07.10.2026 aktualisiert


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Premiumkunde
60 % teilweise verfügbarGeschäftsführer pAIoneer Labs GmbH, KI Ingenieur, Data Scientist, IT Consultant, Software Developer
Berlin, Deutschland
Weltweit
Diplom PhysikerÜber mich
Ich entwickle Systeme und berate dort, wo KI, Softwarearchitektur, Datenschutz und Sicherheit praktisch zusammenlaufen.
Skills
AI AgentsLangChainJavaScriptKünstliche IntelligenzBig DataC++DevOpsPythonMachine LearningPhysikProzessautomatisierungTensorFlowReturn On InvestmentSoftwareentwicklungData Science
Maschinelles Lernen und KI
Umfassende Expertise in verschiedenen ML-Frameworks, neuronalen Netzen und KI-Technologien wie PyTorch, TensorFlow und Keras.
Softwareentwicklung
Fundierte Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen wie Python, R, C#, C++ und JavaScript, sowie in der Entwicklung komplexer Softwaresysteme.
Cloud und DevOps
Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, containerbasierter Entwicklung mit Docker und Kubernetes, sowie CI/CD-Prozessen.
Data Science
Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden und Datenanalysetechniken, einschließlich Zeitreihenanalyse und prädiktiver Modellierung.
Big Data Technologien
Vertrautheit mit Big Data-Frameworks wie Hadoop und Spark, sowie Erfahrung in der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
Wissenschaftliches Computing
Hintergrund in der Anwendung von Computermethoden zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme, insbesondere in der Physik und Chemie.
Agile Methoden
Erfahrung in der Anwendung agiler Entwicklungsmethoden wie Scrum und in der Leitung von Entwicklungsteams.
Umfassende Expertise in verschiedenen ML-Frameworks, neuronalen Netzen und KI-Technologien wie PyTorch, TensorFlow und Keras.
Softwareentwicklung
Fundierte Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen wie Python, R, C#, C++ und JavaScript, sowie in der Entwicklung komplexer Softwaresysteme.
Cloud und DevOps
Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, containerbasierter Entwicklung mit Docker und Kubernetes, sowie CI/CD-Prozessen.
Data Science
Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden und Datenanalysetechniken, einschließlich Zeitreihenanalyse und prädiktiver Modellierung.
Big Data Technologien
Vertrautheit mit Big Data-Frameworks wie Hadoop und Spark, sowie Erfahrung in der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
Wissenschaftliches Computing
Hintergrund in der Anwendung von Computermethoden zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme, insbesondere in der Physik und Chemie.
Agile Methoden
Erfahrung in der Anwendung agiler Entwicklungsmethoden wie Scrum und in der Leitung von Entwicklungsteams.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherNiederländischGrundkenntnisse
Projekthistorie
Beratende Funktion bei der Erstellung und Planung einer unternehmensweiten KI-Strategie. Evaluierung und Definition von KI-Use-Cases nach Lean-AI-Projektmanagementprozessen.
Berechnung von Return on Investment sowie Klassifizierung von KI-Use-Cases nach Prozessart und Wirtschaftlichkeit.
Agentische Softwareentwicklung und Edge Computing: Planung und Umsetzung lokaler Alternativen zu Anthropic, um Entwicklerteams eine On-Premise-OpenCode-Experience zu ermöglichen, die Claude Code entspricht - insbesondere für KI-Use-Cases mit Daten, die unter VS-NfD (Verschlusssache - Nur für den Dienstgebrauch) eingestuft sind.
Migration von Claude Code Agent Instructions und Skill Sets nach OpenCode Agent Instructions und OpenCode Skills.
Planung von Hardware und Beschaffungskosten für Anforderungen, bei denen 30-köpfige Entwicklerteams gleichzeitig mit einer Time to First Token (TTFT) von unter 10 Sekunden agentisch nach IDD programmieren - mit lokalen LLMs, die in SWE-Benchmarks nahe an Claude Code heranreichen.
Nach abgeschlossener Planung konkrete Implementierung agentischer, multimodaler KI-Use-Cases.
Schulung von Softwareentwicklern in Intent-Driven Development (IDD), Abgrenzung gegenüber Spec-Driven Development sowie Workshops zu den Vorteilen von IDD.
Etablierung strukturierter Entwicklungsprozesse für KI-gestützte Softwareentwicklung als professioneller Ersatz für unkontrolliertes Vibe Coding.
○ Technologien: Python, PyTorch, CUDA, Docker, JupyterLab, Google Colab,
Huggingface
○ Theorie und Hands-On Workshops zu Generativer KI für Projekt- und
Teamleiter. Umfassender Überblick über die aktuelle KI-Landschaft
mit Bewertungskriterien für verschiedene KI-Technologien, Identifikation
optimaler KI-Use-Cases durch systematische Analyse von Mensch-Mensch,
Mensch-Maschine und Maschine-Maschine-Prozessen, Methodik zur
Entscheidungsfindung zwischen klassischen ML-Verfahren, Zeitreihenanalyse,
Signalverarbeitung und LLM-basierten Lösungen unter Berücksichtigung
von Kosten und Leistungsaspekten, Entwicklung maßgeschneiderter
Edge-KI-Systeme mit RAG/GRAG-Architekturen und LoRA/QLoRA Fine-
Tuning-Techniken, Konzeption autonomer KI-Agenten mit spezifischen
Tool-Sets und Reasoning-Fähigkeiten, Chatbot-Lösungen mit React, Gradio
und Streamlit, Hosting-Strategien mit Fokus auf lokale Infrastrukturen und
Cloud-Lösungen (Azure, STACKIT), Investitionsanalyse für KI-Projekte mit
Hardware-Optimierung und Ressourcenplanung, Total Cost of Ownership,
Datenanonymisierungsstrategien und EU AI Act-Compliance, sowie Integration
von Datenschutz- und Sicherheitskonzepten.
Huggingface
○ Theorie und Hands-On Workshops zu Generativer KI für Projekt- und
Teamleiter. Umfassender Überblick über die aktuelle KI-Landschaft
mit Bewertungskriterien für verschiedene KI-Technologien, Identifikation
optimaler KI-Use-Cases durch systematische Analyse von Mensch-Mensch,
Mensch-Maschine und Maschine-Maschine-Prozessen, Methodik zur
Entscheidungsfindung zwischen klassischen ML-Verfahren, Zeitreihenanalyse,
Signalverarbeitung und LLM-basierten Lösungen unter Berücksichtigung
von Kosten und Leistungsaspekten, Entwicklung maßgeschneiderter
Edge-KI-Systeme mit RAG/GRAG-Architekturen und LoRA/QLoRA Fine-
Tuning-Techniken, Konzeption autonomer KI-Agenten mit spezifischen
Tool-Sets und Reasoning-Fähigkeiten, Chatbot-Lösungen mit React, Gradio
und Streamlit, Hosting-Strategien mit Fokus auf lokale Infrastrukturen und
Cloud-Lösungen (Azure, STACKIT), Investitionsanalyse für KI-Projekte mit
Hardware-Optimierung und Ressourcenplanung, Total Cost of Ownership,
Datenanonymisierungsstrategien und EU AI Act-Compliance, sowie Integration
von Datenschutz- und Sicherheitskonzepten.
Technologien: C#, gRPC, Simatic PCS7, SQL, JavaScript, React, Docker,
Python, FastAPI, Swagger, PyTorch, CUDA, RAG, GRAG, Agenten,
Huggingface
○ Entwicklung eines C# gRPC-Moduls mit Reflection. Planung und
Implementierung eines digitalen Softwareentwicklers für automatisierte,
sprachgesteuerte Codeverarbeitung in Azure DevOps. Architektur: Python-
Backend (FastAPI), React-Frontend, RAG/GRAG für Codebase-Verständnis
und Integration interner Dokumente, Handbücher und Schulungsunterlagen.
Integration von Qualitätssicherungsmechanismen: Explainable AI mit Arize
Phoenix, RAG-Evaluierung, Halluzinations-Erkennung. Das System agiert
autonom, trifft eigenständige Entscheidungen zur Codeoptimierung und führt
komplexe Entwicklungsaufgaben aus.
Python, FastAPI, Swagger, PyTorch, CUDA, RAG, GRAG, Agenten,
Huggingface
○ Entwicklung eines C# gRPC-Moduls mit Reflection. Planung und
Implementierung eines digitalen Softwareentwicklers für automatisierte,
sprachgesteuerte Codeverarbeitung in Azure DevOps. Architektur: Python-
Backend (FastAPI), React-Frontend, RAG/GRAG für Codebase-Verständnis
und Integration interner Dokumente, Handbücher und Schulungsunterlagen.
Integration von Qualitätssicherungsmechanismen: Explainable AI mit Arize
Phoenix, RAG-Evaluierung, Halluzinations-Erkennung. Das System agiert
autonom, trifft eigenständige Entscheidungen zur Codeoptimierung und führt
komplexe Entwicklungsaufgaben aus.