Recommender System Experten in Deutschland

• LLM-basierte Funktionen zur automatisierten CO₂e-Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten (70% Reduktion)

• Agentische AI-Pipeline für die automatisierte Berechnung von Scope 3-Emissionen mit 150.000+ validierten Datensätzen

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Carbon-Footprint-Berechnungen in ERP- und ESG-Systemen

• ML-Algorithmen zur Vorhersage von Emissionshotspots und zur Optimierung des Produktdesigns

• Automatisierte Datenvalidierungs-Pipelines mit NLP zur Qualitätssicherung von CO₂e-Datensätzen

• Leitung eines 15-köpfigen cross-funktionalen Teams zur Entwicklung von 10+ AI-Funktionen

• Strategische Produktplanung und AI-Roadmap mit 35% kürzerer Time-to-Market

• Stakeholder-Management mit DAX-Unternehmen (40% höhere Zufriedenheit, 95% Retention)

• Termingerechte Projektumsetzung mit 95% Budget-Einhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

• Agile Methoden (Scrum, Kanban) mit kontinuierlicher AI/ML-Integration (25% Team-Velocity-Steigerung)

• Product-Market-Fit für AI-Funktionen durch A/B-Testing und Analytics (60% höhere Adoptionsrate)

• Relaunch eines selbst entwickelten semantischen Namensempfehlungsprodukts durch die Verbindung von semantischer Suche, graphbasierter Ähnlichkeitsanalyse, LLM-/RAG-gestützten Inhalten und KI-unterstützten Entwicklungsprozessen.
• End-to-End-Verantwortung im Produktlebenszyklus - von Use-Case-Definition und Lösungsdesign über Prototyping und Evaluation bis zur iterativen Weiterentwicklung der Roadmap.
• Bewertung von KI-Anwendungsfällen hinsichtlich Nutzerwert, technischer Machbarkeit, Datenqualität, Governance und Betriebskosten zur Steuerung von MVP-Umfang, Roadmap-Entscheidungen und kontinuierlicher Produktverbesserung.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

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

• 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

PLANT-MY-TREE®-per-order

Die Anwendung ermöglicht Shopify-Händlern die automatisierte Beauftragung von Baumpflanzungen für jede eingegangene Bestellung. Durch die Integration ökologischer Beiträge direkt in den Kaufprozess entfällt der manuelle Aufwand für die Nachverfolgung und Abrechnung von Aufforstungsinitiativen. Das System steigert die Transparenz gegenüber Endkunden durch Echtzeit-Visualisierungen des ökologischen Impacts direkt im Storefront. Die Architektur basiert auf einem modularen Monolithen mit Spring Boot im Backend und einer integrierten React-App innerhalb des Shopify-Admin-Bereichs. Die Lösung nutzt Webhooks zur Event-gesteuerten Erfassung von Bestelldaten und integriert das ERP-System weclapp zur automatisierten monatlichen Rechnungsstellung. Ein App-Proxy-Mechanismus stellt dynamische Statistiken wie CO2-Kompensation und gepflanzte Bäume ohne Performance-Einbußen für den Händler-Shop bereit.

Tätigkeiten:

• Konzeption der modularen Softwarearchitektur basierend auf Spring Modulith zur Sicherstellung hoher Wartbarkeit
• Entwicklung der Event-gesteuerten Geschäftslogik zur Bewertung von Shopify-Bestellungen mittels Webhooks
• Implementierung der automatisierten Rechnungsstellung durch Anbindung der weclapp REST-API
• Aufbau des Frontends unter Verwendung von React Router und der Shopify App Bridge für eine native Integration
• Design des Datenbankmodells und Implementierung der Persistenzschicht mit JPA/Hibernate sowie Prisma
• Integration von Internationalisierungsprozessen für die globale Anwendung in Frontend und E-Mail-Kommunikation
• Automatisierung der Deployment-Prozesse mittels Docker und GitLab CI/CD

Projektskills: Java 25, Spring Boot, Spring Security, Spring Modulith, Hibernate, JPA, REST API, PostgreSQL, Maven, Liquibase, React, TypeScript, React Router, Vite, Node.js, Prisma, Zod, Docker, Docker Compose, GitLab CI/CD, Shopify CLI, Shopify App Bridge, Polaris, weclapp, i18next, Lombok, Vitest

• Automatische Erkennung von Inhalten auf verschiedenen Dokumenten
• Recommendation Engine
• Dynamic Pricing

• 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

• Idee, Design und erste Implementierung eines Dienstes, der öffentlich verfügbare Daten aggregiert, um Preise für bestimmte Objektarten zu schätzen
• Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Normalisierung. Einbettung der Daten mit SentenceTransformer und Training von Gradient-Boosting-Modellen
• Implementierung eines Webdienstes, der
• beliebigen Text von Benutzern einliest
• ihn ergänzt, wenn Teile der Daten fehlen
• ein lokales LLM-Modell verwendet, um die Daten für die Vorhersage aufzubereiten
• die Daten einbettet und eine Vorhersage vom Gradient-Boosting-Modell abruft
• ein LLM-Modell verwendet, um einen Bericht zur Benutzeranfrage einschließlich Erklärungen zu erstellen
• Stack: BigQuery, Vertex AI, Cloud Run (GCP), Python, Terraform, DBT, SentenceTransformer, Qwen
• Kleinere SEO-Optimierungen
• Weitere Entwicklungen folgen...

Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen, Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.

• Aufnahme der Kundenanforderungen
• Planung des Teilprojekts
• Konzeption und Definition von KPIs
• Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards
• Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
• Ableitung von Handlungsempfehlungen

Methoden, Technologien: Simulation, Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, Elasticsearch, PostgreSQL, Databricks, multivariate Statistik

Teilzeitstelle in einem öffentlich geförderten Forschungsprojekt

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Verantwortete den Analytics-Stack von A bis Z, einschließlich Datenmodellierung, Cloud-Setup, Zugriffssteuerung, Kostenmanagement und stakeholderorientierten Dashboards.
• Erstellte und pflegte großskalige Daten-Workflows über mehr als 20 APIs und über 100 Mio. Zeilen mit GCP, BigQuery, dbt und Spark.
• Unterstützte Produkt-, Marketing-, Finanz- und Vertriebsteams mit KPI-Frameworks, Reporting-Ebenen und Entscheidungsunterstützung.
• Führte Automatisierungs- und KI-gestützte Analytics-Anwendungsfälle ein, um die Erkenntnisgewinnung und interne Abläufe zu verbessern.