TensorFlow-Experten in München

• 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

• 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

• Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
• Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
• BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
• Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• 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.

• Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker

• Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.

• Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.

• Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI) erforschen und entwickeln
• Chatbots mit RAG und In-Context Learning verbessern
• Supervised Fine-Tuning (PEFT, LoRA), Huggingface oder Unsloth
• Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time Training, (transduktives) Active Learning, Reinforcement Learning
• Serving mit hohem Durchsatz mit vLLM
• Embedding-Modelle anwenden (z. B. SentenceTransformers), Similarity-/Vektorsuche oder Vektor-DB oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
• Synthetische Daten erzeugen und filtern, Clustering
• Halluzinationen erkennen
• Chatbot-Modelle bewerten (Rouge, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
• Visualisierung von Experimenten (matplotlib)

• Synthetische Datensätze für die Erkennung von CXR, Mammografien und distalen Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusionsmodellen generiert und dabei >50k synthetische Bilder für Benchmarking erstellt.
• DSGVO-konforme Prozesse und Reproduzierbarkeit sichergestellt, wodurch die Nutzung des Datensatzes für interne Validierungen und akademische Zusammenarbeit ermöglicht wurde.
• Das Projekt wurde in der internen R&D-Präsentation von MedTank als wegweisende Initiative für synthetische Daten vorgestellt.

• Die iOS/Android Delegate App und den Conference Operator entwickelt
• Eine benutzerfreundliche Konferenzumgebung und das Echtzeit-Video-Streaming aktualisiert und weiterentwickelt
• Das gesamte Konferenzerlebnis durch die Implementierung anpassbarer Funktionen für ein flexibles Setup optimiert
• Die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Konferenztechnik verbessert und so einen reibungslosen Ablauf sowie eine bessere Interaktion der Teilnehmenden ermöglicht

• Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
• Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
• Zusammenarbeit mit DevOps
• Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.

• Architektur und Aufbau eines GenAI-basierten Tools zur automatisierten Asset-Erstellung für Social-Media-Kampagnen mit Nano Banana und Python. Es verarbeitet Kampagnenbriefing, Zielgruppe und zwei Produkte als Eingabe, generiert optimierte Prompts für Bild- und Textproduktion und nutzt Funktionen für Textpositionierung, ansprechende Overlays, Größenanpassung und strukturiertes Hochladen in AWS S3.
• Entwicklung und Aufbau einer Multi-Agenten-News-Intelligence-Plattform mit spezialisierten Rollen, darunter Retriever-Agenten (Tavily-Web-Scraping), Synthese-Agenten und Claude als Kurator/Orchestrator, und Entwurf autonomer Agentenzusammenarbeitsmuster mithilfe von LangChain und RAG.
• Aufbau eines autonomen Kundendienst-Agenten mit n8n und LLMs, der End-to-End-Support-Automatisierung mit nachvollziehbarer Argumentation, Governance-Kontrollen und skalierbarer Workflow-Orchestrierung mittels Python und Vektordatenbanken bietet.
• Entwicklung einer Finanzvalidierungs-Engine mit ML-gestützter Anomalieerkennung zur Plausibilitätsprüfung von Rechnungen, Compliance-Automatisierung und Risikominderung unter Verwendung von TensorFlow und SQL.
• Erstellung einer Kosteneinsparungsanwendung mittels OCR, KI, Pandas und NumPy für Datenanalyse, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.