Software-Architekt (Java / Big Data / AI / KI / ML / Geodaten / IoT) | Tech Lead
Aktualisiert am 27.10.2025
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.11.2025
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 20%
Java
Künstliche Intelligenz
Big Data Analytics
Internet of Things
Geodatenverarbeitung
Microservices
SOA
Messaging
Apache Spark
Flink
PostgreSQL
Quarkus
DuckDB
Python
TensorFlow
Deutsch
Muttersprache
Englisch
fließend

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 1 Monat
2024-07 - 2025-07

IoT zur Containerüberwachung - Leitung Entwicklung, Forschungsprojekt

Leitung Entwicklung IoT Geofencing (Tile38) MQTT ...
Leitung Entwicklung

Projektleitung und internationale Zusammenarbeit
  • Verantwortung für die Entwicklung einer innovativen Plattform zur Überwachung und Steuerung von Containerbewegungen innerhalb von Häfen.
  • Aktive Teilnahme an einem internationalen Forschungsprojekt, das auf die Digitalisierung und Optimierung von Hafenlogistikprozessen abzielt.
  • Steuerung der technischen Architektur und enge Zusammenarbeit mit internationalen Partnern und Stakeholdern.


Softwareentwicklung und technische Implementierung

  • IoT-Integration: Entwicklung und Implementierung von IoT-Lösungen zur Echtzeitüberwachung von Containerbewegungen.
  • Geofencing-Technologien: Einsatz von Tile38 für die Erstellung dynamischer Geofencing-Lösungen zur Lokalisierung und Steuerung von Containern.
  • Microservices-Architektur: Aufbau einer skalierbaren Microservices-Infrastruktur mit Java 17 und Quarkus, inklusive REST-APIs und JPA für Datenmanagement.
  • Schnittstellenintegration: Anbindung externer Systeme und Implementierung von MQTT-Protokollen für effiziente Datenkommunikation sowie Entwicklung von ETL/Mapping Prozessen.
  • AI-Integration: Design einer AI-Architektur zur Vorhersage von Containerlaufzeiten auf Basis aktueller Umgebungsvariablen (Auslastung, Containerart, Wetter). Modelle erstellt mittels Pytorch.


Datenmanagement und Sicherheit

  • Verwaltung und Optimierung von Datenbanken (PostgreSQL) zur Sicherstellung einer hohen Datenkonsistenz und -verfügbarkeit.
  • Implementierung von Sicherheitslösungen wie JWT für die Authentifizierung und Autorisierung.


Technologische Expertise

  • Programmiersprachen und Frameworks: Java 17, Quarkus (JPA, REST).
  • Technologien und Tools: IoT, Tile38, MQTT, PostgreSQL, Git, Ant Design, React, Maven, Docker, OpenAPI, deck. gl, DLJ
  • Entwicklungsumfeld: Scrum-Methodik zur agilen Entwicklung und Zusammenarbeit.


Zusätzliche Verantwortlichkeiten

  • Leitung eines multidisziplinären Teams zur Erreichung von Projektzielen innerhalb straffer Zeitpläne.
  • Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen zur Kommunikation der Projektergebnisse an alle Stakeholder.
  • Förderung technischer Innovationen und Optimierung bestehender Entwicklungsprozesse.

Atlassian Confluence Atlassian JIRA
IoT Geofencing (Tile38) MQTT Java Quarkus (JPA REST) Postgresql Git JWT Ant Design Scrum Künstliche Intelligenz Pytorch
7 Jahre 4 Monate
2017-03 - 2024-06

Leitung Java Entwicklung (AI / Big Data / Geodaten)

Leitung AI Entwicklung Deeplearning4j Apache Spark Apache Flink ...
Leitung AI Entwicklung

Projektleitung und strategische Verantwortung
  • Aufbau eines innovativen Startups im Bereich Schifffahrtslogistik und Entwicklung einer marktführenden Chartering-Plattform.
  • Technische Beratung und Konzeption der Gesamtarchitektur in enger Zusammenarbeit mit Kunden und Stakeholdern.
  • Durchführung von Vorträgen, Präsentationen und Texterstellung für Marketing- und Werbevideos.
  • Überwachung und Kontrolle des Budgets sowie Sicherstellung eines effizienten Ressourceneinsatzes.
  • Personal- / Budgetmanagement
  • Vendormanagement
  • Vorbereitung Make-or-Buy-Entscheidungen

Softwareentwicklung und technische Implementierung
  • Microservices-Architektur: Entwicklung skalierbarer Microservices mit modernen Frameworks wie Quarkus, Javalin und Spring Boot.
  • Datenbanken und Persistenz: Einsatz und Optimierung relationaler und NoSQL-Datenbanken (PostgreSQL, MongoDB, DuckDB) unter Verwendung von JPA/Hibernate/Panache.
  • Schnittstellenintegration: Anbindung externer APIs und Datenquellen über REST, GraphQL und notwendige ETL-Prozesse, OpenAPI.
  • Kommunikationsbackbone: Aufbau einer robusten Kafka-Infrastruktur zur Unterstützung hochfrequenter Datenflüsse.
  • Cloud-Infrastruktur: Einsatz von AWS S3, AWS Kinesis, AWS SNS, AWS SQS
  • Performance-Optimierung: Durchführung von Profiling, Debugging und Optimierungsmaßnahmen zur Steigerung der Softwareeffizienz.
  • Erstellung umfassender Dokumentationen und Tests zur Qualitätssicherung.

Künstliche Intelligenz (KI)
  • Entwicklung und Implementierung verschiedener Modelle:
  • Textverarbeitung: Extraktion unstrukturierter Daten aus E-Mails mithilfe von Bi-LSTM und LLM-Modellen.
  • Anomalieerkennung: Einsatz von Auto-Encodern für die Identifikation ungewöhnlicher Muster.
  • Bildverarbeitung: Bildklassifikationslösungen basierend auf YOLO, CNN.
  • Zeitreihenanalyse: Entwicklung von Modellen zur Verbrauchsschätzung und Preisprognose (LSTM).
  • OCR-Tools: Implementierung von Named Entity Recognition (NER) und Large Language Models (LLM) für die Texterkennung.

Big Data und Datenanalyse
  • Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen (50+ GB/Tag) mithilfe moderner Technologien wie Spark, Flink und Druid.
  • Entwicklung und Optimierung von ETL-Prozessen zur Konvertierung, Speicherung und Visualisierung der Daten (z.B. Mapping-Pipeline NMEA -> Kafka -> Parquet -> JSON).
  • Einsatz von Apache Superset und DuckDB für Datenvisualisierung und Berichterstellung (Dashboards, Reports).

Geodatenverarbeitung
  • Entwicklung einer umfangreichen Geofencing-Toolchain und Durchführung von Clustering-Analysen.
  • Implementierung von Data-Cleanup- und Downsampling-Verfahren zur Optimierung der Datenqualität.
  • Entwicklung von Modellen zur Distanzberechnung und Optimierung von Netzwerken.
  • Visualisierung der Ergebnisse via QGIS, Kepler, ArcGIS, Eigenentwicklung (deck.gl, Python, Spark, Java)

Technologische Expertise
  • Programmiersprachen und Frameworks: Java 17 (Quarkus, Javalin, Spring Boot), Python, REST.
  • Technologien und Tools: Deeplearning4j, Apache Spark, Flink, Druid, Superset, Kafka, PostgreSQL, MongoDB, DuckDB, Elasticsearch, Pytorch, React, Ant Design, deck.gl, Parquet, Avro
  • Cloud-Umgebungen: AWS (EC2, S3, Kafka MSK, Kinesis, SNS, SES, SQS), Digital Ocean (DO).
  • Weitere Kompetenzen: GraphQL, JWT, UML, C4, JUnit, JMeter, JProfiler, Confluence, Jira, SharePoint, QGIS, ArcGIS
  • Entwicklungsumgebungen: IntelliJ, gitlab, Bitbucket, CD/CI, Docker, Kubernetes, Maven

Arbeitsumfeld
  • Agile Entwicklungsmethoden (Scrum) zur effektiven Projektsteuerung und Teamkoordination.

Confluence Jira
Deeplearning4j Apache Spark Apache Flink Apache Druid Apache Superset Kafka Postgresql DuckDB MongoDB Java (J2EE / Quarkus Javalin Spring Boot) Python Microservices GraphQL Cloud (AWS/DO) JWT UML JUnit JMeter JProfiler Scrum Elastic Search
1 Jahr 2 Monate
2016-06 - 2017-07

Produktentwicklung Deeplearning

Software-Entwickler MeteorJS React HTML 5 ...
Software-Entwickler

  • Entwicklung einer Social Media Publishing Platform zur Interaktion mit Kundenanfragen/-beschwerden
  • Bewertung der Dringlichkeit über Deep Learning

MeteorJS React HTML 5 CSS Deeplearning4j MongoDB Scrum
7 Jahre 5 Monate
2009-02 - 2016-06

Entwicklungsleitung

Leiter Softwareentwicklung (Gründer) Java J2EE Elasticsearch ...
Leiter Softwareentwicklung (Gründer)

  • Aufbau und Führung eines Entwicklungsteams von 12 Personen im Umfeld der Paketautomation (u.a. Scrum, Jira, Confluence, Java)
  • Forschungsprojekte u.a. im Bereich Logistik (Routenoptimierung, Laderaumüberwachung)
  • Internationale Projekte in Dubai, Dänemark, Norwegen.

Atlassian Confluence Atlassian JIRA
Java J2EE Elasticsearch Optaplanner JMS EJB Spring / Spring Boot JPA Postgresql Apache Camel ActiveMQ UML JMeter JUnit Scrum
2 Jahre 9 Monate
2006-06 - 2009-02

Paketautomation International

Leiter Entwicklung Java J2EE Elasticsearch ...
Leiter Entwicklung

  • Aufbau und Führung eines Entwicklungsteams von 6 Personen im Umfeld der Paketautomation mit internationaler Ausrichtung

Atlassian Confluence Atlassian JIRA
Java J2EE Elasticsearch JMS EJB JPA Hibernate ActiveMQ Scrum Arc42
3 Jahre 10 Monate
2002-06 - 2006-03

Entwicklung einer Plattform

Technische Leitung Java/J2EE EJB JPA ...
Technische Leitung

  • Entwicklung einer Plattform zur Steuerung von Paketautomaten. Erstellung und Dokumentation der Architektur, Umsetzung der Implementierung.

Java/J2EE EJB JPA Spring Messaging (JMS) Rule Engines (drools) Oracle UML V-Modell XT

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

Zertifikate

2004

ScrumMaster

Position

Position

  • Ich sehe meine ideale Rolle im Aufbau und der Führung von Entwicklungsteams
  • Java-Architekt (Big Data / AI / KI / ML / Geodaten / IoT)
  • KI-Berater / Entwickler

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Java Künstliche Intelligenz Big Data Analytics Internet of Things Geodatenverarbeitung Microservices SOA Messaging Apache Spark Flink PostgreSQL Quarkus DuckDB Python TensorFlow

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Scrum
Experte
Kanban
Fortgeschritten

Erfahrungen

  • Berufserfahrung: 20 Jahre
  • Projektleitung: 15 Jahre

Kurzprojekte
2025
Eigenentwicklung ? AI zur Auswertung von Polizeiberichten unter Nutzung von LLMs und Named Entity Recognition. Vergleich der Leistungsfähigkeit zwischen off-the-shelf Open Source Systemen versus fine-grained Modellen (Betrieb on-premise GPU Cluster)

2023
Hersteller für Schiffsantriebssysteme ? Prototypische Auswertung von Schiffsparametern (Position, Tiefgang, Geschwindigkeit, Küstennähe, maritime Besonderheiten, Wartungszyklen) zur frühzeitigen Verschleisserkennung von Schiffspropellern (AI/KI Modell RNN) aka Predictive Maintenance.

2021
Konsumgüterindustrie ? Erstellung von KI-Modellen zur Auswertung von Audiodaten. Fragestellung: können FFT/STFT Daten von Convolutional Networks (CNN) zur Verschleißerkennung/Predictive Maintenance genutzt werden?

2019
Industrie ? Schulung ?Stand KI ? Nutzung in der Industrie 4.0?

Technologisches Umfeld
  • Java / J2EE 
    • Quarkus
    • Javalin
    • Spring / Spring Boot
    • JBoss
    • Wildfly
  • Entwicklung von Schnittstellen und Microservices
  • Datenbanken
    • Postgresql
    • MongoDB
    • Oracle
    • DuckDB
    • Druid
  • Data Visualization
    • Superset
    • deck.gl

  • Artificial Intelligence 
    • AI
    • KI
    • ML
    • Deeplearning4j
    • Pytorch
  • Big Data 
    • Apache Flink
    • Apache Spark
  • Python
    • Pandas
    • Numpy
    • scikit-learn
  • Geodatenverarbeitung 
    • Tile38
    • QGIS
  • Internet of Things 
    • IoT
  • Messaging
    • Kafka
    • JMS
    • ActiveMQ
  • Scrum
  • Confluence
  • Jira
  • Arc42

Betriebssysteme

Linux
Experte

Programmiersprachen

Java
Experte
Groovy
Fortgeschritten
Python
Fortgeschritten

Datenbanken

Postgresql
Fortgeschritten
DuckDB
Fortgeschritten
Druid
Fortgeschritten
PostGIS
Fortgeschritten
MySQL
Fortgeschritten
Oracle
Fortgeschritten
MongoDB
Fortgeschritten

Branchen

Branchen

  • Logistik
  • Schifffahrt
  • Industrie

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 1 Monat
2024-07 - 2025-07

IoT zur Containerüberwachung - Leitung Entwicklung, Forschungsprojekt

Leitung Entwicklung IoT Geofencing (Tile38) MQTT ...
Leitung Entwicklung

Projektleitung und internationale Zusammenarbeit
  • Verantwortung für die Entwicklung einer innovativen Plattform zur Überwachung und Steuerung von Containerbewegungen innerhalb von Häfen.
  • Aktive Teilnahme an einem internationalen Forschungsprojekt, das auf die Digitalisierung und Optimierung von Hafenlogistikprozessen abzielt.
  • Steuerung der technischen Architektur und enge Zusammenarbeit mit internationalen Partnern und Stakeholdern.


Softwareentwicklung und technische Implementierung

  • IoT-Integration: Entwicklung und Implementierung von IoT-Lösungen zur Echtzeitüberwachung von Containerbewegungen.
  • Geofencing-Technologien: Einsatz von Tile38 für die Erstellung dynamischer Geofencing-Lösungen zur Lokalisierung und Steuerung von Containern.
  • Microservices-Architektur: Aufbau einer skalierbaren Microservices-Infrastruktur mit Java 17 und Quarkus, inklusive REST-APIs und JPA für Datenmanagement.
  • Schnittstellenintegration: Anbindung externer Systeme und Implementierung von MQTT-Protokollen für effiziente Datenkommunikation sowie Entwicklung von ETL/Mapping Prozessen.
  • AI-Integration: Design einer AI-Architektur zur Vorhersage von Containerlaufzeiten auf Basis aktueller Umgebungsvariablen (Auslastung, Containerart, Wetter). Modelle erstellt mittels Pytorch.


Datenmanagement und Sicherheit

  • Verwaltung und Optimierung von Datenbanken (PostgreSQL) zur Sicherstellung einer hohen Datenkonsistenz und -verfügbarkeit.
  • Implementierung von Sicherheitslösungen wie JWT für die Authentifizierung und Autorisierung.


Technologische Expertise

  • Programmiersprachen und Frameworks: Java 17, Quarkus (JPA, REST).
  • Technologien und Tools: IoT, Tile38, MQTT, PostgreSQL, Git, Ant Design, React, Maven, Docker, OpenAPI, deck. gl, DLJ
  • Entwicklungsumfeld: Scrum-Methodik zur agilen Entwicklung und Zusammenarbeit.


Zusätzliche Verantwortlichkeiten

  • Leitung eines multidisziplinären Teams zur Erreichung von Projektzielen innerhalb straffer Zeitpläne.
  • Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen zur Kommunikation der Projektergebnisse an alle Stakeholder.
  • Förderung technischer Innovationen und Optimierung bestehender Entwicklungsprozesse.

Atlassian Confluence Atlassian JIRA
IoT Geofencing (Tile38) MQTT Java Quarkus (JPA REST) Postgresql Git JWT Ant Design Scrum Künstliche Intelligenz Pytorch
7 Jahre 4 Monate
2017-03 - 2024-06

Leitung Java Entwicklung (AI / Big Data / Geodaten)

Leitung AI Entwicklung Deeplearning4j Apache Spark Apache Flink ...
Leitung AI Entwicklung

Projektleitung und strategische Verantwortung
  • Aufbau eines innovativen Startups im Bereich Schifffahrtslogistik und Entwicklung einer marktführenden Chartering-Plattform.
  • Technische Beratung und Konzeption der Gesamtarchitektur in enger Zusammenarbeit mit Kunden und Stakeholdern.
  • Durchführung von Vorträgen, Präsentationen und Texterstellung für Marketing- und Werbevideos.
  • Überwachung und Kontrolle des Budgets sowie Sicherstellung eines effizienten Ressourceneinsatzes.
  • Personal- / Budgetmanagement
  • Vendormanagement
  • Vorbereitung Make-or-Buy-Entscheidungen

Softwareentwicklung und technische Implementierung
  • Microservices-Architektur: Entwicklung skalierbarer Microservices mit modernen Frameworks wie Quarkus, Javalin und Spring Boot.
  • Datenbanken und Persistenz: Einsatz und Optimierung relationaler und NoSQL-Datenbanken (PostgreSQL, MongoDB, DuckDB) unter Verwendung von JPA/Hibernate/Panache.
  • Schnittstellenintegration: Anbindung externer APIs und Datenquellen über REST, GraphQL und notwendige ETL-Prozesse, OpenAPI.
  • Kommunikationsbackbone: Aufbau einer robusten Kafka-Infrastruktur zur Unterstützung hochfrequenter Datenflüsse.
  • Cloud-Infrastruktur: Einsatz von AWS S3, AWS Kinesis, AWS SNS, AWS SQS
  • Performance-Optimierung: Durchführung von Profiling, Debugging und Optimierungsmaßnahmen zur Steigerung der Softwareeffizienz.
  • Erstellung umfassender Dokumentationen und Tests zur Qualitätssicherung.

Künstliche Intelligenz (KI)
  • Entwicklung und Implementierung verschiedener Modelle:
  • Textverarbeitung: Extraktion unstrukturierter Daten aus E-Mails mithilfe von Bi-LSTM und LLM-Modellen.
  • Anomalieerkennung: Einsatz von Auto-Encodern für die Identifikation ungewöhnlicher Muster.
  • Bildverarbeitung: Bildklassifikationslösungen basierend auf YOLO, CNN.
  • Zeitreihenanalyse: Entwicklung von Modellen zur Verbrauchsschätzung und Preisprognose (LSTM).
  • OCR-Tools: Implementierung von Named Entity Recognition (NER) und Large Language Models (LLM) für die Texterkennung.

Big Data und Datenanalyse
  • Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen (50+ GB/Tag) mithilfe moderner Technologien wie Spark, Flink und Druid.
  • Entwicklung und Optimierung von ETL-Prozessen zur Konvertierung, Speicherung und Visualisierung der Daten (z.B. Mapping-Pipeline NMEA -> Kafka -> Parquet -> JSON).
  • Einsatz von Apache Superset und DuckDB für Datenvisualisierung und Berichterstellung (Dashboards, Reports).

Geodatenverarbeitung
  • Entwicklung einer umfangreichen Geofencing-Toolchain und Durchführung von Clustering-Analysen.
  • Implementierung von Data-Cleanup- und Downsampling-Verfahren zur Optimierung der Datenqualität.
  • Entwicklung von Modellen zur Distanzberechnung und Optimierung von Netzwerken.
  • Visualisierung der Ergebnisse via QGIS, Kepler, ArcGIS, Eigenentwicklung (deck.gl, Python, Spark, Java)

Technologische Expertise
  • Programmiersprachen und Frameworks: Java 17 (Quarkus, Javalin, Spring Boot), Python, REST.
  • Technologien und Tools: Deeplearning4j, Apache Spark, Flink, Druid, Superset, Kafka, PostgreSQL, MongoDB, DuckDB, Elasticsearch, Pytorch, React, Ant Design, deck.gl, Parquet, Avro
  • Cloud-Umgebungen: AWS (EC2, S3, Kafka MSK, Kinesis, SNS, SES, SQS), Digital Ocean (DO).
  • Weitere Kompetenzen: GraphQL, JWT, UML, C4, JUnit, JMeter, JProfiler, Confluence, Jira, SharePoint, QGIS, ArcGIS
  • Entwicklungsumgebungen: IntelliJ, gitlab, Bitbucket, CD/CI, Docker, Kubernetes, Maven

Arbeitsumfeld
  • Agile Entwicklungsmethoden (Scrum) zur effektiven Projektsteuerung und Teamkoordination.

Confluence Jira
Deeplearning4j Apache Spark Apache Flink Apache Druid Apache Superset Kafka Postgresql DuckDB MongoDB Java (J2EE / Quarkus Javalin Spring Boot) Python Microservices GraphQL Cloud (AWS/DO) JWT UML JUnit JMeter JProfiler Scrum Elastic Search
1 Jahr 2 Monate
2016-06 - 2017-07

Produktentwicklung Deeplearning

Software-Entwickler MeteorJS React HTML 5 ...
Software-Entwickler

  • Entwicklung einer Social Media Publishing Platform zur Interaktion mit Kundenanfragen/-beschwerden
  • Bewertung der Dringlichkeit über Deep Learning

MeteorJS React HTML 5 CSS Deeplearning4j MongoDB Scrum
7 Jahre 5 Monate
2009-02 - 2016-06

Entwicklungsleitung

Leiter Softwareentwicklung (Gründer) Java J2EE Elasticsearch ...
Leiter Softwareentwicklung (Gründer)

  • Aufbau und Führung eines Entwicklungsteams von 12 Personen im Umfeld der Paketautomation (u.a. Scrum, Jira, Confluence, Java)
  • Forschungsprojekte u.a. im Bereich Logistik (Routenoptimierung, Laderaumüberwachung)
  • Internationale Projekte in Dubai, Dänemark, Norwegen.

Atlassian Confluence Atlassian JIRA
Java J2EE Elasticsearch Optaplanner JMS EJB Spring / Spring Boot JPA Postgresql Apache Camel ActiveMQ UML JMeter JUnit Scrum
2 Jahre 9 Monate
2006-06 - 2009-02

Paketautomation International

Leiter Entwicklung Java J2EE Elasticsearch ...
Leiter Entwicklung

  • Aufbau und Führung eines Entwicklungsteams von 6 Personen im Umfeld der Paketautomation mit internationaler Ausrichtung

Atlassian Confluence Atlassian JIRA
Java J2EE Elasticsearch JMS EJB JPA Hibernate ActiveMQ Scrum Arc42
3 Jahre 10 Monate
2002-06 - 2006-03

Entwicklung einer Plattform

Technische Leitung Java/J2EE EJB JPA ...
Technische Leitung

  • Entwicklung einer Plattform zur Steuerung von Paketautomaten. Erstellung und Dokumentation der Architektur, Umsetzung der Implementierung.

Java/J2EE EJB JPA Spring Messaging (JMS) Rule Engines (drools) Oracle UML V-Modell XT

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

Zertifikate

2004

ScrumMaster

Position

Position

  • Ich sehe meine ideale Rolle im Aufbau und der Führung von Entwicklungsteams
  • Java-Architekt (Big Data / AI / KI / ML / Geodaten / IoT)
  • KI-Berater / Entwickler

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Java Künstliche Intelligenz Big Data Analytics Internet of Things Geodatenverarbeitung Microservices SOA Messaging Apache Spark Flink PostgreSQL Quarkus DuckDB Python TensorFlow

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Scrum
Experte
Kanban
Fortgeschritten

Erfahrungen

  • Berufserfahrung: 20 Jahre
  • Projektleitung: 15 Jahre

Kurzprojekte
2025
Eigenentwicklung ? AI zur Auswertung von Polizeiberichten unter Nutzung von LLMs und Named Entity Recognition. Vergleich der Leistungsfähigkeit zwischen off-the-shelf Open Source Systemen versus fine-grained Modellen (Betrieb on-premise GPU Cluster)

2023
Hersteller für Schiffsantriebssysteme ? Prototypische Auswertung von Schiffsparametern (Position, Tiefgang, Geschwindigkeit, Küstennähe, maritime Besonderheiten, Wartungszyklen) zur frühzeitigen Verschleisserkennung von Schiffspropellern (AI/KI Modell RNN) aka Predictive Maintenance.

2021
Konsumgüterindustrie ? Erstellung von KI-Modellen zur Auswertung von Audiodaten. Fragestellung: können FFT/STFT Daten von Convolutional Networks (CNN) zur Verschleißerkennung/Predictive Maintenance genutzt werden?

2019
Industrie ? Schulung ?Stand KI ? Nutzung in der Industrie 4.0?

Technologisches Umfeld
  • Java / J2EE 
    • Quarkus
    • Javalin
    • Spring / Spring Boot
    • JBoss
    • Wildfly
  • Entwicklung von Schnittstellen und Microservices
  • Datenbanken
    • Postgresql
    • MongoDB
    • Oracle
    • DuckDB
    • Druid
  • Data Visualization
    • Superset
    • deck.gl

  • Artificial Intelligence 
    • AI
    • KI
    • ML
    • Deeplearning4j
    • Pytorch
  • Big Data 
    • Apache Flink
    • Apache Spark
  • Python
    • Pandas
    • Numpy
    • scikit-learn
  • Geodatenverarbeitung 
    • Tile38
    • QGIS
  • Internet of Things 
    • IoT
  • Messaging
    • Kafka
    • JMS
    • ActiveMQ
  • Scrum
  • Confluence
  • Jira
  • Arc42

Betriebssysteme

Linux
Experte

Programmiersprachen

Java
Experte
Groovy
Fortgeschritten
Python
Fortgeschritten

Datenbanken

Postgresql
Fortgeschritten
DuckDB
Fortgeschritten
Druid
Fortgeschritten
PostGIS
Fortgeschritten
MySQL
Fortgeschritten
Oracle
Fortgeschritten
MongoDB
Fortgeschritten

Branchen

Branchen

  • Logistik
  • Schifffahrt
  • Industrie

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