Hugging Face Transformers Experten in Deutschland

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

• Gründete ein KI-gestütztes SaaS für Terminplanung und Geschäftsverwaltung für kleine und mittlere Unternehmen und verantwortete Technologiestrategie, Architektur, Produktentwicklung, UX, Abrechnung und Go-to-Market.
• Entwickelte und realisierte eine mandantenfähige Plattform mit REST-APIs, RBAC, CRM, Abrechnung und Benachrichtigungen für das Manager-Dashboard, die Admin-Konsole, das Buchungserlebnis und iOS-/Android-Anwendungen.
• Führte und betreute 7 Softwareentwickler, 1 DevOps-Ingenieur, 1 QA-Ingenieur und 1 UX/UI-Designer und arbeitete gleichzeitig praktisch in den Bereichen Backend, Frontend und Produktentwicklung.
• Entwickelte KI-Sprach- und Chat-Agenten mit Python/FastAPI, OpenAI- und Anthropic-APIs, RAG, pgvector und Tool-Calling; integrierte Twilio, Google Calendar/Meet, Stripe und Firebase.
• Verantwortete die Produktiv-Infrastruktur und automatisierte die Auslieferung in getrennten Umgebungen mit Docker, Nginx, GitHub Actions und Grafana; vertrat das Unternehmen bei Acceleratoren und internationalen Startup-Veranstaltungen.

Ausgewählter Tech-Stack: Python, FastAPI, Node.js, Vue 3, React/Next.js, React Native, PostgreSQL, Redis, Docker

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
• Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
• Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.

Entwicklung eines Routenplaners zur Störungskommunikation.

• Entwicklung der REST-API
• Aufbau eines Patch-Systems zur Pflege des Routing-Graphen
• Erweiterung der Testinfrastruktur
• Performance- und Speicheroptimierung (JMeter, JFR)

Technologien: Java 21, Spring Boot, JGraphT, Flyway, MapStruct, Caffeine, ShedLock, JMeter, Kubernetes, JFR

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

• Entwicklung von durchgängig reproduzierbaren ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD über alle Trainings-Workflows.
• Skalierung von Vision Transformer- und CNN-Trainings auf NVIDIA A100 GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Durchführung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps) zur Reduzierung des Trainingsaufwands und zur Identifizierung optimaler Konfigurationen.
• Entwicklung eines Echtzeit-3D-Systems zur Generierung menschlicher Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für persönlichkeitsabhängige Avatar-Synthese; Erreichen von Spitzenwerten mit FID = 6,15 und P-FID = 10,31 im UDIVA-Benchmark.
• Validierung der Modell-Ausdruckskraft durch strukturierte Nutzerstudien und Erreichen einer 86%-Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen extrovertierten und introvertierten Avatar-Verhalten.
• Optimierung von Inferenz-Pipelines durch Deployment von PyTorch-Modellen mittels TensorRT und ONNX Runtime in nativen C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.

• Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.

• Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.

KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.

• Prüfung fachlicher und technischer Anforderungen aus Testsicht
• Erstellung von Testfällen und automatisierten Tests zur Absicherung der Anforderungen
• Durchführung manueller und automatisierter Funktions-, End-to-End- und Regressionstests
• Dokumentation der Testergebnisse und Nachverfolgung von Fehlern
• Nutzung von Modellen wie GPT-4, BERT und Hugging Face Transformers zur automatisierten Testfallgenerierung, Analyse von Testergebnissen und Verbesserung der Testabdeckung, einschließlich Bias-Checks und Sicherheitsüberprüfungen
• Techs: MS Office, Jira, Zephyr, Confluence, Tosca, Stakeholder-Kommunikation, Agil, Kanban, SCRUM, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch, LangChain.

• Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
• Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
• Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
• Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
• Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
• Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
• Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
• Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
• Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung

• Konzeption, Vorbereitung und Durchführung eines Webinars zum Thema „RAG in der Praxis: Wie Verlage mit KI echten Mehrwert schaffen“
• Aufbereitung technischer und strategischer Inhalte rund um Retrieval Augmented Generation (RAG) für ein fachlich gemischtes Publikum aus der Verlagsbranche
• Darstellung konkreter Use Cases, technischer Hintergründe, typischer Herausforderungen und Lösungsansätze im Einsatz von RAG
• Vermittlung von praxisnahen Einblicken in Datenaufbereitung, Modellwahl und Output-Optimierung im Kontext digitaler Verlagsportale
• Inhaltliche Konzeption und fachliche Vorbereitung des Webinars
• Auswahl und Darstellung praxisnaher Use Cases aus dem Verlagsumfeld
• Erarbeitung technischer Hintergründe zur Umsetzung von RAG-Systemen
• Präsentation und Erklärung typischer Herausforderungen und Lösungsstrategien
• Large Language Models (LLMs)
• Retrieval Augmented Generation (RAG)

• Durchführung von Sicherheitsbewertungen und Penetrationstests an Microsoft-KI-Modellen für Text-, Bild- und Videoerzeugung.
• Durchführung von Prompt-Injection-Angriffen über verschiedene Eingabevektoren, darunter speziell gestalteter Text, steganografische Bilder und manipulierte visuelle Elemente (z. B. unterschiedliche Transparenz und eingebettete Inhalte).

• Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken durch Entwicklung eines Multi-Strategie-Prompting-Frameworks (Zero-shot, Few-shot, CoT, Instruction Tuning) zur Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Finanz- und medizinischen Datensätzen, wodurch die Modellzuverlässigkeit deutlich gesteigert und eine 18%ige Verbesserung des F1-Scores durch rigorose Bewertung mit erweiterten Metriken (ROUGE-L, METEOR, Kosinus-Ähnlichkeit) erreicht wurde.
• Gestaltung skalierbarer Workflows für strukturierte Ausgaben und Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines (spaCy, ClearML) für kontinuierliches Performance-Tracking, zur Simulation realer MLOps-Prinzipien.
• Iterative Verfeinerung der Prompt-Strategien basierend auf sorgfältiger Fehleranalyse, um eine robuste, produktionsreife Performance sicherzustellen.