Wolfram Knan-Zertifizierter AI- & Machine-Learning-Engineer · Senior Consultant
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Erfahrungen
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI)
UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Senior Software Consultant (Full-Stack, Java, Go, Node.js, TypeScript)
GEEK IN BUSINESS
- Platform Engineering (Go/Backstage.io): Konzipierte und baute ein Self-Service-Platform-Engineering-System (Go, Backstage), das die Bereitstellung von Microservices automatisierte und standardisierte CI/CD-Pipelines (Tekton, K8s) einführte, wodurch der manuelle Setup-Aufwand deutlich reduziert und das Onboarding von Entwicklern beschleunigt wurde
- Cloud-Native Full-Stack-Development (Greenfield): Konzipierte und lieferte cloud-native Full-Stack-Systeme (Vue.js, TypeScript, Java/Quarkus), die Legacy-Plattformen durch skalierbare Microservice-Architekturen ersetzten und Wartbarkeit sowie Skalierbarkeit in einer Docker/Linux-Umgebung verbesserten
- Daten- und Legacy-System-Migration: Leitete eine groß angelegte Datenbankmigration von PostgreSQL nach SQL Server und verbesserte damit die Datenverarbeitungsleistung, Zuverlässigkeit und Systemstabilität
- Datenvisualisierung: Entwickelte datengetriebene Plattformen und Tools (React, Node.js), einschließlich interaktiver Technology-Radar-Visualisierungen (Three.js) zur Unterstützung strategischer Technologieentscheidungen. Implementierte Observability-Pipelines (Prometheus, Grafana, NexusIQ), um die Systemtransparenz, Monitoring-Fähigkeiten und datengetriebene Entscheidungsfindung zu verbessern
SAP Software Engineer (EWM, SD/MM, FI/CO)
ProSiebenSat.1 · Swisslog/KUKA · OETTINGER Davidoff · Cerner (Oracle)
- Implementierte Intralogistikprozesse in SAP EWM, einschließlich Wareneingang, Bestandsmanagement, Ad-hoc-Lagerbewegungen sowie Lagerüberwachungsoberflächen für Lagerplätze und Stellplätze
- Lieferte Enterprise-Integrationen und Backend-Erweiterungen mit ABAP Objects (ABAP OO)
- Konzipierte und entwickelte ein Cashflow-Analysemodell zur Bewertung der Produktprofitabilität über die Zeit
Different internships during the study of applied informatics (programming)
- Microsoft NAV, Hermes, Shanghai
- Microsoft CRM und IoT, QUIBIQ, Stuttgart
- SAP Consulting, Ageto, Leipzig
- Java (eSecurity), Ageto, Jena
- Java (BI und Big Data), Webtrekk, Berlin
Customer Experience Representative
CA TECHNOLOGIES (BROADCOM)
Webdesign-Praktikum und Sprachstudium
MACHINAS
Zivildienst
CLINICAL CENTER REGENSBURG
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Fertigung, Medien, Unterhaltung und Druck, Professionelle Dienstleistungen und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Finanzen, Logistik, Betrieb und Lieferkettenmanagement.
Zusammenfassung
Senior Consultant mit über 10 Jahren Berufserfahrung in der Konzeption, Architektur und Entwicklung skalierbarer Cloud-Native-Softwarearchitekturen. Fokus auf Generative AI, Machine Learning und Computer Vision mit praktischer Umsetzung von End-to-End-Lösungen, darunter LLM-basierte Apps (RAG, Agents) sowie datengetriebene und visuelle ML-Systeme und MLOps/LLMOps.
Kombination aus starker Softwareentwicklung (Java, Go, TypeScript, Vue.js) und moderner AI/ML-Entwicklung (PyTorch, TensorFlow, LangChain, OpenCV) mit Fokus auf produktionsreife Architekturen in Cloud-Umgebungen (AWS, Kubernetes) sowie der Verbindung von Software Engineering, DevOps und SRE.
Branchenübergreifende Erfahrung in Beratung, Intralogistik, Maschinenbau, IT, Healthcare, E-Commerce und Medien in nationalen und internationalen Projekten.
Fähigkeiten
Ai & Machine Learning
Deep Learning: Genai, Llms (Rag), Langchain, Ai Agents, Hugging Face (Tranformers, Diffusers), Pytorch, Tensorflow
Data Science: Scikit-Learn, Opencv, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Deployment: Fastapi, Streamlit, Model Optimization
Lifecycle: Mlops/Llmops, Mlflow, Zenml, Airflow, Dagshub
Data Engineering: Pyspark, Elasticsearch, Vector Databases (Chromadb/Pinecone)
Cloud Ml: Aws Sagemaker, Scalable Inference Pipelines
Backend & Engineering
Languages: Python, Java, Go, Node.Js, Typescript, Abap, C/C++, Rust
Frameworks: Fastapi, Quarkus, Gin(Go), Node.Js(Express.Js), Spring(Boot)
Architecture: Microservices, Ddd, Clean Architecture, Event-Driven Systems, Apis, Rest, Rpc
Frontend & Ui
Frameworks: React, Vue.Js, Angular.Js, Svelte
Web: Typescript, Javascript, Html5, Css
Concepts: Spa Architecture, Component Design
Cloud, Devops & Sre
Aws, Kubernetes, Docker, Tekton, Github Actions, Jenkins
Prometheus, Grafana, Nexusiq, Bash, Kafka
Databases & Erp
Postgresql, Ms Sql Server, Mongodb, Cassandra, Sap Hana
Sap: Ewm, Fi/Co, Sd/Mm, Fiori/Ui5, Abap Oo
Sprachen
Ausbildung
University of Applied Sciences Berlin
Bachelor of Science · Applied Informatics · Deutschland
Academy of Fine Arts
Diplom adbk Nürnberg · Visual Arts · Deutschland
Specialized Secondary School Regensburg
Hochschulzugangsberechtigung · Deutschland
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Wolfram ist in Berlin, Deutschland ansässig.
Wolfram spricht folgende Sprachen: Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher), Spanisch (Grundkenntnisse), Französisch (Grundkenntnisse).
Wolfram hat mindestens 14 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Wolfram in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 6 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 11 Monate. Beachten Sie, dass Wolfram möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Wolfram gut geeignet für Rollen wie: AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI), Senior Software Consultant (Full-Stack, Java, Go, Node.js, TypeScript), SAP Software Engineer (EWM, SD/MM, FI/CO).
Die neueste Position von Wolfram ist AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA.
In den letzten Jahren hat Wolfram für UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA und GEEK IN BUSINESS gearbeitet.
Wolfram hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen und Fertigung. Wolfram hat auch etwas Erfahrung in Medien, Unterhaltung und Druck, Professionelle Dienstleistungen und Bildung.
Wolfram hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Finanzen. Wolfram hat auch etwas Erfahrung in Logistik, Betrieb und Lieferkettenmanagement.
Wolfram hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bildung gearbeitet.
Wolfram hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Wolfram hat einen Bachelor in Applied Informatics von University of Applied Sciences Berlin.
Wolfram ist sofort vollzeit 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 29 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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