und KI-Architekt

Q: Wo ist Nima ansässig?

Nima ist in München, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Nima?

Nima spricht folgende Sprachen: Persisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Nima?

Nima hat mindestens 15 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Nima in mindestens 11 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 5 Monate . Beachten Sie, dass Nima möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Nima?

Die neueste Position von Nima ist Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures .

Q: Für welche Unternehmen hat Nima in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Nima für LLM Ventures und Databricks gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Nima die meiste Erfahrung?

Nima hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Professionelle Dienstleistungen und Bank- und Finanzwesen . Nima hat auch etwas Erfahrung in Einzelhandel und Fertigung .

Q: In welchen Bereichen hat Nima die meiste Erfahrung?

Nima hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Business Intelligence und Kundendienst . Nima hat auch etwas Erfahrung in Finanzen , Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) .

Q: In welchen Industrien hat Nima kürzlich gearbeitet?

Nima hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Bank- und Finanzwesen und Einzelhandel gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Nima kürzlich gearbeitet?

Nima hat kürzlich in Bereichen wie Kundendienst , Business Intelligence und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Empfohlener Experte

München, Deutschland

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Erfahrungen

Jan. 2025 - Dez. 2026

2 Jahre

Deutschland

Mitbegründer & LLM-Ingenieur

LLM Ventures

Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung

Jan. 2024 - Heute

2 Jahre 4 Monate

KI-gestützter Optionshandels-Copilot (graVIXor) — persönliches Projekt

Konzipiertes Multi-Agenten-System zur autonomen Generierung von Handelsideen und Echtzeit-Risikomonitoring
Implementierte Marktregime-Erkennung, um Strategieempfehlungen dynamisch anzupassen
Entwickelte erklärbare KI-Schicht, die transparente Begründungen für jede Handelsempfehlung liefert
Entwickelte Coaching-Funktionen mit personalisierten Lernpfaden für Optionshändler
Technologie-Stack: Python, Multi-Agent-Frameworks, Finanz-APIs, React, Echtzeit-Streaming

Jan. 2024 - Dez. 2025

2 Jahre

LLM-basierter Optionshandels-Copilot & Portfolio-Intelligenz-Plattform

Entworfen und aufgebaut ein Multi-Agenten-LLM-System als Echtzeit-Trading-Coach für Privatanleger im Optionshandel, das den gesamten Lebenszyklus von der Ideenfindung bis zur Positionsverwaltung abdeckt
Implementiert einen zustandsbehafteten, orchestrierten KI-Workflow, der auf Live-Portfolio- und Marktdaten arbeitet
Entwickelt autonome Trade-Management-Agenten, die offene Positionen überwachen, Risiko-Schwellenwerte erkennen und Anpassungen (Schließen, Rollen, Rebalancieren) mit Vertrauensbewertungen und Dringlichkeitsstufen empfehlen
Integriert Echtzeit-Marktsignale in die LLM-Entscheidungsfindung für kontextbewusste, adaptive Empfehlungen
System für Transparenz und Lernen konzipiert: Jede Empfehlung ist erklärbar, abfragbar und dient als kontextuelle Schulung für den Trader
Technologie-Stack: Python, OpenAI (Modelle der GPT-4-Klasse), LangChain-ähnliche Orchestrierung, Multi-Agenten-Architekturen, Marktdaten-APIs, strukturierte Zustandsverwaltung, asynchrone Pipelines, Cloud-native Bereitstellung

Jan. 2024 - Dez. 2025

2 Jahre

RAG-System für regulatorische Compliance

Implementiert eine vierstufige Verarbeitungspipeline (Dokumenten-Parsing, semantische Suchschicht, Wissensgraph, Multi-Agent-Orchestrierung)
Entwickelte automatisierte Validierungsprüfungen zur Integrität der Datenblöcke
Erstellt einen Gold-Standards-Evaluationssatz (über 100 annotierte Frage-Antwort-Paare) zusammen mit Compliance-Fachexperten
Erzielte 92% Retrieval Precision@5 durch iteratives Tuning von Embedding-Modellen und Re-Ranking
Eingesetzt in einer Cloud-Infrastruktur mit strukturierter Protokollierung jedes Retrieval- und Generierungsschritts (Audit-Trail)
Implementierte Schutzmechanismen: Zitierungsprüfung, Halluzinations-Detektion und Vertrauensbewertung
CI/CD-Pipeline mit automatisierten Regressionstests gegen den Evaluationssatz vor jedem Deployment

Jan. 2024 - Dez. 2024

1 Jahr

LLM-basierte Automatisierung des Kundensupports — Enterprise-Einzelhandelskunde

Entworfen und bereitgestellt einen RAG-basierten Support-Assistenten, der die durchschnittliche Bearbeitungszeit um 40% gesenkt hat
Über 50.000 Wissensdatenbankartikel in einen Vektor-Speicher übernommen; semantische Suche mit Re-Ranking implementiert
Erstellte eine E-Mail-Automatisierungspipeline: Klassifikation, Sentiment-Analyse, Zusammenfassung und Antwortgenerierung
Integriert mit bestehenden CRM-Systemen via REST-APIs; bereitgestellt mit Echtzeit-Überwachung und Feedback-Schleifen
Technologie-Stack: LangChain, OpenAI/Azure OpenAI, Pinecone, Python, Delta Lake, MLflow

Jan. 2023 - Dez. 2024

2 Jahre

Feinkörnige Bedarfsprognose in großem Maßstab — Fertigung & Einzelhandel

Skalierbares Prognosesystem aufgebaut, das täglich über 100K+ Prognosen pro SKU-Standort generiert und die Genauigkeit um 15 % verbessert hat
Prophet- und SARIMAX-Modelle implementiert und mit automatisierter Hyperparameter-Optimierung auf verteilten Rechenressourcen ausgestattet
Feature-Engineering-Pipelines entworfen, die Saisonalität, Promotionen und externe Signale berücksichtigen
Bestandsoptimierungsschicht erstellt, die Prognosen in umsetzbare Beschaffungsempfehlungen übersetzt
Stack: PySpark, Prophet, MLflow, Delta Lake, Airflow, Azure ML

Jan. 2023 - Dez. 2023

1 Jahr

Vorhersage des Customer Lifetime Value — E-Commerce-Plattform

Wahrscheinlichkeitsbasiertes CLV-Modell (BG/NBD + Gamma-Gamma) entwickelt, das 10M+ Kundentransaktionen verarbeitet
Marketing-Team befähigt, Kunden nach prognostiziertem Wert zu segmentieren; Kundenbindungs-ROI um 25 % gesteigert
Echtzeit-Scoring-API aufgebaut, die personalisierte Angebote basierend auf individuellen CLV-Prognosen bereitstellt
In Marketing-Automation-Plattform integriert, um Kampagnen basierend auf Wertschwellen auszulösen
Stack: Python, Lifetimes, PySpark, Delta Lake, FastAPI, Azure Functions

Jan. 2019 - Dez. 2025

7 Jahre

Deutschland

Sr. Customer Enablement Architect / Sr. Customer Success Engineer

Databricks

Erster CSE in der DACH-Region; technische Beratungs- und Enablement-Praktiken von Grund auf aufgebaut
Betreuung eines Geschäftsvolumens von über 5 Mio. $ ARR mit konstant über 100 % Netto-Umsatzbindung
Skalierbare Enablement-Programme für die größten Unternehmen der Region entworfen und umgesetzt
POVs, Erfolgskriterien und SOWs für Greenfield-Datenplattform- und KI-Initiativen definiert

Jan. 2018 - Dez. 2019

2 Jahre

Manager – Analytics & Applied Intelligence

Accenture

End-to-End-Verantwortung für AI/ML-Projekte: Definition des Projektumfangs, Lösungsdesign, Teamführung, Produktionsübergabe
Entwicklungsteams in verschiedenen Projekten geleitet; AI-Anwendungsfälle vom PoC bis zur Produktion bereitgestellt

Jan. 2014 - Dez. 2018

5 Jahre

Senior Consultant

PwC

Preis- und Risikodatenflüsse für Trading-/Treasury-Produkte aufgebaut; quantitative Bibliotheken integriert
Regulatorisches und Risikoreporting durch Technologiearchitektur und Datenqualitätskontrollen unterstützt

Jan. 2011 - Dez. 2013

3 Jahre

Berater

ADWEKO Group

SAP-Beratung und Implementierungsprojekte im Banken- und Finanzwesen

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel und Fertigung.

Informationstechnologie (IT)

Professionelle Dienstleistungen

Bank- und Finanzwesen

Einzelhandel

Fertigung

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Kundendienst, Finanzen, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).

Informationstechnologie (IT)

Business Intelligence

Kundendienst

Finanzen

Produktentwicklung

Forschung und Entwicklung (F&E)

Zusammenfassung

Daten- und KI-Architekt mit über 14 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von End-to-End-Lösungen—von Lakehouse-Architekturen und ML-Pipelines bis hin zu produktiven LLM-Deployments und Multi-Agenten-Systemen. Nachweisliche Erfolge im Unternehmen auf Konzernebene (Databricks, Accenture, PwC) kombiniert mit praktischer Startup-Erfahrung im Aufbau von Open-Source-KI-Produkten.

Tiefes Know-how in Spark, Delta Lake, Azure/AWS/GCP und modernen GenAI-Stacks. Ich unterstütze Organisationen dabei, Datenplattformen und KI-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und zu betreiben, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.

Fähigkeiten

Daten & Analytik: Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Azure Synapse, Bigquery, Snowflake, Dbt, Airflow, Kafka
Ki & Maschinelles Lernen: Llm/genai, Rag, Langchain, Llamaindex, Mlflow, Pytorch, Hugging Face, Feinabstimmung, Vektor-datenbanken
Agentensysteme: Multi-agenten-architekturen, Tool-use-agenten, On-device-llms, Crewai, Autogen, Langgraph
Cloud & Devops: Azure, Aws, Gcp, Terraform, Docker, Kubernetes, Ci/cd, Mlops, Unity Catalog, Data Governance

Sprachen

Persisch

Muttersprache

Deutsch

Verhandlungssicher

Englisch

Verhandlungssicher

Ausbildung

Okt. 2020 - Juni 2022

TU München

M.Sc. · Physik · München, Deutschland

KIT

Ph.D. · Finanzmathematik · Karlsruhe, Deutschland

Sharif University

B.Sc. · Physik · Tehran, Iran, Islamische Republik

Zertifikate & Bescheinigungen

Apache-Spark-Entwicklerzertifizierung

Sharif University

Databricks-Zertifizierung zum Dateningenieur (Professional)

Databricks

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 11

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 7.5 J.

Durchschn. Dauer 2 J. 6 M.

Längste Erfahrung 6 J. 11 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 1 (Deutschland)

Hauptland Deutschland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Mitbegründer & LLM-Ingenieur, KI-gestützter Optionshandels-Copilot (graVIXor) — persönliches Projekt, LLM-basierter Optionshandels-Copilot & Portfolio-Intelligenz-Plattform

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Kundendienst

Qualifikationen

Höchster Abschluss Doktor

Zertifikate erworben 2

Profil

Erstellt

Februar 2026

Stand

April 2026

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Häufig gestellte Fragen

Du hast Fragen? Hier findest du mehr.

Wo ist Nima ansässig?

Nima ist in München, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Nima?

Nima spricht folgende Sprachen: Persisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Nima?

Nima hat mindestens 15 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Nima in mindestens 11 verschiedenen Rollen und für 5 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 5 Monate. Beachten Sie, dass Nima möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Nima am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Nima gut geeignet für Rollen wie: Mitbegründer & LLM-Ingenieur, KI-gestützter Optionshandels-Copilot (graVIXor) — persönliches Projekt, LLM-basierter Optionshandels-Copilot & Portfolio-Intelligenz-Plattform.

Was ist das neueste Projekt von Nima?

Die neueste Position von Nima ist Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures.

Für welche Unternehmen hat Nima in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Nima für LLM Ventures und Databricks gearbeitet.

In welchen Industrien hat Nima die meiste Erfahrung?

Nima hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bank- und Finanzwesen. Nima hat auch etwas Erfahrung in Einzelhandel und Fertigung.

In welchen Bereichen hat Nima die meiste Erfahrung?

Nima hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Kundendienst. Nima hat auch etwas Erfahrung in Finanzen, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).

In welchen Industrien hat Nima kürzlich gearbeitet?

Nima hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Einzelhandel gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Nima kürzlich gearbeitet?

Nima hat kürzlich in Bereichen wie Kundendienst, Business Intelligence und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Nima?

Nima hat einen Doktor in Finanzmathematik von KIT, einen Master in Physik von TU München und einen Bachelor in Physik von Sharif University.

Ist Nima zertifiziert?

Nima hat 2 Zertifikate. U.a: Apache-Spark-Entwicklerzertifizierung und Databricks-Zertifizierung zum Dateningenieur (Professional).

Wie ist die Verfügbarkeit von Nima?

Nima ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Nima?

Der Stundensatz von Nima hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Nima beauftragen?

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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1400

1050

700

350

⌀ Markt: 1088-1248 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.