Rutger (H.) Boels-Geschäftsführer
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Erfahrungen
Partner & Geschäftsführer
AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Senior Data Scientist / Lead Data Scientist / Senior Manager Data Science
Eraneos
- Projektleiter für Abstell-Empfehlungen zur Energieeinsparung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektarbeiter für den Einsatz von KI für das Auswerten von Zugfunkgespräche
- Koordinator für ein Projekt zur Verbesserung der Code-Qualität von zentraler Dispositionssoftware bei einem Eisenbahninfrastrukturunternehmen in Deutschland
- Projektleiter für Use Case Ideation in der Produktion bei einem regionalen Mobilitäts- und Verkehrsunternehmen
- Teamleiter und Data Scientist für Materialbedarfsprognosen für die Instandhaltung von Schienenfahrzeuge
- Data Scientist für das Auswerten von Zeitreihen für den Zustand von Radscheiben auf Basis bahnseitigen Meßanlagen.
- Data Scientist im Bereich Radsatz-Lebenszyklus-Management bei verschiedenen Mobilitäts- und Verkehrskonzernen
- Data Scientist für die Analyse technischer Dokumente für Züge bei einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Data Scientist für die Analyse von Beschaffungs-Dokumenten bei einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Teamleiter für Objekterkennung an Unfallstellen mit Hilfe von Drohnen bei einem großen Forschungszentrum für Luft- und Raumfahrt
Lead Data Scientist
Ramboll Management Consulting
- Aufbau und Leitung einer Data-Science-Praxis als Corporate Startup innerhalb eines großen multinationalen Ingenieur- und Managementberatungsunternehmens
Junior Professor and Researcher
Universität Hamburg
- International anerkannter Forscher in der theoretischen Teilchenphysik, Veröffentlichungen in führenden Fachzeitschriften
- Sprecher bei internationalen Workshops, Konferenzen und Seminaren weltweit
- Dozent in Bachelor- und Masterstudiengängen an der Universität Hamburg
- Gruppenleiter einer unabhängigen Forschungsgruppe mit Forschern, Doktoranden sowie Bachelor- und Masterstudierenden; Betreuung von zwei Doktorarbeiten
Postdoktorand
Niels Bohr Institute
- Forschung in theoretischer Teilchenphysik
- Entwicklung eines Frameworks für höherdimensionale Spinor-Helizität
Postdoktorand
University of Oxford
- Forschung in theoretischer Teilchenphysik
Doktorand
Universität Amsterdam
Forschung in theoretischer Hochenergiephysik
Senior AI Engineer
AI.IMPACT
- Agentic-RAG-Semantic-Search-Plattform: End-to-End-Design und -Bereitstellung einer semantischen Such-Chat-Anwendung unter strengen Anforderungen an Inferenzbudget, p90-Latenz und Antwortqualität. Hybride Retrieval-Strategie (Open-Source-LLMs + aufgabenbezogene Modelle), Sub-Agenten-Architektur, semantisches Caching (0,90-Schwelle) und strukturiertes Memory-Management — 60 % weniger Suchzeit für Mitarbeitende, validiert mit dem RAGAS-Framework.
- Intelligente Dokumentenaufnahme & Nachverfolgbarkeit: Aufbau eines KI-gestützten Systems zur automatischen Extraktion und Verknüpfung von Anforderungen aus heterogenen Stakeholder-Dokumenten (PDF-Parsing, modernste Layout-Erkennung für unstrukturierte Inhalte). Automatisierte Änderungserkennung und Versionierung — ersetzte manuelle Dateneingabe und stärkte die Datenqualität in prozesskritischen Workflows.
- Containerisierte Microservice-Deployments: Bereitstellung von RAG- und ML-Pipelines als Docker-basierte Microservices auf der internen Serverplattform — Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und reibungsloser Produktivbetrieb für Unternehmensanwender.
- Predictive-ML-Pipelines: Aufbau strukturierter ML-Pipelines (Datenbereinigung, statistische Analyse, Feature Engineering, Modellentwicklung und -bewertung) für Anwendungen zur prädiktiven Überwachung — über 90 % Vorhersagegenauigkeit, containerisierte Bereitstellung.
- Embedded ML & Patente: Entwurf eines leichten ML-Modells (<500 KB ROM, <50 KB RAM, >98 % Genauigkeit) in Übereinstimmung mit den EURO-NCAP-Standards — die Beiträge führten zu 3 erteilten Patenten in Deutschland.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Transport und Logistik, Professionelle Dienstleistungen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Informationstechnologie (IT).
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Betrieb, Qualitätssicherung, Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Beschaffung und Einkauf.
Zusammenfassung
Ich habe KI- und Data-Consulting-Praxen aufgebaut, die sich darauf konzentrieren, europäische Unternehmen bei der Einführung moderner Datenplattformen und künstlicher Intelligenz zu unterstützen. Ich verbinde praktische Erfahrung in Echtzeit-Datenprojekten im Mobilitäts- und Verkehrssektor mit soliden analytischen Fähigkeiten, die ich über Jahre in der theoretischen Physik-Forschung aufgebaut habe. Meine Arbeit reicht von der Entwicklung von Empfehlungen zur Senkung von Kosten und Echtzeit-Steuerungssystemen bis zur Koordination von Teams in der Data Science. Ich blühe auf, wenn ich komplexe analytische Herausforderungen in praktische Lösungen verwandle, die die operative Effizienz verbessern.
Ich bin Experte für KI in der Praxis. Ich habe persönlich Anwendungen für Kunden mit Coding Agents umgebaut, entwickelt und produktiv gesetzt. Mein aktueller Fokus liegt darauf, Softwarearchitekturen für formale Systeme im Zeitalter der KI zu modernisieren.
Fokus auf Agentic RAG, Enterprise Semantic Search und darauf, operative Herausforderungen in skalierbare, agentenbasierte Architekturen mit strengen Anforderungen an Inferenzbudget, Latenz und Antwortqualität zu übersetzen.
Fähigkeiten
Programmiersprachen
- Python
- (Typed) Racket
- Redex
- C/C++
- Agda
- Coq/Rocq
- Sql
Tools / Technologien
Cursor
Codex
Openai
Anthropic
Kubernetes
Argo
Docker
Maven
Playwright
Openapi
Asyncapi
Scikitlearn
Mpi
Azure Language Studio
Ms Copilot Studio
Aws
Rds
Power Bi
Qlik
Gitlab
Visual Studio Code
Jira
Ms Office
Kommandozeilen-Know-How
Programmierung: Python, Fastapi, Flask, Matlab
Ki-Orchestrierung & Agents: Langchain, Langgraph, Hf Transformers, Spacy, Agentic Rag, Sub-Agent-Architekturen, Semantisches Caching, Ragas (Evaluation)
Ml & Deep Learning: Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit-Learn, Gradient-Boosted Trees
Hybride Wissensspeicher: Milvus, Qdrant, Pinecone, Postgresql, Azure Ai Search, Sql
Big Data & Workflows: Pyspark, Mlflow, Prefect
Cloud & Devops: Ms Azure, Docker, Gitlab Ci/Cd, Portainer, Git, Mlops
Visualisierung: Streamlit, Plotly, Dash, Tableau
Sprachen
Ausbildung
Universität Amsterdam
Doktorand · Theoretische Teilchenphysik · Amsterdam, Niederlande
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
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 21 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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