Senior AI Engineer & AI Architect | GenAI · Agentic AI · RAG · Voice AI · Backend
Aktualisiert am 17.09.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 21.09.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 15%
AI Engineering
LLM
Python
Git
Docker
AWS
Infrastructure as Code
CI/CD
Large Language Models
API Integration
EU AI Act
ISO/IEC 42001
DSGVO
Voice AI / Voice Agents
NIST AI RMF
MLOps
Cloud Architecture
MCP
RAG
Audit Trails
Deutsch
Muttersprache
Englisch
sehr gut

Einsatzorte

Einsatzorte

München (+50km) Mühldorf am Inn (+50km) Ingolstadt (+50km)
Deutschland, Schweiz
möglich

Projekte

Projekte

3 Monate
2026-07 - heute

Self-hosted GenAI-Plattform für Vertragswissen im Einkauf

AI Architect / Tech Lead  Dense und Sparse Retrieval Embeddings EU AI Act ...
AI Architect / Tech Lead 

  • Entwurf und technische Gesamtverantwortung für eine self-hosted GenAI-Plattform zur sicheren Analyse vertraulicher Rahmenverträge und technischer Datenblätter. Die Architektur verbindet strukturerhaltende PDF-/OCR-Verarbeitung, Hybrid Retrieval mit Dense und Sparse Search sowie Reranking und quellengebundene Antworten mit Vertrag, Paragraph und Seite
  • LangGraph orchestriert Retrieval, Generierung und Grounding. Rollenbasierte ACL-Filter werden bereits vor dem Retrieval durchgesetzt; Prompt-Injection-Schutz, Gold-Datensätze, Holdout-Tests und messbare Release-Gates sichern Qualität und Ververlässlichkeit. Der Betrieb basiert auf Kubernetes, GitOps, GPU-Modell-Serving und Observability mit getrennten Rollbacks für Anwendung, Modell und Suchindex

Docling FastAPI Grafana Helm Kubernetes Langfuse LangGraph LiteLLM OpenTelemetry PostgreSQL Prometheus PyTest Qdrant RAGAS Redis SGLang vLLM
Dense und Sparse Retrieval Embeddings EU AI Act GitOps Gold-Set-Evaluation Hybrid RAG MCP NetworkPolicies OCR OIDC Python Reranking
9 Monate
2026-01 - heute

Agentische Compliance-Engineering-Plattform für AI-Systeme

AI Engineer / Full-Stack Entwickler BM25 LLM-as-a-Judge Model Context Protocol (MCP) ...
AI Engineer / Full-Stack Entwickler

  • Konzeption und Umsetzung einer agentischen Plattform zur automatisierten Verarbeitung regulatorischer Anforderungen und deren Übersetzung in technische Maßnahmen. Orchestrierung spezialisierter Agenten über das Model Context Protocol (MCP) für einen geschlossenen MultiAgent-Workflow aus RAG-basiertem Legal Retrieval, Implementation Mapping, Spezifikationserzeugung, Übergabe an Coding-Agenten und anschließender Verifikation der Umsetzung.
  • Kombination deterministischer Prüfmechanismen mit semantischer LLM-Verifikation mittels LLM-as-a-Judge und konfidenzbasiertem Routing an menschliche Review-Instanzen bei Unsicherheit.
  • Umsetzung von Hybrid Retrieval über juristischen Volltext, einem Entscheidungsgedächtnis mit Drift-Erkennung sowie automatisierten Eval-Suiten zur Regressionsprüfung der Agenten-Logik

ChromaDB Fast-check GitHub Actions LiteLLM Node.js Pydantic PyTest Vitest Zod
BM25 LLM-as-a-Judge Model Context Protocol (MCP) Python RAG TypeScript
CLIC
Remote
4 Monate
2026-05 - 2026-08

Agentic Ontology Plattform - Agentische Wissensplattform mit ontologiebasiertem Knowledge Graph

AI Engineer / Full-Stack Entwickler Model Context Protocol (MCP) Python TypeScript
AI Engineer / Full-Stack Entwickler

  • Konzeption und Umsetzung einer agentischen Wissensplattform zur strukturierten Verwaltung, Verknüpfung und Analyse von Informationen mithilfe eines ontologiebasierten Knowledge Graphen. Die Plattform kombiniert mehrere AI-Agenten mit einer typisierten Wissensbasis, kontrolliertem Toolzugriff über das Model Context Protocol (MCP) sowie deterministischen Analysefunktionen für nachvollziehbare Wissensverarbeitung und Entscheidungsunterstützung
  • Die Systemarchitektur umfasst einen lokalen Neo4j-basierten Knowledge Graph, eine PythonBackend-Architektur, eine React-Anwendung sowie eine Agent-Runtime mit Session-, Tool- und Modellverwaltung. Besonderer Fokus lag auf einer sicheren Agentenintegration, strukturierten Wissensmodellierung, reproduzierbaren Analyseergebnissen sowie einer modularen und erweiterbaren Plattformarchitektur

Docker FastAPI Hermes Agent LangGraph Neo4j Playwright Pydantic RAGFlow React SQLite Vitest
Model Context Protocol (MCP) Python TypeScript
3 Monate
2026-03 - 2026-05

Voice-AI-System mit Echtzeit-Backend

AI Engineer Python REST APIs STT/TTS ...
AI Engineer

  • Konzeption und Umsetzung eines produktionsfähigen Voice-AI-Systems zur automatisierten Bearbeitung eingehender Telefonanfragen. Das System kombiniert Twilio Media Streams, WebSockets, FastAPI, Speech-to-Text, LLM-basierte Dialogsteuerung, strukturierte Datenerfassung und Text-to-Speech zu einer durchgängigen Echtzeit-Voice-Agent-Pipeline
  • Die Dialoglogik wurde mit LangGraph als zustandsbasierter Agent umgesetzt, inklusive Intent-Erkennung, strukturierter Datenextraktion, Gesprächszustand, Retry-Logik, Error Recovery und Human-Handoff. Das Backend nutzt PostgreSQL zur Datenpersistenz, Redis für Session-State, abstrahierte STT-/TTS-Provider sowie containerisiertes Deployment mit Docker, Nginx, CI/CD und automatisierten Tests
  • Besonderer Fokus lag auf produktionsnaher Latenz- und Stabilitätsoptimierung: iterative STT-Provider-Optimierung von Whisper Batch über Nova-3 mit separatem VAD bis zu Flux mit semantischem End-of-Turn, Sentence-Chunking zwischen LLM und TTS zur Reduktion der Time-to-First-Audio von ca. 800 ms auf ca. 200 ms, Producer/Consumer-Queue zur Entkopplung von Sprachsynthese und Wiedergabe sowie Connection-Warmup zur Reduktion von Cold-Start-Latenzen

Cartesia Sonic-3 Claude Haiku 4.5 auf Amazon Bedrock Deepgram Flux/Nova-3 Docker FastAPI GitHub Actions LangChain Langfuse LangGraph Nginx PostgreSQL Pydantic v2 PyTest Redis SQLAlchemy Twilio Media Streams
Python REST APIs STT/TTS WebSockets
4 Monate
2025-10 - 2026-01

Textverarbeitungssystem für regulatorische Chemikalien-Dokumente

Full-Stack Entwickler  JSON Schema Python REST APIs ...
Full-Stack Entwickler 

  • Konzeption und Umsetzung eines modularen Systems zur strukturierten Verarbeitung regulatorischer Chemikalien-Dokumente
  • Entwicklung einer performanten React-Frontend-Architektur für Dokumenteneinlesung, Datenaufbereitung und anwenderfreundliche Darstellung komplexer regulatorischer Inhalte
  • Implementierung der serverseitigen Logik für Datenhandling, Transformation und Laufzeitsteuerung mit klarer Trennung von Verantwortlichkeiten zwischen Frontend- und Backend-Schicht
  • Besonderer Fokus lag auf Wartbarkeit, sauberer Komponentenstruktur und Erweiterbarkeit für zukünftige Dokumententypen und Verarbeitungsschritte

Axios Docker FastAPI GitHub Actions Mistral AI Node.js PostgreSQL Pydantic React Tailwind CSS TanStack Query XLSX
JSON Schema Python REST APIs TypeScript
5 Monate
2025-09 - 2026-01

Full-Stack Webplattform mit integriertem Kommunikations-Backend

Full-Stack Entwickler  CORS CSP HSTS ...
Full-Stack Entwickler 

  • Entwicklung und Deployment einer DSGVO- und TTDSG-konformen Webplattform mit angebundenem FastAPI-Backend
  • Implementierung eines abgesicherten Kontaktformulars mit Bot-Schutz (hCaptcha), serverseitigem Rate Limiting und vollständiger Security-Header-Konfiguration
  • Aufbau einer CI/CD-Pipeline mit getrenntem Frontend- und Backend-Deployment für unabhängige Release-Zyklen und klare Infrastrukturverantwortung
  • Konsequente Umsetzung technischer Sicherheitsmaßnahmen auf Netzwerk- und Anwendungsebene: CORS-Konfiguration, HTTP Strict Transport Security (HSTS) und Content Security Policy (CSP)

FastAPI GitHub Actions hCaptcha React Tailwind CSS Vercel
CORS CSP HSTS Python TypeScript
1 Jahr 6 Monate
2024-04 - 2025-09

LLM-Analyseplattform für Geschäftsdokumente

AI Architect & Engineer Embeddings Python RAG ...
AI Architect & Engineer

  • Entwicklung einer skalierbaren Analyseplattform zur automatisierten Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Geschäftsdokumente
  • Die Plattform extrahiert, klassifiziert und strukturiert Textinhalte unterschiedlicher Dokumenttypen mithilfe von NLP-Pipelines und LLM-gestützter Inhaltsverarbeitung
  • Kernbestandteil ist eine containerisierte Backend-Architektur mit Azure OpenAI Integration sowie RAG-basierter Wissensverarbeitung über eine dedizierte Vektordatenbank
  • Die Systemarchitektur wurde von Beginn an auf Deployment-Stabilität und Betriebsfähigkeit ausgelegt: Logging, Monitoring und klar definierte Systemgrenzen ermöglichen eine nachvollziehbare Fehleranalyse im Produktivbetrieb
  • CI/CD-Pipelines sichern konsistente Deployments über alle Umgebungen hinweg
  • Regulatorische Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act wurden bei der Datenhaltung und im Systemdesign berücksichtigt

Azure OpenAI API ChromaDB Docker FastAPI GitHub Actions LangChain OpenSearch Pandas Pydantic PyTest scikit-learn
Embeddings Python RAG REST APIs Vector Search

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

2024:
Autonome Systeme
M.Sc.
TU Darmstadt

2020:
Luft- und Raumfahrtinformatik
B.Sc.
Universität Würzburg

Position

Position


Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

AI Engineering LLM Python Git Docker AWS Infrastructure as Code CI/CD Large Language Models API Integration EU AI Act ISO/IEC 42001 DSGVO Voice AI / Voice Agents NIST AI RMF MLOps Cloud Architecture MCP RAG Audit Trails

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

TypeScript
Experte
Python
Experte
AI
Experte
LLM
Experte
RAG
Fortgeschritten
FastAPI
Fortgeschritten
GenAI
Experte
EU AI Act
Experte
AI Governance
Experte
DSGVO
Experte
Risk Assesment
Experte
Compliance Automation
Experte
Software Architecture
Experte

Kernkompetenzen:
AI Architecture, Senior AI Engineering, Generative AI, Large Language Models, Agentic AI, AI Agents, LLM Integration, Retrieval Augmented Generation, Hybrid Retrieval, LangGraph, Model Context Protocol, Knowledge Graphs, Voice AI, Document Processing

Software & Plattform:
Python, FastAPI, TypeScript, REST APIs, WebSockets, Microservices, Backend Architecture, Docker, Kubernetes, AWS, Azure, PostgreSQL, Redis, CI/CD

Evaluation, Qualität & Governance:
LLM Evaluation, Langfuse, RAGAS, Gold-Set Evaluation, Automated Testing, Observability, AI Governance, EU AI Act, DSGVO


Profil:

  • Senior AI Engineer und AI Architect für produktionsreife GenAI-, Agentic-AI-, Voice-AI- und Backend-Systeme. Ich konzipiere und entwickle Lösungen von Dokumentenverarbeitung, Hybrid RAG, Knowledge Graphs und LLM-Orchestrierung bis zu skalierbaren APIs, Evaluation, Observability und Cloud-/Kubernetes-Betrieb.
  • Schwerpunkte:
    • Self-hosted GenAI-Plattformen und produktive LLM-Integration
    • Agentische Workflows, Tool Use, MCP und LangGraph
    • RAG, Hybrid Retrieval, Dokumentenverarbeitung und Knowledge Graphs
    • Voice AI, STT/TTS und Echtzeit-Backends
    • Backend- und Plattformarchitektur mit Python, FastAPI, Docker, Kubernetes und AWS/Azure
    • LLM-Evaluation, Monitoring, automatisiertes Testing und AI Governance
  • Remote oder hybrid im Großraum München

Programmiersprachen

Python
SQL
TypeScript
C++

Einsatzorte

Einsatzorte

München (+50km) Mühldorf am Inn (+50km) Ingolstadt (+50km)
Deutschland, Schweiz
möglich

Projekte

Projekte

3 Monate
2026-07 - heute

Self-hosted GenAI-Plattform für Vertragswissen im Einkauf

AI Architect / Tech Lead  Dense und Sparse Retrieval Embeddings EU AI Act ...
AI Architect / Tech Lead 

  • Entwurf und technische Gesamtverantwortung für eine self-hosted GenAI-Plattform zur sicheren Analyse vertraulicher Rahmenverträge und technischer Datenblätter. Die Architektur verbindet strukturerhaltende PDF-/OCR-Verarbeitung, Hybrid Retrieval mit Dense und Sparse Search sowie Reranking und quellengebundene Antworten mit Vertrag, Paragraph und Seite
  • LangGraph orchestriert Retrieval, Generierung und Grounding. Rollenbasierte ACL-Filter werden bereits vor dem Retrieval durchgesetzt; Prompt-Injection-Schutz, Gold-Datensätze, Holdout-Tests und messbare Release-Gates sichern Qualität und Ververlässlichkeit. Der Betrieb basiert auf Kubernetes, GitOps, GPU-Modell-Serving und Observability mit getrennten Rollbacks für Anwendung, Modell und Suchindex

Docling FastAPI Grafana Helm Kubernetes Langfuse LangGraph LiteLLM OpenTelemetry PostgreSQL Prometheus PyTest Qdrant RAGAS Redis SGLang vLLM
Dense und Sparse Retrieval Embeddings EU AI Act GitOps Gold-Set-Evaluation Hybrid RAG MCP NetworkPolicies OCR OIDC Python Reranking
9 Monate
2026-01 - heute

Agentische Compliance-Engineering-Plattform für AI-Systeme

AI Engineer / Full-Stack Entwickler BM25 LLM-as-a-Judge Model Context Protocol (MCP) ...
AI Engineer / Full-Stack Entwickler

  • Konzeption und Umsetzung einer agentischen Plattform zur automatisierten Verarbeitung regulatorischer Anforderungen und deren Übersetzung in technische Maßnahmen. Orchestrierung spezialisierter Agenten über das Model Context Protocol (MCP) für einen geschlossenen MultiAgent-Workflow aus RAG-basiertem Legal Retrieval, Implementation Mapping, Spezifikationserzeugung, Übergabe an Coding-Agenten und anschließender Verifikation der Umsetzung.
  • Kombination deterministischer Prüfmechanismen mit semantischer LLM-Verifikation mittels LLM-as-a-Judge und konfidenzbasiertem Routing an menschliche Review-Instanzen bei Unsicherheit.
  • Umsetzung von Hybrid Retrieval über juristischen Volltext, einem Entscheidungsgedächtnis mit Drift-Erkennung sowie automatisierten Eval-Suiten zur Regressionsprüfung der Agenten-Logik

ChromaDB Fast-check GitHub Actions LiteLLM Node.js Pydantic PyTest Vitest Zod
BM25 LLM-as-a-Judge Model Context Protocol (MCP) Python RAG TypeScript
CLIC
Remote
4 Monate
2026-05 - 2026-08

Agentic Ontology Plattform - Agentische Wissensplattform mit ontologiebasiertem Knowledge Graph

AI Engineer / Full-Stack Entwickler Model Context Protocol (MCP) Python TypeScript
AI Engineer / Full-Stack Entwickler

  • Konzeption und Umsetzung einer agentischen Wissensplattform zur strukturierten Verwaltung, Verknüpfung und Analyse von Informationen mithilfe eines ontologiebasierten Knowledge Graphen. Die Plattform kombiniert mehrere AI-Agenten mit einer typisierten Wissensbasis, kontrolliertem Toolzugriff über das Model Context Protocol (MCP) sowie deterministischen Analysefunktionen für nachvollziehbare Wissensverarbeitung und Entscheidungsunterstützung
  • Die Systemarchitektur umfasst einen lokalen Neo4j-basierten Knowledge Graph, eine PythonBackend-Architektur, eine React-Anwendung sowie eine Agent-Runtime mit Session-, Tool- und Modellverwaltung. Besonderer Fokus lag auf einer sicheren Agentenintegration, strukturierten Wissensmodellierung, reproduzierbaren Analyseergebnissen sowie einer modularen und erweiterbaren Plattformarchitektur

Docker FastAPI Hermes Agent LangGraph Neo4j Playwright Pydantic RAGFlow React SQLite Vitest
Model Context Protocol (MCP) Python TypeScript
3 Monate
2026-03 - 2026-05

Voice-AI-System mit Echtzeit-Backend

AI Engineer Python REST APIs STT/TTS ...
AI Engineer

  • Konzeption und Umsetzung eines produktionsfähigen Voice-AI-Systems zur automatisierten Bearbeitung eingehender Telefonanfragen. Das System kombiniert Twilio Media Streams, WebSockets, FastAPI, Speech-to-Text, LLM-basierte Dialogsteuerung, strukturierte Datenerfassung und Text-to-Speech zu einer durchgängigen Echtzeit-Voice-Agent-Pipeline
  • Die Dialoglogik wurde mit LangGraph als zustandsbasierter Agent umgesetzt, inklusive Intent-Erkennung, strukturierter Datenextraktion, Gesprächszustand, Retry-Logik, Error Recovery und Human-Handoff. Das Backend nutzt PostgreSQL zur Datenpersistenz, Redis für Session-State, abstrahierte STT-/TTS-Provider sowie containerisiertes Deployment mit Docker, Nginx, CI/CD und automatisierten Tests
  • Besonderer Fokus lag auf produktionsnaher Latenz- und Stabilitätsoptimierung: iterative STT-Provider-Optimierung von Whisper Batch über Nova-3 mit separatem VAD bis zu Flux mit semantischem End-of-Turn, Sentence-Chunking zwischen LLM und TTS zur Reduktion der Time-to-First-Audio von ca. 800 ms auf ca. 200 ms, Producer/Consumer-Queue zur Entkopplung von Sprachsynthese und Wiedergabe sowie Connection-Warmup zur Reduktion von Cold-Start-Latenzen

Cartesia Sonic-3 Claude Haiku 4.5 auf Amazon Bedrock Deepgram Flux/Nova-3 Docker FastAPI GitHub Actions LangChain Langfuse LangGraph Nginx PostgreSQL Pydantic v2 PyTest Redis SQLAlchemy Twilio Media Streams
Python REST APIs STT/TTS WebSockets
4 Monate
2025-10 - 2026-01

Textverarbeitungssystem für regulatorische Chemikalien-Dokumente

Full-Stack Entwickler  JSON Schema Python REST APIs ...
Full-Stack Entwickler 

  • Konzeption und Umsetzung eines modularen Systems zur strukturierten Verarbeitung regulatorischer Chemikalien-Dokumente
  • Entwicklung einer performanten React-Frontend-Architektur für Dokumenteneinlesung, Datenaufbereitung und anwenderfreundliche Darstellung komplexer regulatorischer Inhalte
  • Implementierung der serverseitigen Logik für Datenhandling, Transformation und Laufzeitsteuerung mit klarer Trennung von Verantwortlichkeiten zwischen Frontend- und Backend-Schicht
  • Besonderer Fokus lag auf Wartbarkeit, sauberer Komponentenstruktur und Erweiterbarkeit für zukünftige Dokumententypen und Verarbeitungsschritte

Axios Docker FastAPI GitHub Actions Mistral AI Node.js PostgreSQL Pydantic React Tailwind CSS TanStack Query XLSX
JSON Schema Python REST APIs TypeScript
5 Monate
2025-09 - 2026-01

Full-Stack Webplattform mit integriertem Kommunikations-Backend

Full-Stack Entwickler  CORS CSP HSTS ...
Full-Stack Entwickler 

  • Entwicklung und Deployment einer DSGVO- und TTDSG-konformen Webplattform mit angebundenem FastAPI-Backend
  • Implementierung eines abgesicherten Kontaktformulars mit Bot-Schutz (hCaptcha), serverseitigem Rate Limiting und vollständiger Security-Header-Konfiguration
  • Aufbau einer CI/CD-Pipeline mit getrenntem Frontend- und Backend-Deployment für unabhängige Release-Zyklen und klare Infrastrukturverantwortung
  • Konsequente Umsetzung technischer Sicherheitsmaßnahmen auf Netzwerk- und Anwendungsebene: CORS-Konfiguration, HTTP Strict Transport Security (HSTS) und Content Security Policy (CSP)

FastAPI GitHub Actions hCaptcha React Tailwind CSS Vercel
CORS CSP HSTS Python TypeScript
1 Jahr 6 Monate
2024-04 - 2025-09

LLM-Analyseplattform für Geschäftsdokumente

AI Architect & Engineer Embeddings Python RAG ...
AI Architect & Engineer

  • Entwicklung einer skalierbaren Analyseplattform zur automatisierten Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Geschäftsdokumente
  • Die Plattform extrahiert, klassifiziert und strukturiert Textinhalte unterschiedlicher Dokumenttypen mithilfe von NLP-Pipelines und LLM-gestützter Inhaltsverarbeitung
  • Kernbestandteil ist eine containerisierte Backend-Architektur mit Azure OpenAI Integration sowie RAG-basierter Wissensverarbeitung über eine dedizierte Vektordatenbank
  • Die Systemarchitektur wurde von Beginn an auf Deployment-Stabilität und Betriebsfähigkeit ausgelegt: Logging, Monitoring und klar definierte Systemgrenzen ermöglichen eine nachvollziehbare Fehleranalyse im Produktivbetrieb
  • CI/CD-Pipelines sichern konsistente Deployments über alle Umgebungen hinweg
  • Regulatorische Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act wurden bei der Datenhaltung und im Systemdesign berücksichtigt

Azure OpenAI API ChromaDB Docker FastAPI GitHub Actions LangChain OpenSearch Pandas Pydantic PyTest scikit-learn
Embeddings Python RAG REST APIs Vector Search

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

2024:
Autonome Systeme
M.Sc.
TU Darmstadt

2020:
Luft- und Raumfahrtinformatik
B.Sc.
Universität Würzburg

Position

Position


Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

AI Engineering LLM Python Git Docker AWS Infrastructure as Code CI/CD Large Language Models API Integration EU AI Act ISO/IEC 42001 DSGVO Voice AI / Voice Agents NIST AI RMF MLOps Cloud Architecture MCP RAG Audit Trails

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

TypeScript
Experte
Python
Experte
AI
Experte
LLM
Experte
RAG
Fortgeschritten
FastAPI
Fortgeschritten
GenAI
Experte
EU AI Act
Experte
AI Governance
Experte
DSGVO
Experte
Risk Assesment
Experte
Compliance Automation
Experte
Software Architecture
Experte

Kernkompetenzen:
AI Architecture, Senior AI Engineering, Generative AI, Large Language Models, Agentic AI, AI Agents, LLM Integration, Retrieval Augmented Generation, Hybrid Retrieval, LangGraph, Model Context Protocol, Knowledge Graphs, Voice AI, Document Processing

Software & Plattform:
Python, FastAPI, TypeScript, REST APIs, WebSockets, Microservices, Backend Architecture, Docker, Kubernetes, AWS, Azure, PostgreSQL, Redis, CI/CD

Evaluation, Qualität & Governance:
LLM Evaluation, Langfuse, RAGAS, Gold-Set Evaluation, Automated Testing, Observability, AI Governance, EU AI Act, DSGVO


Profil:

  • Senior AI Engineer und AI Architect für produktionsreife GenAI-, Agentic-AI-, Voice-AI- und Backend-Systeme. Ich konzipiere und entwickle Lösungen von Dokumentenverarbeitung, Hybrid RAG, Knowledge Graphs und LLM-Orchestrierung bis zu skalierbaren APIs, Evaluation, Observability und Cloud-/Kubernetes-Betrieb.
  • Schwerpunkte:
    • Self-hosted GenAI-Plattformen und produktive LLM-Integration
    • Agentische Workflows, Tool Use, MCP und LangGraph
    • RAG, Hybrid Retrieval, Dokumentenverarbeitung und Knowledge Graphs
    • Voice AI, STT/TTS und Echtzeit-Backends
    • Backend- und Plattformarchitektur mit Python, FastAPI, Docker, Kubernetes und AWS/Azure
    • LLM-Evaluation, Monitoring, automatisiertes Testing und AI Governance
  • Remote oder hybrid im Großraum München

Programmiersprachen

Python
SQL
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