Große Sprachmodell-Experten in Köln

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

• Selbst gehostete Plattform für Tischtennis-Zubehör.
• Entwicklung eines benutzerdefinierten „Racket Builder“, der einen ko-evolutionären genetischen Algorithmus nutzt, um die optimalen Kombinationen aus Schlägerhölzern und Belägen anhand von physikalischen Heuristiken und Spielerdaten in einem Suchraum mit über 4 Milliarden Kombinationen zu identifizieren, zu bewerten und zu empfehlen.
• Entwicklung eines vollständig automatisierten Web-Crawlers, um Equipment-Spezifikationen zu erfassen, inklusive einer automatisierten Pipeline zur Bildnormalisierung sowie Datenharmonisierung über DeepSeek.
• Cloudflare Edge Workers in Rust geschrieben, um Suchanfragen mit geringer Latenz auszuführen und rechenintensive Simulationen vom Hauptserver auszulagern.
• Hohe Performance- und Barrierefreiheitsstandards in einer großen Nuxt-4-Codebasis mit Lighthouse-Scores von 95–100/100/100.

PLANT-MY-TREE®-per-order

Die Anwendung ermöglicht Shopify-Händlern die automatisierte Beauftragung von Baumpflanzungen für jede eingegangene Bestellung. Durch die Integration ökologischer Beiträge direkt in den Kaufprozess entfällt der manuelle Aufwand für die Nachverfolgung und Abrechnung von Aufforstungsinitiativen. Das System steigert die Transparenz gegenüber Endkunden durch Echtzeit-Visualisierungen des ökologischen Impacts direkt im Storefront. Die Architektur basiert auf einem modularen Monolithen mit Spring Boot im Backend und einer integrierten React-App innerhalb des Shopify-Admin-Bereichs. Die Lösung nutzt Webhooks zur Event-gesteuerten Erfassung von Bestelldaten und integriert das ERP-System weclapp zur automatisierten monatlichen Rechnungsstellung. Ein App-Proxy-Mechanismus stellt dynamische Statistiken wie CO2-Kompensation und gepflanzte Bäume ohne Performance-Einbußen für den Händler-Shop bereit.

Tätigkeiten:

• Konzeption der modularen Softwarearchitektur basierend auf Spring Modulith zur Sicherstellung hoher Wartbarkeit
• Entwicklung der Event-gesteuerten Geschäftslogik zur Bewertung von Shopify-Bestellungen mittels Webhooks
• Implementierung der automatisierten Rechnungsstellung durch Anbindung der weclapp REST-API
• Aufbau des Frontends unter Verwendung von React Router und der Shopify App Bridge für eine native Integration
• Design des Datenbankmodells und Implementierung der Persistenzschicht mit JPA/Hibernate sowie Prisma
• Integration von Internationalisierungsprozessen für die globale Anwendung in Frontend und E-Mail-Kommunikation
• Automatisierung der Deployment-Prozesse mittels Docker und GitLab CI/CD

Projektskills: Java 25, Spring Boot, Spring Security, Spring Modulith, Hibernate, JPA, REST API, PostgreSQL, Maven, Liquibase, React, TypeScript, React Router, Vite, Node.js, Prisma, Zod, Docker, Docker Compose, GitLab CI/CD, Shopify CLI, Shopify App Bridge, Polaris, weclapp, i18next, Lombok, Vitest

PFS-Matching-App

• Intelligenten LLM-Chatbot mit LangChain4j integriert, der konversationelle KI, kontextbezogene Fragenbeantwortung, Dokumentenzusammenfassungen und die autonome Ausführung von Tools ermöglicht.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering und KI-Agent-Workflows implementiert, um große Sprachmodelle mit Unternehmensdaten und Backend-Services zu verbinden.
• RESTful APIs und sichere Backend-Services entwickelt, um KI-gestützte Interaktionen und Geschäftsprozesse zu unterstützen

• Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
• Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
• Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
• Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
• Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.

Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.

• Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
• Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
• Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.

Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI

• Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
• Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
• Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
• Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs

• Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
• Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
• Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
• Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.

• Weiterbildung zum zertifizierten KI-Experten im Unternehmen
• Grundlagen der KI
• KI-Tools
• Prompt Engineering (Erstellung professioneller Prompts)
• (Fortgeschrittene) Prozessautomatisierung mit KI und make.com
• KI im Marketing und Vertrieb
• Rechtskonforme Nutzung von KI in Unternehmen
• Intelligentes Wissensmanagement
• KI im Kundenmanagement
• Entwicklung von KI-Richtlinien für das Unternehmen
• Integration von KI ins Unternehmen

• Selbständig automatisierte Validierungs-Workflows mit Python initiiert und implementiert, wodurch manuelle Bearbeitung um 58% reduziert und Effizienz gesteigert wurde
• Ein Machine-Learning-Modell zur synthetischen Fehlererzeugung entwickelt, um Ausfallzeiten und Produktionskosten zu senken; lokal und über Databricks sowie Azure AI Factory bereitgestellt
• Ein kleines Datenset mit Bilddaten von Produktionslinien genutzt und dieses Datenset durch Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
• Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
• Technische Erkenntnisse vor funktionsübergreifenden Teams (Ingenieure, QA, Projektmanager) präsentiert und so die Abstimmung der ML-Lösungen an betriebliche Anforderungen sichergestellt

Ich nutze über 15 Jahre Erfahrung in großskaliger Plattformarchitektur und Engineering-Führung, um Unternehmen zu beraten, ihre Engineering-Fähigkeiten zu verbessern und die Einführung des KI-nativen Webs zu beschleunigen.

• KI & Maschinelles Lernen: Praktische Architektur und Umsetzung mit Vercel AI SDK, Next.js, Supabase und Serverless-Architekturen zum Aufbau produktionsreifer KI-Anwendungen.
• Referenzarchitektur: Entwurf und Implementierung eines Full-Stack Conversational Coach (N+One AI Coach) auf Basis von Next.js und dem Vercel Edge Network für personalisiertes Training, wobei ich Expertise in performanten Serverless-Anwendungen und KI-gestützten Erlebnissen demonstriert habe.
• Agentic Systems & Datenverarbeitung: Entwicklung agentenbasierter Low-Code-Crawling- und Indexierungsprozesse für Glasfasernetz-Informationen, mit Nachweis von Automatisierung, LLM-Integration und Datenstrukturierungskompetenz.

• Beratung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten national und international für Start-ups, KMU und Konzerne
• Schwerpunkte: Designsysteme, RAG & Automationen
• Tools und Technologien: Claude, GPT, Gemini

• Sponsor zweier Spin-off-Produkte des KI- und BPM-Tools BPMaaS namens „kionera“ und „myATHENA“
• Definition der Projektziele und strategische Entwicklung der Produkte
• Konzeption und Aufbau der kionera-Plattform auf shared oder dedizierten GPU-Servern mit Docker und Open-Source-LLMs
• Bereitstellung der API für eigene Anwendungen
• Entwicklung und Konzeption von Managed Services auf Basis des BPM-Systems ADONIS der BOC Group
• Unterstützung bei der Feature-Definition und Planung von ADONIS/BPMN-Trainings
• Erstellung einer WordPress-Webseite inklusive Abo-Zahlungsgateway

• Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
• Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
• Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
• Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.