ML ENGINEERING

• Modellarchitektur 
• neuronale Netze 
• Transformer 
• Attention 
• Feed-Forward 
• Training 
• Fine-Tuning 
• Inferenz

AI ENGINEERING

• Agentic AI 
• RAG 
• Tool Use 
• Multi-LLM Routing 
• Evaluation 
• Guardrails

MLOPS

• Experimente 
• Metriken 
• Hyperparameter 
• Model Registry 
• Data/Model Versioning

LLMOPS

• Prompt QA 
• Tracing 
• Evaluation 
• Kosten/Latenz 
• Prompt-Versionierung

PLATFORM ENGINEERING

• Kubernetes 
• Helm 
• GPU Workloads 
• Inference Serving 
• Multi-Cluster

GOVERNANCE

• Human-in-the-Loop 
• Provenance 
• Auditability 
• Fail-closed

PROFIL

• GenAI & Platform Architect mit rund 11 Jahren Beschäftigung mit Software Engineering und ca. 4 Jahren intensivem Fokus aufAI Engineering und GenAI-Systeme. Co-Founder & AI Engineer bei (auf Anfrage) mit Verantwortung für Produkt-, System- undPlattformarchitektur. Ich konzipiere und entwickle produktionsorientierte Enterprise-AI-Plattformen über den gesamtenLifecycle: Requirements Engineering, Systemarchitektur, Anwendungsentwicklung, Agentic AI, RAG, Security, Cloud-/On-Prem-Infrastruktur, Deployment und Observability.
• Autor von (nähere Informationen auf Anfrage), dem ersten offenen Industriestandard-Entwurf dafür, was KI-Agentenwissen, ableiten, speichern und weitergeben dürfen.
• Meine Spezialisierung liegt an der Schnittstelle von Agentic AI, EnterprisePlatforms, Systems Architecture, Platform Engineering, DevSecOps und MLOps/LLMOps, nach einem strukturierten Plan ?Build ? Verify ? Review Ansatz mit ADRs, automatisierten Tests, Security- und Quality-Gates, Observability und kontrolliertenDeployments.

KERNKOMPETENZEN

GenAI & Agentic AI:

• LangGraph
• LangChain, Agno
• Multi-Agent-Orchestrierung
• Agentic Software Factory
• Model ContextProtocol (MCP)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Enterprise Knowledge
• persistentes Memory
• Human-in-the-Loop,Prompt-/Context Engineering, AI Evaluation

AI Security & Zugriffskontrolle:

• RBAC/ABAC
• IAM
• AuthN/AuthZ
• berechtigungsbewusstes RAG, Least Privilege
• TenantIsolation
• Multi-Tenancy, Policy Engines (OPA)
• AuthZEN, DPoP
• Auditability
• verifizierbare Audit-Logs
• Threat Modeling, fail-closed Execution

Application Engineering:

• Python
• FastAPI
• TypeScript
• JavaScript
• Node.js
• PostgreSQL
• pgvector
• SQL
• REST/OpenAPI
• Webhooks
• API-/Event-Contracts
• Frontend-/Backend-Entwicklung
• Enterprise-Integrationen

Systems & Platform Architecture:

• Systems, Platform
• Enterprise und Solution Architecture
• SOA
• Microservices
• Event-DrivenArchitecture
• Distributed Systems
• State Machines
• SysML v2
• ADRs
• Requirements Engineering

Cloud, Infrastructure & Delivery:

• Azure
• AWS Bedrock
• Kubernetes
• Helm
• Docker
• Terraform
• Cloud-/Hybrid-/On-Prem-Infrastruktur
• AI Workload Engineering
• Load Balancing
• Autoscaling
• Health Checks
• kontrollierte Rollouts
• CI/CD
• GitHubActions

MLOps, LLMOps & Observability:

• PyTorch
• Hugging Face Transformers
• MLflow, Langfuse
• OpenTelemetry
• Multi-LLM-Routing
• Model Serving
• Evaluation
• Experiment Tracking
• Latenz-/Throughput-/Kosten-/Qualitätsmonitoring
• Triton
• NVIDIAMIG
• DCGM

Qualität & DevSecOps:

• PyTest
• Playwright
• Mutation Testing
• statische Analyse
• CodeQL
• SBOM
• Container- und Secret-Scanning
• Human Approval Gates
• automatisiertes Security Patching

SYSTEM DESIGN & ARBEITSWEISE

• Discovery & Architektur:
  • Discovery, Requirements Engineering und Zielbild; SysML v2, ADRs und API-/Event-Contractsverbinden Anforderungen, Systemgrenzen, Entscheidungen und Verifikationskriterien.
• Plan ? Build ? Verify ? Review:
  • Explizite Planung, Implementierung, automatisierte Verifikation und unabhängige Reviews,auch in agentischer Entwicklung mit explizit kontrollierten Berechtigungen und Freigabegrenzen.
• Secure Agentic Execution:
  • Agenten arbeiten innerhalb von IAM-/RBAC-Regeln, Tool Permissions, Scopes, Budgets undTenant-Grenzen; Autorisierung bleibt außerhalb des LLMs mit deterministischen, fail-closed Controls.
• Automatisierte Operations & Rollouts:
  • Telemetrie und Security-Befunde lösen kontrollierte Remediation aus; Änderungendurchlaufen CI/CD, Tests, Security Gates und Human Approval vor Rollout und Rollback.
• Reliability Engineering:
  • Timeouts, Retries/Backoff, Circuit Breaker, Backpressure, Rate Limiting, Caching, Idempotency undHealth Checks; explizite Abwägung von Konsistenz, Latenz, Kosten, Security und Datenresidenz.
• Evaluation & Evidence:
  • LOGOS-1 Forschungs- und Evaluationsinfrastruktur mit 4.000+ automatisierten Tests, 20+dokumentierten Experimenten und 30+ Invarianten; Preregistration, Mutation Testing, Counterexample-/Repair-Zyklen,messbare NFRs und Threat Modeling an Daten-, Modell- und Toolgrenzen.

TECH STACK

AI ENGINEERING

• Generative AI 
• Agentic AI 
• RAG 
• Multi-Agent 
• Tool Calling 
• MCP

ML ENGINEERING

• PyTorch 
• Hugging Face 
• Transformer 
• Attention 
• Fine-Tuning 
• Inferenz

MLOPS

• MLflow 
• W&B 
• DVC 
• Optuna 
• Ray Tune
• Model Registry

LLMOPS

• Langfuse 
• LangSmith 
• Arize Phoenix 
• Promptfoo 
• DeepEval

BACKEND & DATA

• Python 
• FastAPI 
• TypeScript 
• Node.js 
• PostgreSQL 
• ChromaDB 
• REST 
• Webhooks

CLOUD & PLATFORM

• AWS Bedrock 
• Microsoft Azure 
• Microsoft Fabric 
• Microsoft IQ 
• Kubernetes 
• Helm 
• Docker 
• NVIDIA MIG

DEVOPS & QA

• GitHub Actions 
• GitLab CI/CD 
• Argo Workflows 
• PyTest 
• Playwright 
• Selenium

OBSERVABILITY

• OpenTelemetry 
• Netdata 
• DCGM 
• Grafana Loki 
• Elasticsearch

ARBEITSWEISE

• AI Engineering · ML Engineering
• Experiment-driven Development
• Plan ? Build ? Verify ? Review
• Automatisierte Quality Gates
• Human-in-the-Loop · Fail-closed
• Architekturentscheidungen & Evidenz

FRAMEWORKS & TOOLS

AI / ML

• PyTorch 
• Transformers 
• LangChain 
• LangGraph 
• Ollama

BACKEND / UI

• FastAPI 
• Node.js 
• React 
• Next.js 
• SQLAlchemy

INTEGRATION

• REST/JSON 
• Webhooks 
• MCP 
• externe APIs

DELIVERY

• Docker 
• Helm 
• Git 
• GitHub 
• Linux 
• Nginx

ENGINEERING-FOKUS

• Produktionsreife AI-Systeme
• Skalierbare Multi-Agent-Workflows
• Messbare Modell- & Promptqualität
• Sichere Enterprise-Integration

SYSTEMDESIGN

• Event-Sourcing & State Machines
• Microservices & API Boundaries
• Multi-Tenancy & Berechtigungen
• RAG, Memory & Knowledge Flows
• Idempotenz & Audit Trails

DELIVERABLES

• Architektur & ADRs
• APIs & Integrationen
• Agent- & RAG-Workflows
• CI/CD & Testautomatisierung
• Deployments & Observability
• Technische Dokumentation

METHODIK

• Anforderungen & Akzeptanzkriterien
• Architektur vor Implementierung
• Test-first / Counterchecks
• Trace- & Evidenz-basierte Reviews
• Dokumentierte Übergaben

PROJEKTABLAUF

• Discovery ? Design
• Build ? Integrate
• Verify ? Review
• Deploy ? Observe ? Improve

ML ENGINEERING

MODELLARCHITEKTUR

• Neuronale Netze 
• Transformer
• Encoder/Decoder 
• Attention 
• Feed-Forward

TRAINING & TUNING

• Loss 
• Optimizer 
• Learning Rate 
• Batch/Epoch 
• Fine-Tuning 
• Hyperparameter Search

INFERENCE

• Tokenisierung 
• Embeddings 
• Batching 
• Modell-Routing 
• Serving 
• Latenz/Throughput

EVALUATION

• Accuracy 
• Precision/Recall 
• F1 
• Faithfulness 
• Relevanz 
• Robustheit

AI INFRASTRUCTURE

GPU COMPUTE

• NVIDIA MIG 
• Triton 
• NVCR 
• Device Plugin

INTERCONNECT

• NVLink 
• NVSwitch 
• InfiniBand 
• RoCE 
• PCIe Gen 4/5

CLOUD

• AWS 
• Microsoft Azure 
• Microsoft Fabric 
• Microsoft IQ

OBSERVABILITY

• Netdata 
• DCGM 
• OpenTelemetry 
• Loki 
• Elasticsearch 
• Langfuse

ARCHITEKTURPRINZIPIEN

• Reproduzierbare Experimente
• Persistente Zustände & Evidenz
• Deterministische Quality Gates
• Isolierte & skalierbare Workloads
• Fail-closed bei Unsicherheit
• Human Approval bei kritischen Aktionen
• Kosten-, Latenz- & Qualitätsmessung

TOOLCHAIN

MODEL / TUNING

• PyTorch 
• HF 
• MLflow 
• W&B 
• DVC 
• Optuna 
• Ray Tune

LLM QUALITY

• Promptfoo 
• DeepEval 
• LangSmith 
• Langfuse 
• Arize Phoenix

RUNTIME

• Kubernetes 
• Helm 
• Argo 
• Triton 
• NVIDIA Device Plugin

OPERATIONS

• Netdata 
• DCGM 
• OpenTelemetry 
• Loki 
• Elasticsearch

CLOUD & PROVIDER

• AWS Bedrock / GPU Compute
• Microsoft Azure
• Microsoft Fabric
• Microsoft IQ
• NVIDIA GPU Platform

BETRIEBSMETRIKEN

• Latency · Throughput
• GPU / VRAM / MIG
• Cost per Run / Token
• Error Rate · Quality Score

DATA & STORAGE

• PostgreSQL · ChromaDB
• Dataset / Model Artefacts
• Logs · Traces · Metrics
• Vector Search · Embeddings

DEPLOYMENT PATTERNS

• Rolling / Canary Releases
• Autoscaling & Load Balancing
• Multi-Cluster Routing
• Zero-Downtime Model Rollouts

TECHNOLOGIEN & TECHNISCHE VERTIEFUNG

AI & ML Engineering

• PyTorch: Modellbau mit neuronalen Netzen, Layern, Loss-Funktionen, Optimierern und Training Loops.
• Hugging Face Transformers: Laden, Inferenz und Anpassung offener LLMs sowie Tokenizer/Model APIs.
• Transformer-Architektur: Embeddings, Self-/Multi-Head-Attention, Feed-Forward, Residuals und Inferenz.
• RAG: Retrieval, Kontextaufbereitung, Quellenbezug, Re-Ranking und Evaluation.
• ML-Engineering-Fokus: reproduzierbare Trainings-/Evaluationsläufe, saubere Baselines und kontrollierte Inferenz.

MLOps & LLMOps

• MLflow / W&B: Experiment Tracking, Parameter, Metriken, Artefakte und Model Registry.
• DVC: reproduzierbare Versionierung großer Datensätze und Modellartefakte.
• Optuna / Ray Tune: Hyperparameter-Suche und skalierbare Tuning-Workloads.
• Promptfoo / DeepEval / LangSmith / Langfuse / Arize Phoenix: Prompt-QA, Tracing, Evaluation und Kostenanalyse.
• Lifecycle: Modell-, Prompt- und Datensatzversionen mit nachvollziehbaren Experimenten und Freigaben.

DevOps, CI/CD & Quality Engineering

• GitHub Actions / GitLab CI/CD: automatisierte Build-, Test-, Review-, Merge- und Deployment-Pipelines.
• Argo Workflows: Kubernetes-native parallele Test-, Batch- und Compute-Pipelines.
• PyTest / JUnit, Playwright / Selenium: Unit-, Integration-, API- und End-to-End-Tests.
• Docker / NVCR: reproduzierbare Images sowie GPU-optimierte Container-Basis.
• Quality Gates verbinden statische Checks, Tests, Security und unabhängige Reviews vor Deployments.

Container, Multi-Cluster & Inference

• Kubernetes / Helm: Scheduling, Services, Rolling Updates, Load Balancing, Releases und Skalierung.
• NVIDIA Device Plugin: GPU- und MIG-Ressourcen für Kubernetes-Workloads.
• Karmada / Rancher: Multi-Cluster-Management; Nomad als alternative Workload-Orchestrierung.
• NVIDIA Triton: Model Serving, Dynamic Batching und GPU-/MIG-Inferenz.
• Deployment-Muster: Rolling/Canary Releases, Autoscaling, Health Checks und kontrollierte Modellwechsel.

Monitoring, Observability & Data

• Netdata.cloud mit nvidia_smi- und DCGM-Collector für CPU, GPU, VRAM und MIG-Telemetrie.
• OpenTelemetry und Langfuse für Traces, Modell-/Agent-Flows, Latenz, Kosten und Evaluation.
• Grafana Loki / Elasticsearch für persistentes Log-Management.
• PostgreSQL für Anwendungsdaten, Systemzustände und persistente Workflow-Daten.
• Betriebsmetriken: Error Rate, Throughput, Token-/Run-Kosten sowie Trace-basierte Ursachenanalyse.

Hardware, Cloud & Provider

• NVIDIA MIG für isolierte GPU-Partitionierung; NVLink/NVSwitch für GPU-zu-GPU-Verbindungen.
• InfiniBand / RoCE für serverübergreifende GPU-Kommunikation; PCIe Gen 4/5 als CPU/GPU-I/O-Pfad.
• AWS / Bedrock für Cloud-AI und GPU-Workloads; Microsoft Azure für Cloud-, Compute- und Enterprise-Integration.
• Microsoft Fabric & Microsoft IQ für Daten-/Analytics und Enterprise-AI-Kontexte; FTTH/Glasfaser für datenintensive Remote-Szenarien.
• Cloud-Design berücksichtigt Regionen, Datenresidenz, Skalierung, GPU-Verfügbarkeit und Provider-Fallbacks.

ENGINEERING-DISZIPLINEN

AI Engineering, ML Engineering, MLOps, LLMOps, Platform Engineering, DevOps

• Durchgängiger Fokus auf reproduzierbare Experimente, messbare Qualität, sichere Ausführung, Observability und skalierbare Produktionsinfrastruktur.