Entwickelt wurde eine intelligente Matching-Engine, die Kandidaten anhand von Quali-
fikationen, Entfernung, Fähigkeiten und Gewichtungsmodellen bewertet. Sie kombi-
niert geografische Filter, flexible Scoring-Logik und ereignisgesteuerte Prozesse, um
passende Profile automatisiert auszuwählen.
? Verantwortete als Lead AI Engineer das technische Design der Matching-Engine
und definierte deren Architektur, Komponenten und Backend-Integration.
? Entwickelte die geografische Filterlogik zur automatisierten Vorauswahl relevanter
Kandidaten basierend auf Standort und Stellenprofil.
? Konzipierte die flexible Scoring-Engine, die gewichtete Kriterien verarbeitet und
Kandidaten datengetrieben priorisiert.
? Modellierte ein erweiterbares Bewertungssystem, das zukünftige KI-gestützte
Agenten und dynamische Gewichtungen ermöglicht.
? Implementierte eventbasierte Auslöser über Azure Service Bus zur automatischen
Initiierung des Matching-Prozesses.
Entwickelt wurden KI-Assistenzsysteme, die Kundenanfragen zu Einkauf oder Rechts-
fragen verstehen und mithilfe von Einbettungen, LLMs und Graph-Knowledge präzise
Antworten erzeugen. Die Lösung kombiniert semantische Suche, Wissensgraphen
und robuste Sicherheitsmechanismen.
? Verantwortete als Lead AI Engineer die Architektur des KI-Moduls und dokumen-
tierte dessen technische Struktur.
? Entwickelte automatisierte E-Mail-Prozesse zur Übergabe abgeschlossener Benut-
zerinteraktionen.
? Implementierte ein Auswertungssystem auf Basis eines Golden-Datasets zur ob-
jektiven Qualitätsmessung.
? Integrierte Moderationsmechanismen und Abuse-Protection, um sichere KI-Inter-
aktionen zu gewährleisten.
? Optimierte die KI-Pipeline durch den Einsatz semantischer Suche, Embeddings-
und LLM-gestützter Kontextanalyse.
Für einen Onlinehändler wurde ein Proof-of-Concept zur semantischen Produktsuche
entwickelt, das Nutzerintentionen präzise analysiert und Suchergebnisse mithilfe von
Embeddings, Vektordatenbanken und LLM-basierter Re-Ranking-Logik deutlich ver-
bessert.
? Recherchierte als AI Backend Engineer aktuelle Verfahren der semantischen Su-
che und moderner Vektor-Retrieval-Technologien.
? Bereinigte und strukturierte Produktdaten zur Vorbereitung der semantischen In-
dexierung.
? Erstellte einen synthetischen Abfragedatensatz, der als Trainings- und Referenzba-
sis in einer Vektordatenbank eingebettet wurde.
? Entwickelte einen Vergleichsmechanismus, der Benutzeranfragen mit eingebette-
ten synthetischen Queries matcht.
? Implementierte ein LLM-gestütztes Re-Ranking, das Suchergebnisse basierend auf
Nutzerintention optimiert.
Es wurde ein generatives KI-System entwickelt, das automatisch hochwertige Pro-
dukttexte für verschiedene Kategorien erzeugt. Die Lösung nutzt regelbasierte
Prompt-Logiken und skalierbare Cloud-Funktionen, um konsistente und markenkon-
forme Inhalte e_izient zu generieren.
? Entwickelte als AI/Backend Engineer einen skalierbaren Textgenerierungsdienst
auf Basis von Azure Functions und produktionsreifen KI-Modellen.
? Implementierte regelbasierte Prompt-Logiken, die Titel- und Beschreibungstexte
abhängig von Produktkategorien konsistent erzeugen.
? Optimierte Datenfluss und Service-Performance durch Integration von Azure
CosmosDB als persistente Datengrundlage.
? Validierte generierte Inhalte mithilfe automatisierter Auswertungen zur Sicherstel-
lung von Qualität und Markenkonformität.
? Stellte eine robuste API-Anbindung für die nahtlose Einbindung des Services in be-
stehende Retail-Systeme bereit.
Entwickelt wurde ein HMI-Prototyp, der Lkw-Fahrern durch KI-gestützte visuelle und
akustische Hinweise ein präzises Andocken an Fabrikdocks ermöglicht. Die Lösung
kombiniert Kamerafeeds, Richtungsanweisungen und intuitive Benutzerführung.
? Unterstützte als Werkstudent die Entwicklung einer responsiven HMI-Oberfläche
für iOS- und Android-Tablets.
? Setzte interaktive UI-Elemente um, die Fahrern klare Richtungs- und Navigations-
hinweise liefern.
? Integrierte Kamerastreams und Visualisierungen zur präzisen Darstellung des
Dock-Umfelds.
? Testete unterschiedliche UI-Layouts zur Verbesserung von Bedienbarkeit und Si-
cherheit.
? Optimierte die Performance der Anwendung durch gezielte Anpassungen in Unity
und C#.
Entwickelt wurde eine intelligente Matching-Engine, die Kandidaten anhand von Quali-
fikationen, Entfernung, Fähigkeiten und Gewichtungsmodellen bewertet. Sie kombi-
niert geografische Filter, flexible Scoring-Logik und ereignisgesteuerte Prozesse, um
passende Profile automatisiert auszuwählen.
? Verantwortete als Lead AI Engineer das technische Design der Matching-Engine
und definierte deren Architektur, Komponenten und Backend-Integration.
? Entwickelte die geografische Filterlogik zur automatisierten Vorauswahl relevanter
Kandidaten basierend auf Standort und Stellenprofil.
? Konzipierte die flexible Scoring-Engine, die gewichtete Kriterien verarbeitet und
Kandidaten datengetrieben priorisiert.
? Modellierte ein erweiterbares Bewertungssystem, das zukünftige KI-gestützte
Agenten und dynamische Gewichtungen ermöglicht.
? Implementierte eventbasierte Auslöser über Azure Service Bus zur automatischen
Initiierung des Matching-Prozesses.
Entwickelt wurden KI-Assistenzsysteme, die Kundenanfragen zu Einkauf oder Rechts-
fragen verstehen und mithilfe von Einbettungen, LLMs und Graph-Knowledge präzise
Antworten erzeugen. Die Lösung kombiniert semantische Suche, Wissensgraphen
und robuste Sicherheitsmechanismen.
? Verantwortete als Lead AI Engineer die Architektur des KI-Moduls und dokumen-
tierte dessen technische Struktur.
? Entwickelte automatisierte E-Mail-Prozesse zur Übergabe abgeschlossener Benut-
zerinteraktionen.
? Implementierte ein Auswertungssystem auf Basis eines Golden-Datasets zur ob-
jektiven Qualitätsmessung.
? Integrierte Moderationsmechanismen und Abuse-Protection, um sichere KI-Inter-
aktionen zu gewährleisten.
? Optimierte die KI-Pipeline durch den Einsatz semantischer Suche, Embeddings-
und LLM-gestützter Kontextanalyse.
Für einen Onlinehändler wurde ein Proof-of-Concept zur semantischen Produktsuche
entwickelt, das Nutzerintentionen präzise analysiert und Suchergebnisse mithilfe von
Embeddings, Vektordatenbanken und LLM-basierter Re-Ranking-Logik deutlich ver-
bessert.
? Recherchierte als AI Backend Engineer aktuelle Verfahren der semantischen Su-
che und moderner Vektor-Retrieval-Technologien.
? Bereinigte und strukturierte Produktdaten zur Vorbereitung der semantischen In-
dexierung.
? Erstellte einen synthetischen Abfragedatensatz, der als Trainings- und Referenzba-
sis in einer Vektordatenbank eingebettet wurde.
? Entwickelte einen Vergleichsmechanismus, der Benutzeranfragen mit eingebette-
ten synthetischen Queries matcht.
? Implementierte ein LLM-gestütztes Re-Ranking, das Suchergebnisse basierend auf
Nutzerintention optimiert.
Es wurde ein generatives KI-System entwickelt, das automatisch hochwertige Pro-
dukttexte für verschiedene Kategorien erzeugt. Die Lösung nutzt regelbasierte
Prompt-Logiken und skalierbare Cloud-Funktionen, um konsistente und markenkon-
forme Inhalte e_izient zu generieren.
? Entwickelte als AI/Backend Engineer einen skalierbaren Textgenerierungsdienst
auf Basis von Azure Functions und produktionsreifen KI-Modellen.
? Implementierte regelbasierte Prompt-Logiken, die Titel- und Beschreibungstexte
abhängig von Produktkategorien konsistent erzeugen.
? Optimierte Datenfluss und Service-Performance durch Integration von Azure
CosmosDB als persistente Datengrundlage.
? Validierte generierte Inhalte mithilfe automatisierter Auswertungen zur Sicherstel-
lung von Qualität und Markenkonformität.
? Stellte eine robuste API-Anbindung für die nahtlose Einbindung des Services in be-
stehende Retail-Systeme bereit.
Entwickelt wurde ein HMI-Prototyp, der Lkw-Fahrern durch KI-gestützte visuelle und
akustische Hinweise ein präzises Andocken an Fabrikdocks ermöglicht. Die Lösung
kombiniert Kamerafeeds, Richtungsanweisungen und intuitive Benutzerführung.
? Unterstützte als Werkstudent die Entwicklung einer responsiven HMI-Oberfläche
für iOS- und Android-Tablets.
? Setzte interaktive UI-Elemente um, die Fahrern klare Richtungs- und Navigations-
hinweise liefern.
? Integrierte Kamerastreams und Visualisierungen zur präzisen Darstellung des
Dock-Umfelds.
? Testete unterschiedliche UI-Layouts zur Verbesserung von Bedienbarkeit und Si-
cherheit.
? Optimierte die Performance der Anwendung durch gezielte Anpassungen in Unity
und C#.