Prompt Engineering Experten in der Schweiz

KI-Plattformen

• Beteiligung am Training aller Top-5-Large-Language-Modelle der USA durch mehrsprachige ML-Projekte in den Bereichen RLHF, Evaluierungen, Bewertungsrichtlinien, Konversationen und Sicherheitsinitiativen
• Arbeit mit einer vielfältigen Bandbreite an Trainingsmethoden zur Unterstützung der Modellausrichtung und Qualitätsverbesserung in mehreren Sprachen

• Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
• Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
• Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
• Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
• Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
• Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
• Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
• Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
• Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
• Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
• Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.

Verantwortung für die Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten und umfassenden Infrastructure-as-Code (IaC)-Transformation in einem regulierten Bankenumfeld.

• Durchführung einer Ist-Analyse von Infrastruktur, Prozessen, Tooling, Teams, Arbeitsweisen und Qualifikationsprofile als Grundlage für die Zielarchitektur und eine PDO (Product-Driven Organization)

• Definition einer auf die Kundensituation maßgeschneiderten, revisionssicheren Everything-as-Code-Infrastruktur (inkl. Governance, Security und Compliance)

• Aufbau eines umfassenden IaC Operating Models unter Integration & Transformation interner Teams

• Konzeption standardisierter, wiederverwendbarer Terraform-Module für Infrastruktur und Plattformservices

• Integration von Secrets Management, PKI und Encryption-as-a-Service zur Absicherung kritischer VMware- und Kubernetes-Plattformkomponenten sowie gespeicherter Daten

• Implementierung der Plattform gemäß regulatorischen Anforderungen (DORA, BaFin, ACPR, CRA) mit Fokus auf Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit

Die Initiative schafft die Grundlage für eine standardisierte, automatisierte und revisionssichere Infrastruktur, reduziert manuelle Eingriffe und garantiert eine skalierbare, nachvollziehbare Bereitstellung von IT-Ressourcen im Bankenumfeld.

• Wirkte bei Project Atlas als Fachexperte mit und unterstützte die Gestaltung realistischer, langfristiger beruflicher Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten. Entwickelte komplexe Workflows mit Bezug zur öffentlichen Gesundheit, die die Fähigkeit eines KI-Agenten testen, mit unklaren Prompts umzugehen, Informationen aus verteilten Dateien und Systemen zusammenzuführen, mehrstufige Abhängigkeiten zu steuern, Fehler zu behandeln und hochwertige professionelle Ergebnisse zu liefern.
• Setzte Fachwissen im Bereich öffentliche Gesundheit ein, um Aufgabenszenarien zu Notfallvorsorge, operativer Einsatzbereitschaft, Stärkung von Gesundheitssystemen, Risikobewertung, Surveillance und politikorientierter Entscheidungsfindung zu entwerfen. Zu den Aufgaben gehörten das Erstellen von Aufgabenprompts, Goldlösungen, Rubriken und Bewertungskriterien, die an realen beruflichen Standards ausgerichtet waren. Gleichzeitig wurde sichergestellt, dass die Ergebnisse handlungsorientiert, ethisch fundiert und geeignet sind, die Leistung fortschrittlicher KI in realistischen Organisationsumgebungen zu bewerten.

• Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
• KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
• Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
• Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
• Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
• Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
• Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung

Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker

• Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
• Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
• Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
• Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
• Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
• Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
• Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
• Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen

• Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
• Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
• Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.

• Business-Analyse, Architektur und Umsetzung einer Telemedizin-Plattform für Tierhalter.
• Leitung des Entwicklungs-Teams als Product-Owner und Tech-Lead.
• Einführung von Agilen Prozessen, Aufbau der Entwicklungs-Guidelines und System-Dokumentationen.
• Planen und umsetzen von Features wie Video-Call, Live-Chat, Marketingautomatisierung.
• Umsetzung von KI-basierten Features wie das automatisierte Tagging von Informationen (Vermisstmeldungen, Marktplatzeinträge etc.), Aufbereitung von Social-Media Inhalten, Aufbereitung von Gesprächs-Transkripten.
• Skills: Angular, NGXS, Tailwind, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, CI / CD, MySQL, LLMs, RAG, MCP, Redis, OpenSearch.
• Branche: Tiermedizin.

• Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
• Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
• SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
• Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
• LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.

• Arbeitete in gemischten Teams mit verschiedenen Kunden
• Führte Anforderungsanalyse, Angebotserstellung und Zeitabschätzung durch
• Entwickelte ACLs, Business Rules, Flows, Workflows, Katalogelemente, diverse Skripte, UI-Aktionen, Policies, Scoped Applications
• Passte mobile Apps an: Now Agent und Now Mobile
• Implementierte Integrationen mit dem Integration Hub
• Koordinierte kontinuierlich mit Kunden während der Entwicklung
• Führte Tests durch und unterstützte Kunden beim Testen
• Rollte in die Produktion aus und führte Hauptversionsupgrades und Patches durch
• Verwaltete CMDB, Domain Separation und Asset Management
• Integrierte Instanzen verschiedener Kunden miteinander
• Entwickelte GlideScript: Business Rules, scripted REST Endpoints, Extension Points, Fix-Skripte, Hintergrundskripte

• Schulung zur Datenintegrität (Grund- und Fortgeschritteneninhalte)

• Schulungen zu Ursachenanalyse und CAPA für über 40 Mitarbeitende

• Entwurf eines Risikomanagementsystems zur Qualitätsüberwachung

• Exzellentes Schreiben von SOPs, inklusive Einsatz von KI-Tools (Prompting)

• Umsetzung eines Audit-Nachbesserungsprogramms als „Person in the Plant“ (PIP)

• Leitung einer Qualitätssicherungsabteilung (6 direkte Unterstellte), Budgetverantwortung

• Entwicklung von Anwendungsfällen für ChatGPT im GxP-Kontext (6 Monate, Teilzeit)

• Reengineering von Prozessen für einen Zulassungsinhaber von Generika, wertvolle operative Verbesserungen (Deutschland, Spanien)

• eQMS und Dokumentenmanagementsystem: Erarbeitung des Business Case und Investitionsempfehlung

• Validierung analytischer Methoden, Validierungen von Prozess- und Computersystemen, Chargenbuchprüfungen, PQR-Reviews

• Artikel in internationalen Fachzeitschriften und auf LinkedIn zu modularem QMS-Design, Risikomanagement in der Lieferkette, Wissensmanagement, Einsatz von KI zur Compliance-Verbesserung

• Eigenständig Architektur entworfen und Produktionscode im Startup-Tempo geliefert
• Diverse Geodatenformate (NETCDF, GeoTIFF, GML) in einheitliche Standards überführt und skalierbare Klimadaten-Visualisierungen aus Hunderten GB Geodaten in einer produktiven Web-App erstellt
• Entwickler betreut, den KI-Wissensaustausch gefördert und gemeinsam mit dem C-Level-Management zur Wettbewerbsstrategie beigetragen