Natural Language Processing Experten in München

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Strategieberatung, technisches Consulting, Interim Management und Training
• Managementberatung und Ausarbeitung von Applikationslösungen durch interdisziplinäre Lösungsansätze
• Mitarbeiter- und Teamentwicklung sowie Innovations- und Kommunikationsmanagement

• Entwicklung und Bewertung hochwertiger Prompts und Vervollständigungen für Large Language Models (LLMs), mit Schwerpunkt auf der Verbesserung der Antwortgenauigkeit, der Befolgung von Anweisungen und der faktischen Konsistenz.
• Annotation und Bewertung von durch LLMs erzeugten Ausgaben hinsichtlich Grammatik, Kohärenz, Relevanz und Wahrheitsgehalt.
• Erstellung von Präferenzdaten im RLHF-Stil durch die Rangfolge von Modellvervollständigungen zur Unterstützung von Feinabstimmungszyklen des verstärkenden Lernens.
• Teilnahme an Experimenten zum Prompt Engineering, um den Einfluss von Anweisungsformat, Ausführlichkeit und Formulierung auf das Modellverhalten zu untersuchen.
• Durchführung von Fehleranalysen und Qualitätssicherung bei groß angelegten NLP-Datensätzen sowie Identifizierung von Sonderfällen und sprachlicher Mehrdeutigkeit, die die LLM-Leistung beeinflussen.

• 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.

• Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
• Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
• Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
• Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
• Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
• Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
• Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
• Halluzinationen erkennen
• Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
• Visualisierung von Experimenten (matplotlib)

• Die iOS/Android Delegate App und den Conference Operator entwickelt
• Eine benutzerfreundliche Konferenzumgebung und das Echtzeit-Video-Streaming aktualisiert und weiterentwickelt
• Das gesamte Konferenzerlebnis durch die Implementierung anpassbarer Funktionen für ein flexibles Setup optimiert
• Die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Konferenztechnik verbessert und so einen reibungslosen Ablauf sowie eine bessere Interaktion der Teilnehmenden ermöglicht

• Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker

• Mitwirkung am Projekt Riyadh Public Transport (KAPT) zur Einführung des öffentlichen Nahverkehrs in Riad, Unterstützung multimodaler Reisen mit Bus, Metro und Car-on-Demand.
• Zusammenarbeit mit Thiqah und Andersen zur Umgestaltung der mobilen MaaS-App DARB in eine Microservices-Architektur im SCRUM-Framework, erfolgreiche Fertigstellung von Phase 1.
• Betreuung eines Teams von 40 Entwicklern in den Bereichen Android, iOS, Web, Java, DevOps, Architektur, Analyse und QA.
• Moderation von Scrum-Events und Kommunikation mit dem Kunden, proaktive Berichterstattung über Projekttermine, Scope und Herausforderungen.
• Koordination bereichsübergreifender Zusammenarbeit zwischen Thiqah-Spezialisten und GPS-Entwicklungsteams, Verwaltung von Jira- und Azure-DevOps-Trackern.
• Unterstützung und Verbesserung der Scrum-Prozesse während des gesamten Projekts.
• Aufgrund der Übernahme von Thiqah durch Elm wurden die folgenden Phasen vollständig in Saudi-Arabien durchgeführt, wobei GPS IT-Beratung lieferte.
• Tools: Azure DevOps, Jira, Confluence, Draw.io, ChatGPT

• PO/PM für digitale Produkte wie Such- und Empfehlungsprojekte sowie KI-bezogene Projekte (IR/ML), darunter Wissens- und Dokumentenmanagementsysteme sowie Suche mit LLMs, RAG und Wissensgraphen
• Agile Evangelist, der Menschen, Teams und Organisationen dabei unterstützt, agil zu arbeiten

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).

• Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

• Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Initiierte ein zielgerichtetes Sabbatical: Entwicklung von Privacy-First-Lösungen für internationale Familienkommunikation, Erforschung fortschrittlicher Verschlüsselungsmethoden, kindersichere Authentifizierungsalternativen und zensurresistente, unveränderliche Systeme, um wirklich persönliche Dienste zu schaffen, die Datenschutz durch Design statt durch Regeln respektieren.
• Überwand Sprachbarrieren: Entwickelte und brachte Tiptap auf den Markt, ein Offline-first-Tool zur Verbesserung der Kommunikation, das nahtlose Interaktionen zwischen Eltern und Kindern über Sprachgrenzen hinweg ermöglicht und dabei auf eine Privacy-by-Design-Architektur setzt.
• Stärkte Präsenzgedächtnis: Entwarf und entwickelte Pebbble, ein Zero-Knowledge-Privatsystem, das NFC-fähige physische Steine als Entschlüsselungsschlüssel nutzt, um zensurresistente Audio-Präsenz über IPFS-verteilte Inhalte zu ermöglichen.