Sebastian Schkudlara-KI-Ingenieur
Erfahrungen
KI-Ingenieur
Babel Group
- Entwicklung von RAG-basierten KI-Lösungen, integriert in die unternehmensweite Dateninfrastruktur, für hochpräzise Antworten.
- Optimierung der LLM-Leistung durch Feinabstimmung von KI-Modellen, Reduzierung von Latenz und Kosten.
- Aufbau von NLP-Pipelines zur Zusammenfassung, Entitätsextraktion und Sentiment-Analyse, die Automatisierungsabläufe verbessern.
Freiberuflicher Entwickler | Produktarchitekt
TRAYLINX
- Architektur und Entwicklung eines KI-Anfrage-Routing-Proxys, der Modelle dynamisch basierend auf Kosten, Latenz und Leistung auswählt.
- Vereinheitlichung von API-Integrationen führender LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google AI Studio, Mistral, Hugging Face) und eigener lokaler Modelle, wodurch die Kosteneffizienz um 30 % gesteigert wurde.
- Entwurf und Implementierung eines Open-Source-Protokolls, das traditionelle Lebensläufe durch agentenlesbare Skill-Karten ersetzt und Kandidaten die Kontrolle über ihre Karrieredaten ermöglicht.
- Entwicklung einer Multi-Agenten-Rekrutierungsplattform mit einer resilienten, ereignisgesteuerten Architektur auf AWS SNS/SQS.
- Aufbau eines Marktplatzes für autonome KI-Agenten, spezialisiert auf Datenanalyse, Inhaltserstellung und mehrstufige Workflow-Automatisierung.
- Entwurf von RAG-basierten Systemen zur Verringerung von Halluzinationen und zur Steigerung der Genauigkeit bei komplexen Abrufaufgaben.
- Entwicklung eines fortschrittlichen Datenaufnahmetools, das RAG-Pipelines und KI-Agenten speist, indem Headless Chrome, OCR und Vision AI integriert werden, um URLs, PDFs und unstrukturierte Dokumente in sauberes, agentenlesbares Markdown und spezielle KI-Skill-Bundles umzuwandeln.
- Entwicklung einer Produktions-Ruby-Gem für Googles Agent-to-Agent-Protokoll mit Unterstützung für JSON-RPC 2.0, gRPC und OAuth 2.0/JWT/mTLS-Sicherheitsschichten.
- Entwurf eines hochsicheren Authentifizierungs-Mikroservice mit Social Logins, 2FA/OTP und speziellen Agent-to-Agent-Flows mit AES-256-GCM-Verschlüsselung.
Deeptech-KI-Spezialist
Monodon (Navantia)
- Entwurf und Implementierung fortschrittlicher Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systeme für Navantias Deeptech-Innovationseinheit, um die Datenabrufgenauigkeit für strategische F&E-Projekte zu verbessern.
- Leitung von Model-Fine-Tuning-Initiativen für spezialisierte KI-Anwendungen zur Optimierung der Leistung in komplexen, hochriskanten industriellen Einsatzszenarien.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration von KI-Lösungen in Navantias Kerntechnologie-Stack und Förderung von Innovationen in den Bereichen Schifffahrt und Verteidigung.
Leiter Entwicklung
ChainGO
- Einführung KI-getriebener Automatisierung in Logistik und Versand zur Reduzierung betrieblicher Ineffizienzen.
- Aufbau eines Microservices-basierten Dokumentenverarbeitungssystems (docBlox) mit Integration von KI und Blockchain.
- Entwicklung der eBL-Plattform zur Digitalisierung des Konnossement-Prozesses mit der Polygon-Blockchain.
- Implementierung des ForestChain Digital Passport, eines Blockchain-Systems zur Rückverfolgbarkeit von Forstprodukten.
Leiter Entwicklung
Agentero
- Ausbau des Entwicklungsteams von 1 auf 15 Ingenieure und Aufbau einer Kubernetes-basierten Infrastruktur mit CI/CD-Pipelines.
- Entwicklung von Echtzeit-, ereignisgesteuerten Analytics für Versicherungsrisikoanalysen und Bereitstellung eines skalierbaren Backends.
Backend-Entwickler
Vizzuality
- Entwickelte Umweltdaten-APIs zur groß angelegten Datenvisualisierung.
- Vereinheitlichte verschiedene Datensätze mit einer Microservices-Architektur und verbesserte so die globale Datenzugänglichkeit.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Transport und Logistik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und Versicherung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Lieferkettenmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E) und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Senior Backend-Architekt, der zum Spezialisten für agentenbasierte KI-Infrastruktur geworden ist – über 19 Jahre Erfahrung im Aufbau verteilter Systeme. Ich entwerfe jetzt die Tools und Protokolle, die autonome KI-Agenten in der Produktion zum Laufen bringen: Routing-Proxys, P2P-Agentennetzwerke, A2A-Kommunikationsschichten und RAG-Pipelines für Skalierung.
Versiert in Kubernetes, AWS/GCP, FastAPI, LangChain, PydanticAI, RAG-Workflows, Python-basierten KI-Frameworks und Ruby-on-Rails-API-Entwicklung, um robuste, kosteneffiziente und skalierbare Plattformen zu liefern.
Fähigkeiten
Kerntechnologien
- Ruby (Rails)
- Python
- Fastapi
- Postgresql
- Redis
- Typescript
- Node.js
- React
Ki- Und Datenarchitektur
- Agentenbasierte Ki-architektur
- Microservices
- Multi-agenten-orchestrierung
- Toolaufruf & Routing
- Mcp
- Langchain
- Pydanticai
- Ereignisgesteuert (Kafka/rabbitmq)
- Kubernetes
- Docker
- Aws
- Gcp
- Prompt-engineering
Besondere Fähigkeiten
- Hyper-produktivität: Schnelles Prototyping, Tdd & Deployment
- Team-booster: Mentoring, Teambildung & Technische Führung
Werkzeugkasten & Bestand
- Datenbanken: Mongodb, Neo4j, Mysql, Sqlite, Memcached, Elasticsearch
- Devops & Skripting: Bash/shell, Ansible, Terraform, Github Actions, Prometheus, Grafana
- Ki-frameworks: Langchain, Langgraph, Pydanticai, Hugging Face, Openai Api, Anthropic Api, Gemini Api
- Architektur: Rest, Graphql, Grpc, Json-rpc, Oauth 2.0, Websocket
- Blockchain (Sekundär): Polygon, Ethereum, Solidity, Hyperledger, Hedera, Chainlink, Stellar
Kernkompetenzen – Ki- & Agentenentwicklung
- Integration Von Llms: Openai, Anthropic, Google Ai Studio, Mistral, Deepseek, Alibaba Cloud, Nvidia Nim, Hugging Face, Open-source- Und Eigene Modelle Einschließlich Lokaler Modellumgebungen
- Rag-pipelines: Retrieval-augmented Generation Für Hochpräzise Ki-antworten
- Ki-orchestrierung: Agentenbasierte Automatisierung Mit Pydanticai, Langchain, Hugging Face Und Kundenspezifischen Multi-agenten-systemen
- Vektor-datenbanken: Pinecone, Chromadb Und Pgvector Für Semantische Suche Und Ki-speicher
Kernkompetenzen – Microservices & Devops
- Cloud & Containerisierung: Kubernetes, Docker, Terraform, Aws, Gcp, Azure
- Ereignisgesteuerte Systeme: Kafka, Rabbitmq, Aws Sqs/sns, Pub/sub, Sidekiq, Shoryuken
- Ci/cd & Infrastructure As Code: Automatisierte Deployments Mit Github Actions, Umfassende Observability (Prometheus, Grafana)
Kernkompetenzen – Backend-entwicklung & Daten
- Api-entwicklung: Fastapi, Ruby On Rails, Restful, Graphql, Grpc & Json-rpc Apis
- Echtzeit-datenverarbeitung: Redis, Memcached, Streaming-analysen
- Datenbankexperte: Postgresql (Mit Pgvector), Mongodb, Neo4j – Optimiert Für Ki- Und Ereignisgesteuerte Workloads
Kernkompetenzen – Führung & Beratung
- Skalierung Von Engineering-teams: Agile Methoden, Sprint-planung, Remote-zusammenarbeit
- Ki-strategie & Beratung: Ki-gesteuerte Automatisierung, Integration In Business Intelligence
- Mlops & Modelllebenszyklus-management: Kontinuierliches Retraining, Performance-optimierung
Sprachen
Ausbildung
TU Berlin
Berlin, Deutschland
Statistiken
Erfahrung
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Fachkenntnisse
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