spaCy Experten in Deutschland

• 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

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

• Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
• Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
• Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
• Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
• Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
• Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
• Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
• Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
• Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.

Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest

• Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
• Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.

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

• Verbesserte die KI-Modell-Überwachungslösung, um einen Vergleich von Modellversionen und eine umfassende Nachverfolgung von Eingangsvariablen mit relativen Drift-Metriken für eine vollständige Überwachung zu ermöglichen.
• Entwickelte eine maßgeschneiderte LLM-Lösung, um das Zertifikat für Wareneingänge zu automatisieren und eine nachgelagerte Analyse zu ermöglichen.
• Verbesserung von Digital-Twin-KI-Modellen zur Unterstützung der Modellvalidierung.

Skills: Python, Statistische Berechnung, Large Language Models (LLM), Machine-Learning-Engineering, Natural Language Processing (NLP), Data Wrangling, Datenvisualisierung, Statistische Auswertung.

Tools: Python-Programmierung, Snowflake, Databricks, Microsoft Powerapps, Powerautomate, PowerBI, Scipy, Seaborn, Scikit-Learn.

• Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken durch die Entwicklung eines Prompting-Frameworks mit mehreren Strategien (Zero-shot, Few-shot, CoT, Instruction Tuning) zur Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Finanz- und medizinischen Datensätzen. Dadurch wurden die Modellzuverlässigkeit deutlich erhöht und durch eine umfassende Evaluation mit fortgeschrittenen Metriken (ROUGE-L, METEOR, Cosine Similarity) eine Verbesserung des F1-Scores um 18% erzielt.
• Entwicklung skalierbarer Workflows für strukturierte Ausgaben und Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines (spaCy, ClearML) zur kontinuierlichen Leistungsverfolgung unter Anwendung praxisnaher MLOps-Prinzipien.
• Iterative Verbesserung der Prompt-Strategien auf Grundlage einer sorgfältigen Fehleranalyse, um eine robuste und produktionsreife Leistung sicherzustellen.

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL

• Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
• Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
• Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
• Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
• Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
• Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
• Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
• Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
• Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
• Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
• Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
• Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
• Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
• Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)

• Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
• End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
• Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
• Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
• Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
• Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
• Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen

• Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
• Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
• Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
• Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
• Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
• Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
• Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
• Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte

• Konzeption, Vorbereitung und Durchführung eines Webinars zum Thema „RAG in der Praxis: Wie Verlage mit KI echten Mehrwert schaffen“
• Aufbereitung technischer und strategischer Inhalte rund um Retrieval Augmented Generation (RAG) für ein fachlich gemischtes Publikum aus der Verlagsbranche
• Darstellung konkreter Use Cases, technischer Hintergründe, typischer Herausforderungen und Lösungsansätze im Einsatz von RAG
• Vermittlung von praxisnahen Einblicken in Datenaufbereitung, Modellwahl und Output-Optimierung im Kontext digitaler Verlagsportale
• Inhaltliche Konzeption und fachliche Vorbereitung des Webinars
• Auswahl und Darstellung praxisnaher Use Cases aus dem Verlagsumfeld
• Erarbeitung technischer Hintergründe zur Umsetzung von RAG-Systemen
• Präsentation und Erklärung typischer Herausforderungen und Lösungsstrategien
• Large Language Models (LLMs)
• Retrieval Augmented Generation (RAG)

• Entwicklung einer auf Generative AI beruhenden Recommendation Engine für Images für ein KI-Videoproduktionssystem
• Implementierung automatische Bildanalyse mit GPT-4o
• Semantische Vektorsuche mit OpenAI Embeddings, MongoDB, OpenSearch
• Verschlagwortung und Indizierung von 4 Millionen Customer-Assets
• Neuentwicklung Recommendation Engine mit hybrider, ausbalancierter Keyword- und Vektorsuche + Filter

• Optimierung der Onlineshop-Suchfunktion auf Basis von Magento und OpenSearch
• Beratung zur Beseitigung von Such-Problempunkten (Kompositasuche, Suche ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung)
• Datenmodellierung von Produkten (parent) und Artikeln (child)
• Workshops zur Vermittlung fachlichen Suchverständnisses