MLOps Experten

Projekte: Bewertung, Migration, Modernisierung, Strategie, Prinzipien

• Leitung der Bewertung der aktuellen Datenbanklandschaft verschiedener Fabriken in der IT/OT von Tata-steel
• Erarbeitung von Datenprinzipien in Abstimmung mit der Strategie, die unternehmensweit von allen Fabriken zur Verbesserung der Qualität verwendet werden sollen
• Vereinfachung der Datenlandschaft durch Verringerung der Anzahl der Tools für Extraktion, Transformation und Analyse
• Leitung der Überprüfung der aktuellen Data-Governance-Tools und Auswahl der Data-Governance-Tools
• Vorschlag einer passenden Lösung für den Drohnen-Anwendungsfall zur lokalen Speicherung und Integration von Daten für OT sowie für KI in der Cloud
• Brainstorming mit den OT-Abteilungen zur Positionierung von Historian-Systemen als zweckmäßige Lösung innerhalb von OT und IT
• Prüfung der Oracle UELA mit dem Einkauf und Beratung der Führungskräfte bei der Entscheidungsfindung
• Leitung der Bewertung der Dimensionierung und Kosten für Oracle ExaCC für die kommenden Jahre gemeinsam mit dem Einkauf
• Erstellung einer Roadmap für den Bereich Daten & IT für die nächsten zwei bis fünf Jahre zur unternehmensweiten Präsentation
• Festlegung der Migrationsstrategie und Ermittlung der Oracle-Datenbanken, die für die Migration zu Oracle Exacc infrage kommen
• Beratung von Lösungsarchitekten zu einer Lösung anhand der erstellten Prinzipien für die TATA DNA Platform
• Entwicklung der Strategie für Backup und Archivierung vor Ort und in der Cloud mit IBM Prospect, Azure und OCI
• Erstellung einer standardisierten Referenzarchitektur für Datenumgebungen und Tools für ETL und Reporting für Advanced Analytics

Schlüsseltechnologien: Oracle, Sequel Server, IBM DB2, Github, SAP, Databricks, Azure, Beaver, Oracle ExaCC, Spotfire, Azure Purview, ETL Tools, PowerBI, Tibco DataVirtualization, TIBCO spotfire, DataBricks, Azure Edge Apache Airflow, Sql server, Azure Data factory, Azure Blob Storage, logic apps, power-apps, Azure File Synch

• Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
• Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
• Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
• Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
• Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
• Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
• Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
• Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
• Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.

Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest

• Entwurf durchgängiger KI/ML-Lösungen mit starkem Fokus auf fortschrittliche LLM-Anwendungen, autonome agentische KI-Workflows mit dem MCP-Toolset, Berechnungen von vLM-Embeddings und robuste agentische RAG-Pipelines, um für Kunden aus verschiedenen Branchen einen konkreten Geschäftsnutzen zu schaffen.
• Entwicklung intelligenter agentischer KI-Workflows zur Automatisierung des Abrufs von Wissen und der Schlussfolgerungen für B2B-Kunden, um schneller Geschäftsnutzen zu erzielen.

Über die Sourcegarden GmbH, Mandat laufend. Umstellung der Softwareentwicklung auf agentische Entwicklung in Phasen, von Setup und Piloten bis zu Transformation und Übergabe.

• Verantwortlich für die 12–18-Monats-Roadmap und die wichtigsten Ergebnisse der Enterprise-Kundenplattform von Elli, einschließlich Onboarding, Preisgestaltung, Abrechnung, Analysen und umfassender Plattformmodernisierung; den Fleet-Onboarding-Funnel neu gestaltet und die Conversion verdoppelt, wodurch bis 2028 ein prognostizierter Umsatzanstieg von €20.7M unterstützt wird.
• Leitung des übergreifenden Energy-Intelligence-Produkts und direkte Verantwortung für dessen KI/ML-, Asset- und Portfoliooptimierungsfunktionen, einschließlich MLOps, sicherer Strategiebereitstellung, Strategielebenszyklusmanagement und Backtesting; die Verantwortung für die Daten- und V2G-Integrationsroadmap an einen neuen PO übertragen, als sich der Plattformumfang erweiterte.
• Einen Human-in-the-loop-GenAI/RAG-Support-Workflow aufgebaut, wodurch die L1-Lösungsquote um 24% gesteigert, die Routing-Genauigkeit auf 91% erhöht und die L2-Arbeitslast um 30% reduziert wurde.
• Standardisierte Datenverträge und ein Self-Service-Python-Toolkit für Trader und Data Scientists eingeführt, wodurch die Plattformnutzung um 15% gesteigert und der Supportaufwand um 50% reduziert wurde.
• Ein Echtzeit-Orchestrierungsprodukt von 32 auf 3,000+ Endpunkte in vier Märkten aufgebaut und skaliert; der wiederkehrende Umsatz stieg von €1.4k auf €56.3k MRR.
• Produkt- und KI-Kompetenzen im gesamten Unternehmen entwickelt, 20 PMs zu RAG, Agenten und Prototyping geschult; einen Junior PM betreut und einen Enterprise Platform Tech Lead auf dem Weg zur Übernahme von Verantwortung im Product Management begleitet.

Statistischer Prognosealgorithmus

• Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
• Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
• Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps

Monitoring-Dashboard

• Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
• Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake

ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI

• Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
• Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI

Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow

• Zentrale Teile der Infrastruktur-Engine und der Cloud-Integrationen von formae in Go entwickelt und Ressourcenlebenszyklen über Cloud- und Kubernetes-Umgebungen hinweg verwaltet.
• Eine erweiterbare Plugin-Architektur und ein SDK für die Integration von Infrastruktur-Providern und -Ressourcen entwickelt und umgesetzt, einschließlich AWS, Kubernetes und Helm.
• Agentenbasierte Infrastruktur-Workflows entwickelt, die formae über MCP für Tools wie Claude Code, Codex und Cursor zugänglich machen.
• Direkt mit potenziellen Kunden an technischen Evaluierungen, Implementierungsdesigns und Migrationswegen von bestehenden Infrastruktur-Workflows zu formae gearbeitet.
• Die Weiterentwicklung von formae durch die Open-Source-, Multi-Cloud- und Cloud-Plattform-Releases unterstützt, mit Fokus auf zuverlässige Infrastruktur-Orchestrierung und eine gute Entwicklererfahrung.

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

• Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

• Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

• Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.

Kunden: CARIAD, AUDI AG

• Entwicklung und Bereitstellung von Enterprise-MLOps-Pipelines mit Azure Machine Learning und Databricks. Verkürzung der Modell-Release-Zyklen um 95 Prozent, von vier Wochen auf zwei Tage, durch automatisierte CI-CD-Workflows.
• Bereitstellung cloudnativer DevOps-Plattformen für ADAS-Programme mit Azure-Datendiensten, Kubernetes und Terraform-basierter Infrastrukturprovisionierung.
• Entwicklung von Hochverfügbarkeitsarchitekturen mit automatischem Failover. Reduzierung der Systemausfallzeit um 85 Prozent für geschäftskritische Energiehandelsplattformen.
• Entwicklung und Integration von KI-Agenten und Enterprise-Chatbots mit LangChain, AutoGPT und GPT-Modellen. Ermöglichung autonomer Workflows und entscheidungsbasierter Automatisierung.
• Reduzierung der Cloud-Infrastrukturausgaben um 40 Prozent durch Autoscaling-Strategien, Nutzung von Spot-Instanzen und richtlinienbasierter Ressourcenverwaltung in Azure und AWS.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Product Managern und Führungskräften bei der Bereitstellung groß angelegter Lösungen für die Automobil- und Energiebranche.
• Implementierung von GitOps-basierten CI-CD-Pipelines zur Unterstützung der Auslieferung von Automobilsoftware für über 500 Ingenieure in verteilten Produktteams.
• Entwicklung und Betrieb von Kubernetes-Plattformen auf Azure AKS. Verbesserung der Deployment-Stabilität und Reduzierung von Rollback-Ereignissen um 70 Prozent.
• Implementierung von Observability- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana und Azure Monitor. Erreichung von Serviceverfügbarkeitszielen von 99.9 Prozent.

• Verantworte die Software-Systemarchitektur für Laborautomationsprodukte; definiere Schnittstellen über Software, Middleware, Hardware und Motorsteuerung hinweg in einer regulierten IVD-Umgebung.
• Leitete Architektur-Reviews und Proof-of-Concepts für die Integration von KI-Funktionen (Anomalieerkennung, Predictive Maintenance) in die Laborautomation unter Qualitätsstandards für Medizinprodukte.
• Führte GenAI-gestützte Entwicklungstools im Team ein und verbesserte dadurch die Produktivität und die Qualität von Code-Reviews.
• Kommuniziere Architekturentscheidungen an Produkt- und Projektmanagement; koordiniere Forschungs- und Verbesserungsprojekte mit System-, Elektronik- und externen Partnern.

• Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
• Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
• Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster

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