Samuel K.-Agentic-AI-Ingenieur & Technischer Leiter
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Erfahrungen
Gründer & Agentic-AI-Ingenieur
Agentakt LLC
Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.
Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions
Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.
Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.
Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.
Senior Machine-Learning-Ingenieur; Technischer Leiter
Chaos
Angewandte KI-Forschung und Produktentwicklung für professionelle 3D-Visualisierung in den Produkten Enscape, Envision, V-Ray und Cylindo.
Konzept entwickelt und als erster technischer Leiter des Chaos AI Assistant eingesetzt, eines plattformübergreifenden Copiloten für 3D-Künstler, der mit Szenen interagiert, Nutzer anleitet und dabei hilft, Designabsichten in Enscape und Envision in Aktionen umzusetzen.
Die zentrale Agenten-Laufzeitumgebung und modulare Skill-Architektur entworfen: anbieterunabhängiger Modellzugriff, typisierte Tool-Aufrufe, Kontextaufbau, Sitzungsstatus, gestreamte Kommunikation, Wiederholungsversuche und Ratenbegrenzungen, Evaluierung, Tracing und Schutzmechanismen.
Eine Kerngruppe von vier bis fünf Ingenieuren geleitet und die Arbeiten in den Bereichen KI, Anwendung, Cloud, Produkt, UX und Sicherheit koordiniert, um das System von der Forschung und Entwicklung in Produkte zu überführen, die fast eine Million Nutzer bedienen.
Chaos AI Assistant — Technische Richtung für Agentenverhalten, Orchestrierung, Anwendungsintegration und Produktqualität verantwortet. Wiederverwendbare Skills entwickelt, darunter hybride Suche und multimodale Suche nach 3D-Assets, sowie Evaluierungs-, Observability- und Feedback-Mechanismen für einen sich kontinuierlich weiterentwickelnden Assistenten etabliert.
Cylindo Quickshot — Forschung und Entwicklung für einen hochmodernen Workflow zur Generierung von Lifestyle-Bildern verantwortet, der 3D-Produktdesign und generative Bildgebung verbindet. Produkt-Workflow entworfen und Bildverarbeitung, Bildgenerierung und Modell-Fine-Tuning zu einem steuerbaren System kombiniert, das von Produktteams und Kunden genutzt werden kann.
Generativer Fotorealismus — Entwicklung der Verbesserung von Renderings zu Fotos geleitet, einschließlich umfangreicher Google-Cloud-Daten- und Trainingspipelines, kundenspezifischer Deep-Learning-Architekturen, adversarialem Training und Qualitätsbewertung.
Aufbau von 3D-Szenen und Platzierung von Assets — Forschung geleitet, die LLM-basiertes Szenenverständnis, prozedurale Generierung und mathematische Optimierung kombiniert; die Ergebnisse in Produktstrategien überführt und eine von Chaos finanzierte Zusammenarbeit mit dem Visual Computing Lab der TUM begleitet.
Wissen und multimodales Retrieval — Hybrides Retrieval und multimodale Suche für Assistenten über Produktwissen und 3D-Assets hinweg entwickelt, einschließlich Metadaten-/Vektorindizierung, Query-Zerlegung und Reranking.
Gründungsingenieur
Textplore.ai
Eine SaaS-Plattform für Textanalyse auf AWS entwickelt, mit API Gateway, AppSync/GraphQL, ECS, Lambda, S3 und DynamoDB sowie LLM- und Topic-Modeling-Workflows zur Dokumentenanalyse.
Freiberuflicher Tutor
VELPTEC GMBH
Professionelle Schulungen in Docker, Data Science, Machine Learning und Cloud Engineering durchgeführt.
Leitender Machine-Learning-Ingenieur — Datenprodukte (über NeurisionLabs)
Standard Bank Group
Langfristige Zusammenarbeit mit dem Data-Intelligence-Team zum Aufbau von Modellen und Datenprodukten für Bank- und Telekommunikationsanwendungen in afrikanischen Märkten.
- Ein ereignisgesteuertes AWS-System für eine Telekommunikations-Treuekampagne in Sambia entwickelt, einschließlich Kundenauswahl, Integration der Telekommunikations-API, Airtime-Zustellung, zustandsbehafteter Orchestrierung und Reporting.
- Verhaltensmodelle für Airtime-Kredite von Mobilfunkkunden in Äthiopien, Workflows für Speech Mining und einen Computer-Vision-Service zur Analyse von Einzelhandelsregalen entwickelt – von Experimenten über APIs und GPU-Inferenz bis zum überwachten Betrieb.
- Die Händlerdaten-Pipeline von Standard Bank für Nomanini sowie Workflows für Nachfrageprognosen und Reporting über mehrere Dutzend Terabyte hinweg entwickelt, unter Verwendung von S3, Kinesis, Glue, Athena, Step Functions, Lambda/ECS, QuickSight und Power BI.
- Systeme mit Telekommunikations- und Banking-APIs integriert und in regulierten, länderübergreifenden Umgebungen mit Produkt-, Daten- und Geschäftsteams zusammengearbeitet.
Freiberuflicher Tutor
upGrad
Vermittelte berufstätigen Fachkräften und Lernenden auf Masterniveau Inhalte zu Python und Data Science durch Vorlesungen, Tutorien und praxisnahe Übungen.
Gründer, Inhaber & leitender KI/ML-Ingenieur
NeurisionLabs
KI-Engineering-Beratung, die für mehr als 30 Kunden maßgeschneiderte Machine-Learning-Produkte, Cloud-Plattformen und technische Beratung liefert.
Aufbau und Leitung eines verteilten Umsetzungsteams; verantwortlich für Anforderungsanalyse, Architektur, praktische Entwicklung, Kundenkommunikation, Reviews und Übergabe in den Produktivbetrieb – von fokussierten Prototypen bis hin zu mehrmonatigen Systemen.
Ausgewählte Kundenprojekte:
- Standard Bank Group — Langfristiges Data-Intelligence-Projekt für Bank- und Telekommunikationsprodukte in afrikanischen Märkten.
- LV3 / RONTGEN — Produktive Computer-Vision- und MLOps-Plattform für die Sicherheitskontrolle an Flughäfen in Japan, einschließlich der internationalen Flughäfen Narita und Kansai.
- Elekore — Cloud-basiertes Analyse- und Prognoseprodukt für den Strommarkt mit authentifizierten Weboberflächen, Datenpipelines und operativen Dashboards auf AWS.
- Pulsehound — Verarbeitung juristischer Dokumente, Topic Modeling, semantische Suche und Analyse mit NLP, Transformern und LLMs.
- DevCare Solutions — Dockerisierter Microservice zur Rechnungsverarbeitung auf AWS mit Textract, S3, EventBridge und Lambda/ECS.
Entwicklung von Computer-Vision-, Prognose-, Risiko- und Entscheidungsmodellen, Lösungen für Dokumentenintelligenz, Analyseprodukten, MLOps-Plattformen und Full-Stack-Cloud-Anwendungen. Pflege eines Top-Rated-Beratungsprofils mit 100 % Erfolgsquote und Kundenbewertungen von 5/5.
Datenwissenschaftler (Forschungspraktikum)
Institute of Data Science, Maastricht University
- Anwendung von Prognoseverfahren, statistischer Analyse und Machine Learning in der Forschung zu erneuerbaren Energien und zur Energiewende.
Machine-Learning-Forscher
SwarmLab, Maastricht University
- Leitung eines vierköpfigen studentischen Forschungsteams zur Entwicklung von Deep-Reinforcement-Learning-Methoden für die Fortbewegung von Vierbeinern sowie Aufbau reproduzierbarer Simulations-, Trainings- und Evaluationspipelines für HPC- und Cloud-Umgebungen.
Praktikant für Entrepreneurship & Geschäftsentwicklung
IdeaPortal Services
Arbeit in einem Startup-Inkubationsumfeld in Mysore, Indien, mit ersten Erfahrungen in Produktdenken, Unternehmensentwicklung und kundenorientierter Arbeit.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Professionelle Dienstleistungen und Versorgungsdienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Betrieb, Business Intelligence und Vertrieb.
Zusammenfassung
Ich bin Agentic-AI-Ingenieur und technischer Leiter mit acht Jahren Erfahrung im durchgängigen Aufbau produktiver KI-Systeme. Ich entwickle Assistenten und Copiloten, die Tools nutzen, langfristig laufende Agenten-Workflows, RAG- und Wissenssysteme, Kontext- und Gedächtnisebenen, Evaluierungssysteme sowie die unterstützende Software- und Cloud-Architektur.
Meine weitere Erfahrung umfasst multimodale und generative KI, Computer Vision, Prognosen, Risiko- und Entscheidungsmodelle, Optimierung und Datenplattformen. Ich habe KI-Systeme für ein globales 3D-Softwareportfolio mit fast einer Million Nutzern in Produktion gebracht, über einen längeren Zeitraum mit der Standard Bank Group gearbeitet und mehr als 30 Beratungskunden unterstützt.
Fähigkeiten
Agentic Ai & Llm-Systeme: Llm-Anwendungen, Agenten Und Copiloten, Tool-/Function-Calling, Strukturierte Ausgaben, Orchestrierung, Rag/Graphrag, Kontext-Engineering, GedäChtnis, Mcp, A2a, Human-In-The-Loop Und Multimodale Ki; Openai, Claude, Gemini, Langgraph Und Langchain
Ki-QualitäT & Betrieb: Evaluierungsgetriebene Entwicklung, Automatisierte Und Menschliche Evaluierung, Tracing Und Observability, Versionierung Von Prompts Und Modellen, Feedbackschleifen, Guardrails, Red Teaming Sowie Optimierung Von ZuverläSsigkeit, Latenz Und Kosten; Opentelemetry, Langfuse Und Langsmith
Softwareentwicklung & Architektur: Fastapi, Pydantic, Django, Node.Js, Rest/Graphql/Grpc, Asynchrone, Ereignisgesteuerte Und Verteilte Systeme, Microservices, Postgresql, Redis, Vektordatenbanken, Multi-Tenancy, Oauth2/Oidc, Rbac, Testing Und Api-Design
Cloud- & Plattform-Engineering: Aws, Gcp Und Azure; Docker, Kubernetes, Serverlose Systeme, Terraform/Iac, Github Actions, Ci/Cd, Iam Und Secrets, Autoscaling, Gpu-Inferenz, Caching, Monitoring Und Incident Response
Datenengineering & Analytics: Datenmodellierung, Etl/Elt, Batch- Und Streaming-Pipelines, Data Warehouses, Data Lakes Und Lakehouses, Spark, Airflow, Dbt, DatenqualitäT, Analytics, Experimente Und Produktive Datenplattformen
Machine Learning & Mlops: Pytorch, Tensorflow, Hugging Face Und Scikit-Learn; Deep Learning, Fine-Tuning, Feature Engineering, Trainings- Und Datenpipelines, Experiment-Tracking, Mlflow, Weights & Biases, Model Serving, Monitoring, Drift- Und Lebenszyklusmanagement
Angewandte Ki & Data Science: Computer Vision Und Vision-Language-Modelle, Generative Ki, Nlp Und Dokumentenintelligenz, Suche, Retrieval, Ranking Und Empfehlungen, Prognosen Und Zeitreihen, Anomalie- Und Risikomodellierung, Reinforcement Learning Und Optimierung
Ki-Sicherheit & Governance: Schutz Vor Prompt Injection, Tool-Autorisierung Nach Dem Prinzip Der Geringsten Berechtigungen, Sandboxing, Menschliche Freigaben, Pii- Und Datenschutzkontrollen, Audit-Logging, Sichere Zugangsdaten Sowie Owasp-Risiken FüR Llms Und Agentische Systeme
Sprachen
Ausbildung
Monash University
Informatik & Mathematik · Melbourne, Australien
Maastricht University
BSc Data Science & Künstliche Intelligenz · Data Science & Künstliche Intelligenz · Maastricht, Niederlande
Christoph-Scheiner-Gymnasium
Abitur · Informatik, Physik & Ethik · Ingolstadt, Deutschland
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Samuel ist in Ingolstadt, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Samuel spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Samuel hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Samuel in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 10 Monate. Beachten Sie, dass Samuel möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Samuel gut geeignet für Rollen wie: Gründer & Agentic-AI-Ingenieur, Senior Machine-Learning-Ingenieur; Technischer Leiter, Gründungsingenieur.
Die neueste Position von Samuel ist Gründer & Agentic-AI-Ingenieur bei Agentakt LLC.
In den letzten Jahren hat Samuel für Agentakt LLC, Chaos, Textplore.ai, VELPTEC GMBH und Standard Bank Group gearbeitet.
Samuel hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bank- und Finanzwesen. Samuel hat auch etwas Erfahrung in Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Versorgungsdienstleistungen.
Samuel hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung. Samuel hat auch etwas Erfahrung in Betrieb, Business Intelligence und Vertrieb.
Samuel hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Telekommunikation gearbeitet.
Samuel hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Samuel hat einen Bachelor in Data Science & Künstliche Intelligenz von Maastricht University.
Samuel 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 26 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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