• Entwicklung eines lokal laufenden KI-Assistenten auf Basis eines Mistral-7B Q4_K-Modell
• Architekturdesign und vollständige technische Umsetzung
• Full-Stack-Entwicklung (LLM-Auswahl, UI mit PyQt5, Integration des Modells)

• RAG - Entwicklung eines Self-RAG-Ansatzes (Dokumenten-Embedding, VectorDB, Retrieval-Logik)

• QLoRA - Einbindung von Mechanismen zur Wissens-Erweiterung und Domänenanpassung  

• Auswahl und Konfiguration der Inference-Engine

• neuronale Aktivierungs- und Tokenfluss-Visualisierung im UI

• Markenanmeldung, Investorensuche und Go-to-Market-Vorbereitung 

• Entwicklung einer Datenpipeline aus 6 Quellen (Scraping, APIs)
• Aufbau eines KI-Modells zur Analyse und Vorhersage von Finanzmarktbewegungen
• Der Kunde schätzt Privatsphäre. Ein Empfehlungsschreiben kann angefordert werden.

• ETL-Tool zur Optimierung der Planungszyklen für neue Fahrzeugmodelle (Verkürzung um 6 Monate)
• Durchführung von Kundenworkshops, Konzeption und Umsetzung der Architektur
• Fokus auf Performance (unter 10 Sekunden Execution-Time)
• 3 Teammitglieder eingearbeitet

• Performanceoptimierung um 60?% durch Refactoring von über 150 Klassen
• CI/CD Pipeline, Unittests (Pytest, Mocker) und Monitoring mit Grafana & Sentry

• Ein Investor benötigte eine Methode, um bestimmte Ereignisse am Aktienmarkt vorherzusagen.
  
• Data Science und Machine Learning wurden eingesetzt, um Muster zu erkennen, auf die man reagieren kann.
  
• Der Investor hat mich erneut (aktuell) engagiert, um meine Arbeit fortzusetzen und einen Trading-Bot zu entwickeln, der auf diesem Muster basiert.
  
• Der gute Herr legt großen Wert auf Privatsphäre.
  

Automatisierung von Handelsstrategien und Entwicklung von ML-Modellen zur Marktanalyse für 2 Kunden

• Entwicklung von REST-APIs, Automatisierungsskripten, Datenvisualisierungen
• Erstellung von interaktiven GUIs mit TkInter und PyQt
• 2 Projekte von Kunden, wovon einer mich später erneut beauftragt hat

• 3 Games entwickelt