Hugging Face Experten in Berlin

• Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
• Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
• LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
• Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
• Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
• Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
• Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.

• 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

• KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
• An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.

• Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
• Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
• Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.

Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.

• Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
• Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
• Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
• Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
• Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
• Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
• Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
• Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte

• Pionierarbeit bei der ersten Enterprise-KI-SAP-Integration bei ALDI SÜD, Einführung KI-gesteuerter Automatisierung in einem der größten SAP S/4HANA-Programme im Einzelhandel, wodurch 50 % der manuellen Pre-Cycle-Validierungen entfallen sind und ein reproduzierbares Automatisierungs-Framework in 11 Ländern geschaffen wurde
• Verantwortlich für das gesamte SAP-Projekt-Lifecycle-Management für Implementierungen in SAP S/4HANA und Manhattan Systems, Unterstützung von über 7.300 ALDI SÜD-Filialen in Europa und Australien
• Hauptansprechpartner für C-Level-Stakeholder in 11 Ländern für strategische SAP-Transformationsprogramme
• Orchestrierung von Automatisierungs-, Performance- und Volumentests für kritische Releases mit 99,9 % SLA-Einhaltung während der umsatzstärksten Phasen
• Führung funktionsübergreifender internationaler Teams mit über 15 Spezialisten, Lieferung von Projekten 20 % schneller als Branchendurchschnitt
• Standardisierung von SAP-Prozessen in 11 Ländern als Teil einer der größten SAP-Einführungen im Einzelhandel
• Direkte Verwaltung eines Budgets von 2 Mio. € mit einer Budgettreue von 98 % über 12 gleichzeitige Projekte
• Reduzierung der SAP S/4HANA-Migrationskosten um 18 % durch strategische Vertragsnachverhandlungen und Optimierung

• Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
• Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
• Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.

• Entwickelte ASR- und TSR-basierte Sprachverarbeitungspipelines auf AWS, die effiziente Merkmalsextraktion und skalierbare Bereitstellung für Sprach- und Textanalysen ermöglichen.
• Entwickelte ein multimodales System zur Erkennung von Sprachemotionen, das NLP und Deep Learning (Audio + Text) kombiniert, erreichte 98 % Genauigkeit und unterstützt Echtzeit-Inferenz in der Cloud.
• Entwarf und optimierte End-to-End-Workflows für Modelltraining und -evaluation mit AWS-Diensten (S3, EC2, Lambda), um Leistung, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
• Erstellte und implementierte interaktive, benutzerfreundliche Dashboards zur Datenvisualisierung und Generierung von Erkenntnissen, um Forschungsgruppen und Management bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.

• Durchgeführte qualitative und quantitative Analysen der gewonnenen Ergebnisse, Kategorisierung von Themen, Bewertung von Methoden und Beurteilung der Studienqualität und -zuverlässigkeit.
• Erstellte Forschungsberichte und Evidenzzusammenfassungen, um wichtige Trends, Lücken und Chancen für akademische Betreuer oder funktionsübergreifende Teams zu kommunizieren.
• Präsentierte Ergebnisse durch klar strukturierte Visualisierungen, Tabellen und narrative Zusammenfassungen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zukünftige Forschungsrichtungen zu steuern.

• Verantwortlich für den Produktlebenszyklus der souveränen KI-Plattform und Betriebssystem-Teams für Enterprise- und Regierungskunden sowie interne Stakeholder (Infra, Lösungslieferung, Support, Umsatz)
• Plattform von einer 200-Nutzer-Beta auf einen vollständigen Rollout mit über 70.000 Mitgliedern bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) aufgebaut und dabei ISO 42001- und EU-KI-Verordnungskonformität sichergestellt
• Die Umstellung auf eine mandantenfähige Shared Inference-Architektur entworfen, wodurch die GPU-Cluster-Auslastung von 20 % auf 85 % stieg und die Infrastrukturkosten pro Kunde für SaaS um 40 % sanken
• Modellquantisierung eingeführt, sodass Kunden fortschrittliche LLMs auf älterer Hardware (A100-GPUs) statt auf H100 ausführen können, wodurch über 70 % der Kosten pro Abfrage eingespart werden
• Komplexe Helm-Konfigurationen in einen dynamischen Modellmanager überführt, wodurch sich die Zeit für Installation oder Austausch von Modellen um rund 80 % verkürzte
• Eine teure Eigenentwicklung eines Dashboard-Services gestoppt, stattdessen auf eine API-first-Datenstrategie umgeschwenkt, die Kunden direkt nutzen können, und so €100.000+ an Opex und Capex eingespart
• Ein sicherheitsorientiertes Agenten-Marktplatz- und Control-Plane-Leuchtturmprojekt für eine Tier-1-Bank aufgebaut, das internen Teams die Bereitstellung autonomer Agenten innerhalb strenger regulatorischer Vorgaben ermöglicht

• Entwicklung und Deployment von KI-/ML-Modellen zur Unterstützung von Forschungs-, Produktions- und QC-Prozessen in GxP-regulierten Life-Science-Umfeldern
• Aufbau skalierbarer MLOps-Infrastrukturen für den produktiven Einsatz von KI-Lösungen in regulierten Bereichen, inkl. Cloud-Architekturen und Datenpipelines
• Regulatorische Compliance & Validierung gemäß GAMP 5, EU AI Act und Data Integrity-Anforderungen inkl. Audit-Trail-konformer Dokumentation
• Interdisziplinäres Projektmanagement in KI- und Digitalisierungsprojekten: Koordination von Stakeholdern, Budgetverantwortung, Kundenkommunikation
• Datenengineering & Datenintegration: Analyse heterogener Produktionsdaten, Sicherstellung von Datenqualität und Integration in validierte Systeme

• Entwicklung und Implementierung einer Echtzeit-Wahrnehmungspipeline mit YOLOv7 auf Time-of-Flight-(ToF)-Sensordaten, die Live-Streaming, Inferenz und On-Frame-Visualisierung zur Passagiererkennung ermöglicht.
• Feintuning und Bewertung mehrerer State-of-the-Art-Monokular-Tiefenschätzmodelle für die automatische Passagierzählung (APC) sowie Entwicklung eines hybriden Tiefenmodells, das die Tiefengenauigkeit in anspruchsvollen Szenenbereichen verbesserte.
• Nachgewiesen, dass modellbasierte Tiefenkarten die Rohsensortiefe für APC-Aufgaben in mehreren Datensätzen übertreffen und so zu messbaren Verringerungen der Zählfehler beitragen.

• Veröffentlichung eines peer-reviewten Artikels zur vergleichenden Analyse biophysikalischer Modelle in der Diffusions-MRT, der laufende Forschungsprojekte beeinflusst hat.
• SciPy wurde für das Titelbild der entsprechenden Journalausgabe ausgewählt.