OpenCV Experten in Deutschland

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

• Entwicklung skalierbarer Backend-Anwendungen mit C#/.NET und Java
• Konzeption und Umsetzung verteilter Microservice-Architekturen
• Entwicklung und Integration von REST-APIs für industrielle Anwendungen
• Entwicklung moderner Webanwendungen mit React, Angular und TypeScript
• Implementierung von MQTT-basierten Kommunikationslösungen
• Integration industrieller Protokolle wie OPC UA und Modbus TCP
• Entwicklung von Batch-, Prozesssteuerungs- und HMI-Komponenten
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker
• Durchführung von Code Reviews und Unterstützung bei Architekturentscheidungen
• Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, QA und interdisziplinären Teams
• Analyse fachlicher Anforderungen und Umsetzung technischer Lösungen
• Weiterentwicklung bestehender Softwarearchitekturen mit Fokus auf Wartbarkeit und Performance

Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Java, C++, React, Angular, TypeScript, Vue.JS, MQTT, OPC UA, Modbus TCP, Docker, GitLab, MariaDB, MySQL, Linux

• Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
• Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
• Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
• Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
• Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
• Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
• Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.

• Rolle: Simulation Engineer
• Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
• Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
• Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
• Tech Stack: Python, Blender

• Von Experten betreute KI-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern, Modellevaluation und Forschungs-Workflows.
• Entwickelte den IAS Problem Solver, ein orchestriertes System für schwieriges mathematisches Schlussfolgern; es erreichte 84 % in einem eingereichten Antwortsatz auf dem Leipziger Mathematik-Benchmark.
• Entwickelte eine fortsetzbare State-Machine-Pipeline für die Generierung von Benchmarks in der Forschungsmathematik: Quellenauswahl, LLM-Agent-basierte Phänomenfindung, Aufgabensynthese, Gold-Antwort- und Zertifikatsgenerierung sowie Validierung, Probe, Reparatur, menschliches Feedback und Quality Gates, mit Fokus auf Aufgaben, die schwierig, natürlich, verifizierbar und kosteneffizient sind.
• Die aktuelle Arbeit erweitert dies zu budgetbewussten KI-Forschungs-Workflows für reale wissenschaftliche Probleme mit Expertenprüfung.

Tech-Stack: Python, OpenAI/OpenRouter-kompatible APIs, Embeddings, RAG, SQLite.

Re-Platforming eines E-Commerce-Shops auf Microservice-Architektur

• Ziel: Ablösung eines veralteten Shopware-Systems durch eine skalierbare, zukunftssichere Lösung auf Basis von Microservices und einer Headless-Architektur.
• Führte eine umfassende Architekturberatung durch und definierte die Microservice-Grenzen auf Basis einer Headless-Architektur mit commercetools als PIM/OMS und Next.js als Frontend-Lösung.
• Entwickelte und integrierte mehrere dezentrale Services (z. B. Internationalisierung, Personalisierung).
• Übernahm die Konfiguration zentraler Drittanbietersysteme wie Contentstack und Algolia.
• Realisierte eine stabile Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud mit Monitoring über Grafana.

Technologien: commercetools, Next.js, Contentstack, Algolia, Google Cloud, Grafana, TypeScript, Shopware

Entwicklung einer internationalen E-Commerce-Plattform

• Ziel: Entwicklung einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und internationalen E-Commerce-Plattform.
• Definierte eine skalierbare, performante und wartbare Softwarearchitektur, die als Grundlage für die internationale Expansion der Plattform diente.
• Wählte einen Best-of-Breed-Technologie-Stack, der die Entwicklung eines erstklassigen Shops ermöglichte und den Entwicklungsaufwand für neue Features um 30 % reduzierte.
• Stellte die nahtlose Integration kritischer Drittanbieter-Systeme (PIM, CRM, ERP) sicher, um durchgängige Geschäftsprozesse und eine einheitliche Datenbasis zu gewährleisten.
• Implementierte umfassende Tracking- und Analysetools zur kontinuierlichen Performanceüberwachung und Optimierung der Customer Journey.

Technologien: React.js, Next.js, commerceTools, Algolia, Salesforce, Heroku, CI/CD, PHP, Google Analytics

KI-gestützte Personalisierung und Customer-Data-Plattform im E-Commerce

• Ziel: Ablösung statischer Inhalte durch eine dynamische, KI-basierte Personalisierungsstrategie zur Steigerung der Nutzerrelevanz und Automatisierung von Marketingprozessen.
• Konzipierte und baute eine Customer-Data-Plattform zur Aggregation und Zusammenführung von Kunden- und Analyticsdaten aus verteilten Quellen.
• Implementierte eine automatisierte Kategorisierung von Kundenprofilen als Grundlage für die Ausspielung personalisierter Inhalte und Produktempfehlungen im Shopware-Frontend.
• Entwickelte einen Semantic-Similarity-Algorithmus auf Basis von Python und OpenAI zur Berechnung von Produkt- und Inhaltsähnlichkeiten aus Nutzerprofilen.
• Realisierte die technische Anbindung von Retail-Media-Plattformen zur Steuerung externer Werbeplatzierungen entlang der Customer Journey.

Technologien: Shopware 6, Python 3, OpenAI, Elasticsearch, PHP, Symfony, Twig

Shopware-Tracking- & Consent-Architektur (DSGVO) für 4 Onlineshops

• Ziel: Aufbau einer einheitlichen, DSGVO-konformen und shopübergreifenden Tracking-Infrastruktur mit zentralem Consent Management über mehrere Shopware-Instanzen.
• Definition eines umfassenden Tracking-Guides und Entwicklung einer modularen Architektur, kompatibel über mehrere Shopware-Versionen hinweg.
• DSGVO-konforme Integration von Usercentrics und Adobe Launch über einen zentralen Tag Manager.
• Vollständiges Tracking-Setup (Page, Order, Product, User) inkl. partnerspezifischem Tracking (Emarsys, Channelpilot u.a.).
• Detailliertes Event- und Error-Tracking zur proaktiven Identifikation technischer Abbrüche.

Technologien: Shopware, Adobe Analytics, Usercentrics, Tag Manager, PHP, MySQL, DSGVO

KI-/LLM-Suchmaschine mit RAG und Hybrid Search (Python, Elasticsearch)

• Ziel: Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine mit RAG-Architektur und Hybrid Search zur präzisen Vermittlung von Dienstleistern aus über 500.000 Unternehmensdatensätzen.
• Entwicklung einer automatisierten Daten-Pipeline (Web Scraping + LLM), die Unternehmensdaten kontinuierlich crawlt und mittels LLMs in strukturierte Formate überführt.
• Implementierung eines RAG-Workflows inkl. Vektorisierung für semantische Suche zur Steigerung von Suchgenauigkeit und Relevanz.
• Konfiguration und Fine-Tuning von Elasticsearch für Hybrid Search (Vektor- + Keyword-Suche).
• End-to-End-Entwicklung von Backend-API, Frontend und Deployment auf Live-Servern.

Technologien: Python, FastAPI, Elasticsearch, LLM, RAG, React, Docker, Web Scraping

KI-/Computer-Vision-System (Python, ML) – Objekterkennung unter schwierigen Bedingungen

• Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Erkennungssystems mit zuverlässiger Performance auch bei Regen, Nebel, Schnee und Dunkelheit.
• Aufbau und Annotation eines umfangreichen Trainingsdatensatzes inkl. schwieriger Bedingungen.
• Training eines YOLO-basierten Objekterkennungsmodells; systematische Fehleranalyse und Optimierung von Datenqualität und Preprocessing.
• Stakeholder-Abstimmung über regelmäßige Status-Updates.

Technologien: Python, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, YOLO, OpenCV

• Neuaufbau der Systemarchitektur für eine Azure-basierte Plattform mit dem Ziel, neue Funktionen schnell zu entwickeln
• Ausarbeitung eines Staging-Konzepts für die unterschiedlichen Anforderungen von Kunden und QA
• Erstellung der Anforderungen für ein Proof-of-Concept-Lieferantenprojekt sowie dessen Begleitung für eine Flutter-App mit hochentwickelten BLE-Funktionalitäten
• Vergleich mehrerer Observability-Plattformen auf Machbarkeit und Passung zu den Anforderungen im Projektumfeld
• Erstellung einer Mobile-App-Architektur auf Basis von Domain-Driven Architecture
• Funktion als technischer Berater und verantwortlicher Solution Architect für zwei Entwicklungsteams
• Durchführung von Architektur-Reviews und Abstimmung von Änderungen mit den architektonischen Vorgaben
• Skills & Technologies: Microsoft Azure , App Services, NodeJS Mono-repository, microservice architecture, domain driven design, self contained systems, requirements engineering, CI/CD, DevOps, API design, solution architecture

Entwicklung eines Routenplaners zur Störungskommunikation.

• Entwicklung der REST-API
• Aufbau eines Patch-Systems zur Pflege des Routing-Graphen
• Erweiterung der Testinfrastruktur
• Performance- und Speicheroptimierung (JMeter, JFR)

Technologien: Java 21, Spring Boot, JGraphT, Flyway, MapStruct, Caffeine, ShedLock, JMeter, Kubernetes, JFR

• Entwicklung und Validierung von Regelungskonzepten zur Netzstabilisierung mit MATLAB/Simulink.
• Modellierung von Umrichtern (VISMA), Netzen und Lasten zur Untersuchung von Frequenz- und Phasenverhalten bei Lastsprüngen.
• Analyse des Einflusses von Trägheit, Dämpfung und Reglerparametern auf Stabilität, Leistungsabgabe und ROCOF.
• Entwicklung adaptiver Reglerstrategien zur Verbesserung der Synchronisation und dynamischen Netzstützung.
• Erstellung automatisierter Simulations- und Auswertungstools zur Bewertung verschiedener Szenarien und Parameter.

• Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
• Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
• Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
• Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
• Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
• Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
• Methoden: Kanban.

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

• 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.