AI Engineer - Entwicklung und Betrieb von LLM-Anwendungen in Python
Aktualisiert am 21.09.2026
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 21.09.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 0%
Python
LLM Integration
Prompt Engineering
REST APIs
TypeScript
Automatisierung
Linux
OpenAI API
Anthropic API
Context Engineering
FastAPI
RAG
Embeddings
pgvector
Function Calling
Pydantic
Docker
Git
PostgreSQL
asyncio
GitHub Actions
Next.js
LangGraph
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher

Einsatzorte

Einsatzorte

München (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
Nur Remote. Keine Vor-Ort-Einsaetze, kein Hybrid-Modell.
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 5 Monate
2025-04 - 2026-08

AI Developer, Projectivity Inc.

AI Developer
AI Developer
  • IT-Beratung, internes Entwicklungsteam, fünf Kundenprojekte.
  • Aufbau und Betrieb mehrstufiger Verarbeitungsketten mit Anthropic Claude und OpenAI GPT im Produktivbetrieb, rund 20.000 Modellaufrufe pro Tag. Kostenobergrenzen je Aufruf und Tag, einzeln dem Kundenprojekt zugeordnet, kleineres Modell zuerst, Eskalation nur bei Bedarf.
  • Nebenläufigkeit am Rate-Limit des Anbieters bemessen, Wiederholung mit exponentiellem Backoff und Jitter nur bei 429 und 5xx, abgesichert durch idempotente Aufrufe.
  • Extraktion strukturierter Daten gemäß JSON Schema in Python, jede Modellantwort mit Pydantic validiert. Pflichtfelder durchgängig mit Null-Option.
  • Qualitätssicherung mit Gold-Set für die Entwicklung, Hold-out zur Abnahme und Regressionsmessung bei jeder Änderung.
  • Bereitstellung als zustandslose FastAPI-Dienste in Docker, Ausgabe per SSE gestreamt, Health-Checks getrennt nach Liveness und Readiness, PostgreSQL und automatisiertes Deployment über GitHub Actions.
Projectivity Inc.
Silver Spring, MD, USA
6 Monate
2024-09 - 2025-02

AI Developer, Develop Zen

AI Developer
AI Developer
  • SaaS-Anbieter, internes Entwicklungsteam, zwei Produkte.
  • Anbindung von Sprachmodellen an bestehende Python-Anwendungen, Extraktion in feste Datenstrukturen statt Freitext, Modellaufrufe hinter einer Schnittstelle gekapselt und der Anbieter dadurch an einer Stelle tauschbar. Fällt das Modell aus, übernimmt der zuvor verwendete regelbasierte Weg.
  • Prompt- und Context-Engineering mit Systemprompts und Few-Shot-Beispielen, Caching auf stabilem Präfix, Versionierung der Prompts für vergleichbare Läufe.
  • Datenerhebung aus Webquellen mit Playwright und BeautifulSoup, Bildprüfung auf Auflösung, Seitenverhältnis und Dubletten mit OpenCV und PIL.
Develop Zen
Richmond, VA, USA
2 Jahre 8 Monate
2022-01 - 2024-08

Gründer und Inhaber, eigener Onlinehandel, vollautomatisiert

Gründer und Inhaber Python Automatisierung
Gründer und Inhaber

Remote, München. Daneben ein stationäres Ladengeschäft.

Artikelanlage mit Sprachmodellen über die API, Bildauswahl per Vision-Modell, Bestellabwicklung sowie Bearbeitung von Reklamationen und Kundenanfragen. Durchgehender Betrieb ohne manuelle Eingriffe.

Modellausgaben gegen feste Datenstrukturen geprüft, bevor ein Artikel online ging. Fehlende Angaben blieben leer und gingen in eine Prüfliste, statt vom Modell ergänzt zu werden.

Führung des Ladengeschäfts nebenher, von der Gründung bis zur planmäßigen Geschäftsaufgabe.

Python Automatisierung
Eigenes Unternehmen
München, remote
2 Jahre 2 Monate
2019-11 - 2021-12

Gründer und Inhaber, eigener Onlinehandel

Gründer und Inhaber REST Python
Gründer und Inhaber

Remote, München. Erster eigener Handel.

Eigenständige Entwicklung und Wartung der gesamten technischen Basis, darunter die Prozessautomatisierung über mehrere Partner- und Lieferantenschnittstellen (REST, OAuth 2.0) mit Token-Lebenszyklus samt automatischer Erneuerung und einem eigenen Rate-Limit je Anbieter.

Automatisierter Abgleich von Bestell- und Versanddaten für einen umfangreichen Produktkatalog im Dauerbetrieb, ohne manuelle Eingriffe und ohne dass der Ausfall eines einzelnen Anbieters den Gesamtlauf anhielt.

REST Python
Eigenes Unternehmen
München, remote

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre
2016-09 - 2019-08

Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Berufsschulabschluss: 1,8, CREALOGIX, Puchheim
Berufsschulabschluss: 1,8
CREALOGIX, Puchheim
  • Praktische Anwendungsentwicklung mit HTML, CSS, JavaScript, Angular und SQL. 
  • Software-Qualitätssicherung durch automatisierte Tests mit Jasmine und Karma. 
  • Datenbank-Design, relationale Modellierung und SQL-Programmierung. 
  • Agile Entwicklungsmethoden und Versionskontrolle mit Git. 

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Python LLM Integration Prompt Engineering REST APIs TypeScript Automatisierung Linux OpenAI API Anthropic API Context Engineering FastAPI RAG Embeddings pgvector Function Calling Pydantic Docker Git PostgreSQL asyncio GitHub Actions Next.js LangGraph

Schwerpunkte

LLM-Anwendungen in Python: Verarbeitungsketten, RAG, Agenten, Qualitätsmessung
  • Produktive Integration von Large Language Models: OpenAI- und Anthropic-API direkt, Function Calling, schema-geprüfte Ausgaben mit Pydantic, Prompt- und Context-Engineering.
  • Datengetriebene Pipelines und Workflow-Automatisierung in Python (OOP, asyncio) mit FastAPI und httpx.
  • Design und Betrieb robuster REST-Integrationen über OAuth 2.0 und Webhooks mit Rate-Limit-, Retry- und Idempotenz-Logik.
  • Retrieval mit Embeddings und pgvector, Evaluation mit promptfoo und LLM-as-a-Judge, Observability mit Langfuse.
  • Eigenbetriebene Linux-Infrastruktur: Docker, Caddy, systemd, TLS, Monitoring; Git und GitHub Actions.

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Profil und Kompetenzen

AI Automation Engineer. Selbstständig seit 2019, Schwerpunkt seit 2025 auf KI-Automatisierung im Produktivbetrieb: Konzeption, Umsetzung und Betrieb in einer Hand.

KI und LLM: OpenAI API, Anthropic API, Function Calling, Structured Outputs mit Pydantic, Prompt Engineering, Context Engineering, RAG mit Embeddings und pgvector, promptfoo, LLM-as-a-Judge, Langfuse, LangGraph, MCP.

Backend: Python (OOP, asyncio), FastAPI, httpx, REST-API-Design, OAuth 2.0, Webhooks, event-getriebene Architekturen, Datenpipelines.

Daten: PostgreSQL inkl. pgvector, MySQL, SQLite, Datenmodellierung, Deduplizierung, Caching.

Infrastruktur und DevOps: Linux-Server, Docker, Caddy, systemd, TLS, Mail, Monitoring, fail2ban, Git, GitHub Actions, Cloud-Grundkenntnisse (AWS, GCP).

Frontend: TypeScript, Next.js, React, React Native (Expo).

Arbeitsweise: asynchron, Lieferung über Git, Englisch verhandlungssicher, Remote.

Datenbanken

MySQL
PostgreSQL
SQLite
Datenmodellierung
pgvector

Branchen

Branchen

IT-Beratung: internes Entwicklungsteam eines US-Dienstleisters, fünf parallele Kundenprojekte.

Software und SaaS: Anbindung von Sprachmodellen an bestehende Produkte eines SaaS-Anbieters.

E-Commerce und Handel: eigener Onlinehandel von 2019 bis 2024, vollautomatisierte Abwicklung.

Einsatzorte

Einsatzorte

München (+50km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
Nur Remote. Keine Vor-Ort-Einsaetze, kein Hybrid-Modell.
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 5 Monate
2025-04 - 2026-08

AI Developer, Projectivity Inc.

AI Developer
AI Developer
  • IT-Beratung, internes Entwicklungsteam, fünf Kundenprojekte.
  • Aufbau und Betrieb mehrstufiger Verarbeitungsketten mit Anthropic Claude und OpenAI GPT im Produktivbetrieb, rund 20.000 Modellaufrufe pro Tag. Kostenobergrenzen je Aufruf und Tag, einzeln dem Kundenprojekt zugeordnet, kleineres Modell zuerst, Eskalation nur bei Bedarf.
  • Nebenläufigkeit am Rate-Limit des Anbieters bemessen, Wiederholung mit exponentiellem Backoff und Jitter nur bei 429 und 5xx, abgesichert durch idempotente Aufrufe.
  • Extraktion strukturierter Daten gemäß JSON Schema in Python, jede Modellantwort mit Pydantic validiert. Pflichtfelder durchgängig mit Null-Option.
  • Qualitätssicherung mit Gold-Set für die Entwicklung, Hold-out zur Abnahme und Regressionsmessung bei jeder Änderung.
  • Bereitstellung als zustandslose FastAPI-Dienste in Docker, Ausgabe per SSE gestreamt, Health-Checks getrennt nach Liveness und Readiness, PostgreSQL und automatisiertes Deployment über GitHub Actions.
Projectivity Inc.
Silver Spring, MD, USA
6 Monate
2024-09 - 2025-02

AI Developer, Develop Zen

AI Developer
AI Developer
  • SaaS-Anbieter, internes Entwicklungsteam, zwei Produkte.
  • Anbindung von Sprachmodellen an bestehende Python-Anwendungen, Extraktion in feste Datenstrukturen statt Freitext, Modellaufrufe hinter einer Schnittstelle gekapselt und der Anbieter dadurch an einer Stelle tauschbar. Fällt das Modell aus, übernimmt der zuvor verwendete regelbasierte Weg.
  • Prompt- und Context-Engineering mit Systemprompts und Few-Shot-Beispielen, Caching auf stabilem Präfix, Versionierung der Prompts für vergleichbare Läufe.
  • Datenerhebung aus Webquellen mit Playwright und BeautifulSoup, Bildprüfung auf Auflösung, Seitenverhältnis und Dubletten mit OpenCV und PIL.
Develop Zen
Richmond, VA, USA
2 Jahre 8 Monate
2022-01 - 2024-08

Gründer und Inhaber, eigener Onlinehandel, vollautomatisiert

Gründer und Inhaber Python Automatisierung
Gründer und Inhaber

Remote, München. Daneben ein stationäres Ladengeschäft.

Artikelanlage mit Sprachmodellen über die API, Bildauswahl per Vision-Modell, Bestellabwicklung sowie Bearbeitung von Reklamationen und Kundenanfragen. Durchgehender Betrieb ohne manuelle Eingriffe.

Modellausgaben gegen feste Datenstrukturen geprüft, bevor ein Artikel online ging. Fehlende Angaben blieben leer und gingen in eine Prüfliste, statt vom Modell ergänzt zu werden.

Führung des Ladengeschäfts nebenher, von der Gründung bis zur planmäßigen Geschäftsaufgabe.

Python Automatisierung
Eigenes Unternehmen
München, remote
2 Jahre 2 Monate
2019-11 - 2021-12

Gründer und Inhaber, eigener Onlinehandel

Gründer und Inhaber REST Python
Gründer und Inhaber

Remote, München. Erster eigener Handel.

Eigenständige Entwicklung und Wartung der gesamten technischen Basis, darunter die Prozessautomatisierung über mehrere Partner- und Lieferantenschnittstellen (REST, OAuth 2.0) mit Token-Lebenszyklus samt automatischer Erneuerung und einem eigenen Rate-Limit je Anbieter.

Automatisierter Abgleich von Bestell- und Versanddaten für einen umfangreichen Produktkatalog im Dauerbetrieb, ohne manuelle Eingriffe und ohne dass der Ausfall eines einzelnen Anbieters den Gesamtlauf anhielt.

REST Python
Eigenes Unternehmen
München, remote

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

3 Jahre
2016-09 - 2019-08

Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung

Berufsschulabschluss: 1,8, CREALOGIX, Puchheim
Berufsschulabschluss: 1,8
CREALOGIX, Puchheim
  • Praktische Anwendungsentwicklung mit HTML, CSS, JavaScript, Angular und SQL. 
  • Software-Qualitätssicherung durch automatisierte Tests mit Jasmine und Karma. 
  • Datenbank-Design, relationale Modellierung und SQL-Programmierung. 
  • Agile Entwicklungsmethoden und Versionskontrolle mit Git. 

Kompetenzen

Kompetenzen

Top-Skills

Python LLM Integration Prompt Engineering REST APIs TypeScript Automatisierung Linux OpenAI API Anthropic API Context Engineering FastAPI RAG Embeddings pgvector Function Calling Pydantic Docker Git PostgreSQL asyncio GitHub Actions Next.js LangGraph

Schwerpunkte

LLM-Anwendungen in Python: Verarbeitungsketten, RAG, Agenten, Qualitätsmessung
  • Produktive Integration von Large Language Models: OpenAI- und Anthropic-API direkt, Function Calling, schema-geprüfte Ausgaben mit Pydantic, Prompt- und Context-Engineering.
  • Datengetriebene Pipelines und Workflow-Automatisierung in Python (OOP, asyncio) mit FastAPI und httpx.
  • Design und Betrieb robuster REST-Integrationen über OAuth 2.0 und Webhooks mit Rate-Limit-, Retry- und Idempotenz-Logik.
  • Retrieval mit Embeddings und pgvector, Evaluation mit promptfoo und LLM-as-a-Judge, Observability mit Langfuse.
  • Eigenbetriebene Linux-Infrastruktur: Docker, Caddy, systemd, TLS, Monitoring; Git und GitHub Actions.

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Profil und Kompetenzen

AI Automation Engineer. Selbstständig seit 2019, Schwerpunkt seit 2025 auf KI-Automatisierung im Produktivbetrieb: Konzeption, Umsetzung und Betrieb in einer Hand.

KI und LLM: OpenAI API, Anthropic API, Function Calling, Structured Outputs mit Pydantic, Prompt Engineering, Context Engineering, RAG mit Embeddings und pgvector, promptfoo, LLM-as-a-Judge, Langfuse, LangGraph, MCP.

Backend: Python (OOP, asyncio), FastAPI, httpx, REST-API-Design, OAuth 2.0, Webhooks, event-getriebene Architekturen, Datenpipelines.

Daten: PostgreSQL inkl. pgvector, MySQL, SQLite, Datenmodellierung, Deduplizierung, Caching.

Infrastruktur und DevOps: Linux-Server, Docker, Caddy, systemd, TLS, Mail, Monitoring, fail2ban, Git, GitHub Actions, Cloud-Grundkenntnisse (AWS, GCP).

Frontend: TypeScript, Next.js, React, React Native (Expo).

Arbeitsweise: asynchron, Lieferung über Git, Englisch verhandlungssicher, Remote.

Datenbanken

MySQL
PostgreSQL
SQLite
Datenmodellierung
pgvector

Branchen

Branchen

IT-Beratung: internes Entwicklungsteam eines US-Dienstleisters, fünf parallele Kundenprojekte.

Software und SaaS: Anbindung von Sprachmodellen an bestehende Produkte eines SaaS-Anbieters.

E-Commerce und Handel: eigener Onlinehandel von 2019 bis 2024, vollautomatisierte Abwicklung.

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