Machine Learning Engineer | KI-Entwickler | AI Engineer
Von Datenanalysen über individuelle Machine-Learning-Modelle bis hin zu KI-gestützten Full-Stack-Anwendungen kann ich für verschiedenste Herausforderungen Lösungen für Sie entwickeln. Mein Fokus liegt auf LLM-basierten Anwendungen und AI Agents, ich kann aber je nach Anforderung auch klassische ML-Modelle von Grund auf entwickeln und beide Bereiche gezielt kombinieren.
Fachliche Schwerpunkte:
- Large Language Models (LLM) und LLM-basierte Anwendungen (z.B. Chatbots, AI Agents)
- Prompt Engineering und Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Deep Learning / Neural Networks (z.B. CNNs, LSTMs, Transformer)
- Machine Learning (z.B. Random Forests, Logistic Regression, Clustering)
- Computer Vision
- Natural Language Processing (NLP)
- Feature Engineering, Data Pipelines
- Full-Stack Development, Web Apps (Backend & Frontend)
- Business Intelligence & Datenvisualisierung
Aus dem regulierten Automotive-Umfeld bringe ich die Erfahrung mit, robuste Software zu entwickeln, die nicht nur funktioniert, sondern auch skaliert und wartbar ist.
Tech Stack:
- Sprachen: Python, JavaScript, SQL, C++, Swift, MATLAB
- ML/AI: PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, LangChain, LangGraph, Hugging Face, Transformers, Jupyter Notebooks, OpenCV, Grad-CAM
- Daten & Visualisierung: Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib, TensorBoard, Grafana, dbt
- Datenbanken & APIs: PostgreSQL, Oracle, GraphQL, Hasura, REST, Pinecone, Chroma
- BI & Microsoft Power Platform: Power BI, Power Apps, Power Automate
- Backend: Django REST, FastAPI
- Frontend: Vue.js, Nuxt.js, Tailwind
- DevOps & Cloud: Docker, OpenShift, Azure, Git, Airflow, CI/CD
Wenn Sie nicht nur an Demos, sondern an vollständigen KI-Anwendungen interessiert sind, freue ich mich, von Ihnen zu hören.