Retrieval-Augmented Generation Experten in Köln

• Beratung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten national und international für Start-ups, KMU und Konzerne
• Schwerpunkte: Designsysteme, RAG & Automationen
• Tools und Technologien: Claude, GPT, Gemini

• Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
• Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
• Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
• Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs

• Weiterentwicklung eines Bestandsführungssystems (Vertrag/Schaden) für die Rechtsschutzversicherung ÖRAG.
• Meine Aufgaben: Senior Software-Entwickler.
• Das Team umfasst 12 Entwickler.
• Verwendete Technologien: Java 8/21, Java EE, Quarkus, WebLogic, JPA, RabbitMQ, JTA, CI, CD, Jenkins, DB2, Maven, Jenkins, GIT (Bitbucket), später GitLab, Junit, Elasticsearch, Mockito, Jira, SonarQube, Scrum, React, Workflow
• Migration und Modernisierung von Altsystemen: C- und C++-Code in Java umgeschrieben, um Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Performance zu verbessern. Python in Java refaktoriert, inklusive Optimierung und Integration in moderne Architekturen.
• Studie zum Einsatz von KI (Codex) für die Implementierung eines Java-Features. Ziel ist es, den Zeitaufwand und die Produktivität einer KI-gestützten Entwicklung mit einer klassischen Implementierung durch einen Entwickler zu vergleichen. Die Ergebnisse sollen Aufschluss darüber geben, wie stark der Einsatz von KI die Entwicklungsdauer und Effizienz beeinflusst.
• Entwicklung folgender Tarifrechner für das Jahr 2024/2026: Privat, Firmen, Ärzte, Landwirte, Selbstgenutzt G + H, Vermieter, Verkehr, Verein, Topmanager, Handelsvertreter, Spezialstraf, Sparkasse, Kommunal, BayGT, Ärzte, Dehoga

PFS-Matching-App

• Intelligenten LLM-Chatbot mit LangChain4j integriert, der konversationelle KI, kontextbezogene Fragenbeantwortung, Dokumentenzusammenfassungen und die autonome Ausführung von Tools ermöglicht.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering und KI-Agent-Workflows implementiert, um große Sprachmodelle mit Unternehmensdaten und Backend-Services zu verbinden.
• RESTful APIs und sichere Backend-Services entwickelt, um KI-gestützte Interaktionen und Geschäftsprozesse zu unterstützen

• Übernahm strategische und operative Verantwortung für IT-Infrastrukturen, um Innovation zu beschleunigen und prüfungssichere Ergebnisse zu liefern.
• Diente als zentrale Schnittstelle zwischen Management, Fachbereichen und Engineering, beteiligte sich aktiv an Entwicklung, Cloud-Architektur und CI/CD, um kritische Engpässe zu beheben.
• Entwickelte und implementierte ein KI-Governance-Programm zur Risikosteuerung und Einhaltung des EU AI Act, wodurch die Freigabezeiten für KI-Anwendungsfälle von 8 auf 3 Wochen verkürzt wurden.
• Ließ sichere KI-Systeme (RAG-basierte Wissensplattformen) produktiv einsetzen und erzielte so eine 35%ige Senkung des Standard-Support-Ticket-Volumens.
• Etablierte robuste Sicherheitsstandards und Governance-Frameworks für APIs (OAuth2/OIDC, mTLS) und Cloud-Plattformen (AWS/GCP), um Compliance und Systemintegrität zu gewährleisten.
• Absicherte die Cloud-Infrastruktur durch Zero-Trust-Prinzipien und einen umfassenden Observability-Stack (Logging/Alerting) und erreichte in einer 24/7-Bereitschaft eine Verfügbarkeit von 99,9%.

• Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
• Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
• Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
• Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.

• Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
• Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
• Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
• Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.

• Sponsor zweier Spin-off-Produkte des KI- und BPM-Tools BPMaaS namens „kionera“ und „myATHENA“
• Definition der Projektziele und strategische Entwicklung der Produkte
• Konzeption und Aufbau der kionera-Plattform auf shared oder dedizierten GPU-Servern mit Docker und Open-Source-LLMs
• Bereitstellung der API für eigene Anwendungen
• Entwicklung und Konzeption von Managed Services auf Basis des BPM-Systems ADONIS der BOC Group
• Unterstützung bei der Feature-Definition und Planung von ADONIS/BPMN-Trainings
• Erstellung einer WordPress-Webseite inklusive Abo-Zahlungsgateway

• Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.

• Fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen Rechts-, Engineering- und Business-Teams, um null Compliance-Verstöße sicherzustellen und gleichzeitig die Produktgeschwindigkeit beizubehalten.

• Führte die Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Aggregator-Plattform an und managte eine Roadmap, die rechtliche Vorgaben mit ambitionierter Feature-Auslieferung in Einklang bringt.

• Skalierte das Engineering-Team von 4 auf 9 Entwickler, etablierte Einstellungsprotokolle und technische Onboarding-Prozesse zur Unterstützung schneller Produktiterationen.

• Optimierte den Entwicklungsprozess durch Einführung strukturierter Sprint-Zyklen und Backlog-Pflege, was zu einer 20%igen Reduktion der Feature-Entwicklungszeit führte.

• Entwarf Architektur und Prototypen für agentenbasierte KI-Workflows mit n8n und RAG-Pipelines auf Langchain.

• Entwicklung eines interaktiven Prototyps zur Konzeption eines KI-gestützten Enterprise-Architecture-Management-Tools. Ziel war es, komplexe Zusammenhänge zwischen IT-Systemen, Geschäftsprozessen und Fachbereichen verständlich darzustellen und Entscheidungsprozesse im Kontext von IT-Transformationen zu unterstützen.

• Der Prototyp kombinierte datengetriebene Analysen mit geführten Fragestellungen und interaktiven Visualisierungen. Ein zentraler Bestandteil war die Integration eines RAG-Prozesses, um domänenspezifisches EAM-Wissen kontextbezogen bereitzustellen. Der Fokus lag auf schneller Validierung von Ideen, nutzerzentriertem Interaktionsdesign und der technischen Machbarkeit eines skalierbaren Gesamtkonzepts.

• Konzeption, Implementierung und Validierung eines RAG-Prozesses für domänenspezifisches EAM-Wissen mit Python, LangChain sowie Graph- bzw. Vektordatenbanken (Neo4J, Milvus)

• Fachliche und technische Anforderungsanalyse sowie Definition eines MVPs

• Entwicklung des Architektur- und Technologiekonzepts unter Einsatz von Angular, Spring Boot, GraphQL und Kubernetes

• Konzeption eines Interaktionsdesigns und Erstellung eines Brand Style Guides mit Figma

• Entwicklung interaktiver Prototypen mit Angular, Konva.js und TypeScript

• Integration von CI/CD-Prozessen mit GitLab CI/CD