Machine-Learning-Experten in Düsseldorf

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

• Titel: Verbesserung des syntaktischen Bewusstseins in Transformer-Sprachmodellen für das Hindi-Dependency-Parsing
• Untersuchung des syntaktischen Wissens, das Transformer-Sprachmodelle (RoBERTa, XLM-RoBERTa) für das Hindi-Dependency-Parsing erfassen, einer morphologisch reichhaltigen und ressourcenarmen Sprache.
• Entwicklung strukturbewusster Modellvarianten (Struct_Roberta_hi, Struct_XLMR) durch Integration eines CNN-basierten Parser-Netzwerks zwischen den Transformer-Schichten, inspiriert von der StructFormer-Architektur.
• Durchführung umfangreicher Fehleranalysen einschließlich Auswertungen nach Label, Distanz, Richtung, Satzlänge sowie LVC/Non-LVC.
• Evaluierung der Modelle bei nachgelagerten NLP-Aufgaben (NER, POS-Tagging) unter Verwendung des IndicXTREME-Benchmarks.

• Patentanmeldung: Ausarbeitung und Bearbeitung europäischer Patentanmeldungen
• LLM-Anwendung: Entwicklung von LLM-basierten Tools für die automatisierte Recherche von Patentdaten und Einsatz von Python-Skripten zur Beschleunigung technischer Prüfungen.

• Mitwirkung an der Entwicklung einer fortschrittlichen RAG-KI-Chat-Anwendung, die mehrere LLM-Modelle integriert und es Benutzern ermöglicht, je nach Aufgabe nahtlos zwischen den Modellen zu wechseln. Dadurch wurde die Benutzererfahrung verbessert, da für verschiedene Anwendungsfälle wie Terminplanung, Buchungssysteme und die Verwaltung komplexer Aufgaben passende und effiziente Lösungen bereitgestellt werden.
• Beteiligung am Entwurf und an der Implementierung einer robusten Backend-Architektur mit Spring AI, die fortschrittliche KI-Funktionen wie intelligente Aufgabenautomatisierung, Sprachverarbeitung und kontextbezogene Empfehlungen ermöglicht. Einsatz von Spring-AI-Tools und Advisors zur Verbesserung der Leistung und Entscheidungsfindung der KI-Modelle.
• Mitarbeit bei der Integration von Vektordatenbanken zur Unterstützung von Embeddings, wodurch die Anwendung Benutzeranfragen besser verstehen und auf Grundlage komplexer Echtzeit-Dateneingaben Aktionen ausführen kann.
• Mitwirkung an der Entwicklung einer nahtlosen und benutzerfreundlichen Frontend-Oberfläche mit React und TypeScript, um eine moderne, responsive und skalierbare Benutzererfahrung auf verschiedenen Plattformen sicherzustellen.
• Unterstützung bei der Implementierung der Zustandsverwaltung mit Redux RTK für einen effizienten Datenfluss und Echtzeitaktualisierungen. Dadurch wurde die Benutzererfahrung in dynamischen Szenarien wie Terminplanung und Aufgabenverwaltung optimiert.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern bei der Definition von Funktionsanforderungen, um sicherzustellen, dass die Anwendung an sich ändernde Geschäftsanforderungen angepasst und in andere Systeme wie Kalender- und E-Mail-Dienste integriert werden kann. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunter Data Scientists und UI/UX-Designer, zur Feinabstimmung der KI-Modelle und zur Abstimmung mit den Projektzielen.
• Mitwirkung an der Sicherstellung der durchgängigen Systemleistung, Sicherheit und Compliance durch die Integration von Authentifizierungsmechanismen, rollenbasierter Zugriffskontrolle und sicheren Kommunikationsprotokollen in Backend und Frontend.

Technologie-Stack und wichtigste Beiträge:

• Java / Spring Boot / Spring AI: Entwicklung von Backend-Services mit Spring AI für intelligente Antworten, Aufgabenautomatisierung und komplexe Workflows.
• React / TypeScript: Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen mit React und TypeScript für ein reibungsloses und skalierbares Frontend.
• Redux RTK: Verwaltung des Anwendungszustands mit Redux RTK für eine optimierte Zustandsverwaltung und dynamische Echtzeitaktualisierungen.
• Vektordatenbanken: Integration von Vektordatenbanken (pgVector) zur Unterstützung von Embeddings und Verbesserung der Leistung von KI-Modellen bei komplexen Anfragen.
• PostgreSQL / Redis: Verwaltung dauerhafter und temporärer Daten mit relationalen und In-Memory-Datenspeichern für Datenintegrität und Geschwindigkeit.
• Kafka: Einsatz von Apache Kafka für ereignisgesteuerte Kommunikation und eine nahtlose Integration zwischen Microservices.
• Spring Security: Sicherung der Backend-Services durch robuste Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen.
• CI/CD und DevOps: Integration kontinuierlicher Integrations- und Deployment-Pipelines für eine schnelle und sichere Bereitstellung von Funktionen und Aktualisierungen.

• Definition der EMEA-ISV-Go-to-Market-Strategie, um indirekte SaaS-Umsätze zu steigern

• Lösung von Kundenproblemen mit KI durch Integration in neue Anwendungsfälle und Lösungen

• Aufbau eines Partner-Ökosystems und Verkauf von Partnerlösungen zur Steigerung der Plattformnutzung

• Befähigung bereichsübergreifender Teams zur Umsetzung von KI-Anwendungsfällen

• Führung eines bereichsübergreifenden Teams von 7 Vollzeitäquivalenten

• Aufbau einer durch Partner generierten EMEA-Pipeline von Grund auf mit 70 Mio. € TCV und 20 Mio. € ARR hinzugewonnenen Umsätzen durch Cloud- und Hybridlösungen

• Erhöhung der Co-Sell-Rate von 20 % auf 40 % und der Co-Delivery-Rate von 25 % auf über 50 %

• Gestaltung des Operating Models: Entwurf und Einführung eines dreistufigen KI-Governance-Betriebsmodells, Definition von Organisationsstrukturen, Rollen, Tools, Richtlinien und Prozessen auf Konzern-, Geschäftsbereichs- und Implementierungsebene, um für über 200.000 Mitarbeitende die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
• EU-KI-Gesetz-Konformität: Leitung des strategischen Screenings und der Risikoklassifizierung von über 3.800 KI-Anwendungen, Implementierung automatisierter Bewertungen für verbotene Praktiken und Anforderungen an General Purpose AI (GPAI).
• Enterprise-Rollout: Koordination der Einführung einer internen GPT-Plattform und generativer KI-Tools, Definition des Wertversprechens und der Akzeptanzstrategien für über 10.000 Nutzer.
• Architektur zur KI-Kompetenz: Entwurf eines modularen KI-Schulungsrahmens, um die Belegschaft von manuellen Legacy-Workflows auf KI-gestützte Prozesse umzustellen.
• Executive Storylining: Entwicklung strategischer Narrative für CIO und Vorstand, um Zustimmung für KI-Investitionen zu sichern, indem technische Modellleistungen in geschäftswertbasierte Zusammenfassungen übersetzt wurden.
• PMO-Infrastruktur: Aufbau einer End-to-End-PMO-Infrastruktur mit Jira, Confluence und Azure Boards zur Verfolgung des Transformationsfortschritts und abteilungsübergreifender Abhängigkeiten.

• Redesign der „Hessischen Plattform für Migration und Flüchtlinge"
• Technologien: C#, .NET 8.0, ASP.NET WebAPI, Blazor
• Architekturprinzipien: Domain Driven Design, Mediator Pattern, Outbox Pattern, IOSP, Clean Code
• Methodologien: SCRUM, Coaching, Team Lead

• Durchführung von Datenmanagement und statistischer Analyse für klinische Studien im Auftrag von CROs.
• Gastdozent an der Ivancity University in Paris mit Schwerpunkt auf Datenanonymisierungstechniken und Statistical Disclosure Control.
• Erbringung wissenschaftlicher und medizinischer Schreibdienstleistungen für Pharmaunternehmen.
• Durchführung von Optical-Mapping-Datenanalysen und Entwicklung von Softwaretools mit Fokus auf Algorithmusoptimierung und technischem Support.

• Beratung CRM Prozesse und Features
• KI-Infusion-Workshops zur Einführung von KI-Apps für kritische Geschäftsprozesse
• Prototyping – Vibe Coding mit Lovable
• Entwicklung von mehreren Apps für das globale Bid Management im CPQ, Salesforce und SAP 4 Hana Umfeld
• Anforderungs- und Prozessmanagement
• Einführung eines neuen Data-Governance-Modells
• KI-Infusion – Unterstützung der Apps und Geschäftsprozesse durch KI-Anwendungen
• Portfoliomanagement von KI-Ideen: Identifikation und Auswahl von KI-Projekten im Bid Management
• Prototyping von KI-Projekten mit Lovable.dev
• Aufbau einer KI-Datenbasis in Snowflake
• Blueprint für verschiedene Business Units und globaler Rollout
• Ein agiler Prototype-First-Ansatz mit Design Thinking und Vibe Coding zur Prototypenerstellung aller Anwendungen
• Vortrag auf globaler Konferenz zum Einsatz von KI im Business und zur Validierung von Ideen mit Design Thinking & Vibe Coding
• KI-Infusion-Workshops auf globalen Konferenzen zum Prototyping von Ideen mit den Business-Stakeholdern

• Entwicklung der SmartHub-Plattform für RepairX.io (iOS-App & Web)
• Entwicklung einer KI-gestützten Patientenmanagement-Plattform zur klinischen Entscheidungsunterstützung für das Malteser Krankenhaus zur Versorgung von Patienten ohne Krankenversicherung
• Entwicklung eines RAG-Systems (Retrieval Augmented Generation) zur intelligenten Verarbeitung medizinischer Daten für die ASCEND gGmbH
• Konzeption eines KI-gestützten Systems zur Emotionsanalyse von Gästen sowie Entwicklung von KI-Agenten für automatisierte Buchhaltung und Compliance-Checks
• Planung der RepairX.io-Plattform (Kreislaufwirtschaft) und Management eines DAO-basierten Hyperledger-Blockchain-Systems für NGOs
• Entwicklung interner Prüfsysteme für KI-Ethik-Verstöße im Gesundheitswesen (gemäß EU-AI-ACT)

• Entwicklung und Einführung des KI-gestützten 'E-Rechnungs-Korrektors', eines intelligenten Systems zur Prüfung und Korrektur von Rechnungen mit Python, FastAPI und Machine Learning. Das System ist jetzt bei Fintom8 im Einsatz.
• Umwandlung des Korrektors in eine voll funktionsfähige API, veröffentlicht mit Swagger-Dokumentation für einfachen Zugriff und Integration durch interne und externe Nutzer.
• Entwurf, Testen und Optimierung fortgeschrittener LLM-Prompts und Meta-Prompting-Strategien zur Verbesserung des automatisierten Denkens, der Fehlerkorrektur und Entscheidungsfindung in Agent-Workflows.
• Integration bestehender APIs in das Google Agent Development Kit (ADK), um Automatisierungsfunktionen und Conversational-AI-Workflows zu erweitern.
• Implementierung umfassender Unit-Tests mit pytest und unittest sowie Einsatz von Breakpoint-Debugging (VS Code, pdb) zur Sicherstellung von Code-Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und reibungslosem Laufzeitverhalten.
• Einsatz von Pydantic und Tabulate für strukturierte Datenvalidierung, API-Schema-Verwaltung und klare tabellarische Datenrepräsentation in Test- und Debugging-Workflows.
• Verfolge das Google Cloud Professional Certificate.

• Konzipierung und Implementierung eines OCI basierten DWH- und ETL-Systems zur Ablösung von Legacy-Mainframe-Anwendungen
• Entwicklung einer Strategie für die Datenbankoptimierung und Planung der schnellen Umsetzung von JCL- und COBOL-Routinen auf PL/SQL mithilfe von KI
• Entwicklung einer Oracle Apex basierten App für interne Verwaltungsprozesse im öffentlichen Dienst (Büroausstattung, Mitarbeiterschulungen)
• Implementierung von PL/SQL-Workflows für Genehmigungsprozesse und Erstellung einer responsiven mobilen Version mit JavaScript und CSS
• Nutzung von Azure DevOps für Backlog und Dokumentation sowie Git als Versionsverwaltung
• Entwicklung von REST-Schnittstellen zu CRM-Systemen
• Ablösung und Umprogrammierung von Oracle Forms-Masken durch Oracle Apex und Aktualisierung auf neueste Apex-Versionen
• Konzipierung einer Git-Branching-Strategie und Durchführung von Code Reviews
• Wartung und Weiterentwicklung eines EDI-basierten Datenaustausch-Systems auf Basis von Oracle Advanced Queuing für den öffentlichen Dienst in Österreich
• Datenanalyse und Erstellung von Diagrammen im Oracle Apex Frontend; Installation von standalone ORDS und Apex 23.1
• Agile Arbeitsweise nach dem Spotify-Modell; Entwicklung komplexer Apex-Masken mit Unterstützung von Oracle JET
• Neuentwicklung und Anpassung vorhandener PL/SQL-Packages, Workarounds für Datenbank-Versionsunterschiede und Abfrageoptimierung
• Entwicklung von Apex Anwendungen für Makler-Pools zur Verwaltung und Optimierung von Oracle-Datenbanken im Bankenumfeld, inklusive SSO-basierter Berechtigungssysteme mit OAuth2 und Keycloak
• Aufbau umfangreicher Oracle Apex Anwendungen für BI- und Data-Mining-Modernisierungsprojekte sowie Entwicklung manueller und automatisierter Projektionsmethoden im Frontend
• Durchführung von Data-Warehousing-Projekten im Bankensektor und Einsatz von Scrum und Kanban in teamorientierten Projekten

• Bei Groupama: Entwicklung mehrerer Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Optimierung der internen Prozesse und der Kundenkommunikation.
• Bei PwC: Aufbau eines KI-Labors und Entwicklung verschiedener KI-Anwendungsfälle (Anwendungsfälle).
• Bei La Poste: Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Data Lake.
• Bei ARTE TV: Entwicklung eines Empfehlungssystems auf Basis von NLP für eine bessere Content-Entdeckung.

• Führte groß angelegte Datenanalysen an umfangreichen Ereignisdaten durch, indem statistische Modellierung und Zeitreihenmethoden eingesetzt wurden, um schwache Signale in verrauschten Umgebungen zu erkennen
• Entwickelte und pflegte skalierbare Python-Datenpipelines für reale und simulierte Datensätze und optimierte die Signalerkennung sowie die Hintergrundabschätzung in großem Maßstab
• Wandte fortgeschrittene statistische Inferenzmethoden (wahrscheinlichkeitsbasierte Modellierung, Hypothesentests) an, um quantitative Entscheidungen zu unterstützen
• Setzte Datenverarbeitungs-Workflows mit Slurm auf HPC-Clustern ein und ermöglichte so parallele Analysen und Batch-Ausführungen in großem Maßstab
• Erstellte reproduzierbare, versionskontrollierte Datenworkflows mit Python, Bash und Git, um Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten
• Übersetzte komplexe experimentelle Daten in umsetzbare Erkenntnisse, um quantitative Entscheidungen zu ermöglichen