05.11.2025 aktualisiert
100 % verfügbar
AI/ML Engineer und Data Scientist mit Azure/AWS Expertise
Neusäß, Deutschland
Neusäß +500 km
Promotion in PhysikÜber mich
Ich bin ein erfahrener AI/ML Ingenieur und Data Scientist mit PhD in Physik und umfangreicher Erfahrung in der Erstellung und Optimierung von KI-Modellen für Produktiveinsätze. Ich verwandele komplexe Daten in messbare Geschäftsergebnisse.
Skills
A/B TestingKünstliche IntelligenzAmazon Web ServicesAmazon S3Angewandte PhysikComputer VisionAutomobilindustrieMicrosoft AzureBash ShellPartnerschaftenUbuntuCloud ComputingClusteranalyseContinuous IntegrationLinuxDevopsDokumentenverarbeitungGithubSkalierbarkeitStatistische HypothesentestsLineare RegressionLogistische RegressionVorbeugende WartungMathematikMathematische AnalyseMathematikunterrichtMathematicaMathematische OptimierungMathematical ProgrammingMathematische SoftwareNumpyPhysikPredictive ModellingPredictive AnalyticsQualitätsmanagementPower BiStatistische AuswertungenTensorflowSchreiben von DokumentationTransformerStatistische ProzesskontrolleComputational StatisticsStatistikenZeitreihenanalyseChatbotsPytorchFlaskLarge Language ModelsGrafanaPrompt EngineeringKostenoptimierungCachingGenerative AIJupyterGitPandasPytestScikit-learnKubernetesMathematische FunktionenOptimization AlgorithmsCoaching und MentoringXgboostMachine Learning OperationsEntscheidungsbaumWindkraftDocker
Als promovierter Physiker mit über 15 Jahren wissenschaftlicher Exzellenz bringe ich eine einzigartige Kombination aus theoretischem Tiefgang und praktischer AI/ML-Expertise in Ihre Projekte.
MEINE KERNKOMPETENZEN:
? Produktive AI/ML-Lösungen: Spezialisiert auf Azure/AWS-Deployments mit nachweisbarem ROI. Aktuelles Beispiel: 5x schnellere Chatbot-Response durch intelligente Optimierung (Embedding-Caching, LLM-Warm-up, Token-Tuning) bei vollständiger RAG-Kontext-Erhaltung.
? Predictive Analytics & Zeitreihen: Erfolgreich implementierte Vorhersagemodelle für extrem unbalancierte Datensätze (>40M Trainings- vs. <5 Testpunkte). Ergebnis: 85.200€ durchschnittliche Jahresersparnis pro 5 Windturbinen durch präventive Wartung.
? LLM & RAG-Systeme: Entwicklung und Produktivierung von Enterprise-Chatbots mit Voice-Extension (TTS/STT), hierarchischer Prosody-Humanisierung und End-to-End-Latenz von 2-3 Sekunden.
IHRE VORTEILE:
• Wissenschaftliche Präzision: Als Physiker denke ich in Systemen, erkenne Muster und entwickle robuste, skalierbare Lösungen
• Business-Impact: Übersetze komplexe Anforderungen in messbare Geschäftsergebnisse
• Production-Ready: Alle Lösungen werden mit Monitoring, Skalierbarkeit und Stabilität geliefert
• Deutsche Gründlichkeit: Dokumentation und Wissenstransfer auf höchstem Niveau
TECHNOLOGIE-STACK:
- Cloud: Azure (AI Foundry, ML, Functions, Speech SDK), AWS (EC2, S3, SageMaker)
- ML/DL: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Prophet
- Spezialgebiete: Time Series Analysis, Anomaly Detection, NLP, Computer Vision
- DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD, MLOps
BRANCHENERFAHRUNG:
✓ Automotive (VARTA): PowerBI-Dashboards, Produktionsqualitäts-Monitoring
✓ Energie (Windturbinen): Predictive Maintenance mit nachweisbarem ROI
✓ Dokumentenverarbeitung (CIB): 30% schnellere Fehlererkennungsalgorithmen
WARUM ICH?
Während viele "KI machen", bringe ich die seltene Kombination aus wissenschaftlicher Tiefe und praktischer Umsetzungsstärke mit. Mein Ansatz: Erst verstehen, dann optimieren, dann skalieren.
Verfügbar für langfristige Partnerschaften, bei denen Qualität vor Geschwindigkeit geht.
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherPolnischverhandlungssicherRussischMutterspracheUkrainischMuttersprache
Projekthistorie
- Optimierung eines Azure-Chatbots: 5-fache Beschleunigung der Antwortzeit bei vollständiger RAG-Kontexterhaltung durch Implementierung von Embedding-Caching, LLM-Aufwärmung, Small-Talk-Filter, Routing/LLM-Gate, Token-Tuning, Skalierbarkeit und Monitoring.
- Chatbot-Spracherweiterung: Text to Speech und Speech to Text mit hierarchischer Prosodie-Humanisierung, Multi-Voice-Unterstützung einschließlich GPT-Realtime und Demo-Website.
- Dockerisierung und Deployment des Chatbots auf Azure VM mit NSG, Lifecycle-Kontrollen, sicherer Schlüsselverwaltung, CORS/Berechtigungs-Mitigation und Ende-zu-Ende-Latenz von 2-3s.
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Aufgaben und Erstellung interaktiver PowerBI-Dashboards zur Unterstützung von Managemententscheidungen.
- Analyse von Fertigungsdaten: Kamera und Sensoren, zur Überwachung der Produktionsqualität.
- Entwicklung fortgeschrittener Zeitreihenanalyse-Algorithmen und Qualitätsbewertungs-Pipelines in Python zur automatischen Erkennung von Defekten und Reduzierung manueller Prüfungen.
- Entwicklung eines 30% schnelleren Algorithmus zur Erkennung und Kategorisierung von Verarbeitungsfehlern in einer groß angelegten Dokumentenerkennungs- und Konvertierungs-Pipeline, einschließlich Word-, OpenOffice- und PDF-Dokumenten.
- Entwurf eines Prioritätensystems zur Hervorhebung der kritischsten Fehler, um dem Team zu helfen, sich auf die Fehler mit der größten geschäftlichen Auswirkung zu konzentrieren.