02.09.2026 aktualisiert


Premiumkunde
100 % verfügbarPrincipal AI & Cloud Engineer | Azure, LLM Infrastructure, DevOps
Undorf, Deutschland
Deutschland +2
B.Sc Computer Scienceinfo: Deutschland, Österreich, Schweiz
Über mich
Mit über 15 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und 7 Jahren Fokus auf Cloud-Architektur und AI konzipiere und realisiere ich skalierbare, latenzarme und sichere Lösungen an der Schnittstelle von Enterprise-Cloud, Conversational AI, Realtime-Voice und immersiven 3D-Experiences.
Skills
Unity3DAsp.NetJava.Net FrameworkCADAPIsKünstliche IntelligenzData AnalysisArchitekturAtlassian ConfluenceAtlassian JiraAugmented RealityAutomatisierungMicrosoft AzureGeschäftsprozesse
Cloud-, AI- & Backend-Engineering
- Architektur, Konzeption und Umsetzung von Cloud- und Hybrid-Architekturen mit Fokus auf skalierbare, sichere und wartbare Enterprise-Lösungen.
- Planung, Aufbau und Automatisierung von Azure Landing Zones, CI/CD-Pipelines und Cloud-Native Microservice-Backends (C#/.NET, ASP.NET Core, EF Core, Python, Java, Node.js).
- Mehrjährige Erfahrung im Cloud Management (Microsoft Azure) inkl. Security-, Kosten-, Compliance- und Monitoring-Optimierung produktiver Umgebungen.
- Umsetzung von Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, ARM Templates) sowie Automatisierung mit Azure DevOps, Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI.
- Konzeption, Einführung und Weiterentwicklung von SIEM/SOAR-Lösungen (insb. Microsoft Sentinel) inkl. Log Analytics, Detection Rules, Playbooks und automatisierter Incident Response.
- End-to-End Governance für Cloud- und KI-Workloads unter strengen regulatorischen Rahmenbedingungen (DSGVO/GDPR, KRITIS, BaFin, § 43a BRAO, § 203 StGB).
- Konzeption und Betrieb lokaler KI-Plattformen (LLMs, STT/TTS), sowohl On-Prem als auch hybrid, inkl. sicherer Anbindung interner Wissensquellen (strukturierte und unstrukturierte Daten).
- Entwicklung von Enterprise-AI- und KI-gestützten Automatisierungslösungen für komplexe Geschäftsprozesse mit lokalen und Cloud-basierten Modellen.
- Integration unternehmensinterner Wissenssysteme und Datenquellen (z. B. SharePoint, Jira, Confluence, Microsoft Graph API) für kontextbasierte KI-Anwendungen.
KI-Modelle & Technologien (Auswahl):
- Lokale LLMs: LLaMA, Mistral/Mixtral, Gemma, gpt-oss-120b, gpt-oss-20b
- Cloud-LLMs: Azure OpenAI (z.B. GPT-5.4),
- Voice & GenAI: STT, TTS, Conversational AI, DSGVO-konforme Verarbeitung, Pseudonymisierung, NER (Named Entity Recognition), NEL (Named Entity Linking)
Prompt Engineering & Conversational Design
- Design mehrstufiger System-, User- und Tool-Prompts für moderne LLMs (z. B. GPT-5, Gemini).
- Entwicklung von Conversational-AI- und Voice-Systemen inkl. SSML, Interrupt-Handling und Streaming-Optimierung.
AR/VR/XR & 3D-Technologien (Unity)
- Über 10 Jahre Erfahrung in 3D-, AR-, VR- und XR-Entwicklung mit Unity 3D (C#/.NET).
- Umsetzung interaktiver VR-/AR-Anwendungen, u. a. medizinische Trainings- und Simulationsplattformen mit KI-Avataren (Apple Vision Pro, Meta Quest 3).
- Entwicklung für Mobile (Android / iOS), Desktop und Standalone-XR-Geräte.
- Aufbau automatisierter 3D-Pipelines für CAD-/Planungsdaten zur Echtzeitvisualisierung.
- Erfahrung mit AR/VR/XR-Frameworks: ARKit, ARCore, Vuforia, Wikitude, AR Foundation, SteamVR, Oculus SDK, Windows Mixed Reality, Apple Reality Kit, Cloud Anchors.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2021
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Tätigkeiten
- Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten lokalen KI-Infrastruktur zum sicheren Betrieb von Large-Language-Models und Conversational-AI-Use-Cases ohne Abfluss sensibler Unternehmensdaten.
- Aufbau, Betrieb und Orchestrierung mehrerer lokaler LLMs (u. a. LLaMA, Mistral/Mixtral, Gemma) als zentrale KI-Plattform für interne Support-, Wissens- und Automatisierungsanwendungen.
- Realisierung eines hybriden lokalen Betriebsmodells, bei dem KI-Workloads sowohl auf dedizierter lokaler Infrastruktur als auch dezentral auf Entwickler- und Support-MacBooks ausgeführt werden.
- Nutzung von Apple-Silicon-basierter Hardware (ARM) mit Unified Memory Architecture zur effizienten Ausführung und zum lokalen Betrieb von LLMs, insbesondere für datensensible und offline-fähige Use-Cases.
- Anbindung unternehmensinterner Wissensdatenbanken als kontextgebende Datenquellen für die KI-Plattform, u. a. durch Integration von SharePoint sowie weiteren strukturierten und unstrukturierten Knowledge-Repositories.
- Implementierung einer Tool- und Retrieval-Schicht für Large-Language-Models, über die den Modellen kontrollierte Werkzeuge (Tools) bereitgestellt werden, z. B. zur Nutzung der Microsoft Graph API für kontextsensitiven Zugriff auf Unternehmensinformationen.
- Integration und Bereitstellung lokaler Speech-to-Text- (STT) und Text-to-Speech- (TTS) Modelle.
Tätigkeiten
- Durchführung einer umfassenden Analyse des Microsoft Azure Secure Scores, Identifikation von Schwachstellen und Ableitung priorisierter Maßnahmen zur Verbesserung des Sicherheitsniveaus.
- Konzeption, Entwicklung und Durchsetzung von Azure Policies zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben (z. B. BaFin, DSGVO, interne Governance-Standards) und nachhaltigen Stärkung der Cloud Security.
- Aufbau und Weiterentwicklung von Microsoft Sentinel als zentrale SIEM/SOAR-Plattform:
- Definition und Implementierung von Detection Rules (regelbasierte Korrelationen, anomale Muster, Threat Indicators).
- Entwicklung von Playbooks (Automation Runbooks) zur automatisierten Incident Response, inkl. Orchestrierung wiederkehrender Sicherheitsmaßnahmen.
- Integration von Alerts aus Azure Defender, Log Analytics Workspace und AKS in Sentinel.
- Operative Unterstützung bei Threat Detection & Incident Response: Analyse von Vorfällen, Bewertung von Angriffsvektoren und Ableitung sofortiger Gegenmaßnahmen.
- Design und Umsetzung einer Infrastructure as Code (IaC) Pipeline für die gesamte Cloud-Security-Infrastruktur (Sentinel, LAW, Policies etc.) mit GitLab und Bicep.
- Abbildung von Security Controls und Compliance-Prüfungen im Code.
- Automatisierte Provisionierung, Konfiguration und kontinuierliche Compliance-Überwachung.
- Durchführung von Workshops der internen Security- und Governance-Teams zur Einführung von Best Practices im Bereich Cloud Security, Compliance und Governance.
Tätigkeiten
- Konzeption und Entwicklung eines Pseudonymisierungs-Services zur sicheren Nutzung externer KI-Dienste und zur kontrollierten Weitergabe sensibler Unternehmensdaten an Dritte.
- Automatisierte Erkennung und Pseudonymisierung von Personal Identifiable Information (PII) sowie unternehmensinternen sensiblen Inhalten (z. B. Geschäftsgeheimnisse, interne System- und Kundendaten).
- Integration des Pseudonymisierungs-Services in bestehende Support- und Wissensplattformen durch Nutzung der Jira- und Confluence-APIs, inkl. strukturierter Extraktion, Transformation und kontrollierter Rückführung von Inhalten.
- Konzeption und Etablierung eines sicheren Nutzungs- und Freigabeprozesses für externe Large-Language-Models (z. B. Azure OpenAI) als ergänzende Option zur lokalen KI-Infrastruktur.
- Definition klarer Governance- und Kontrollmechanismen für den Einsatz externer KI-Dienste, einschließlich Human-in-the-Loop-Prinzip, Rollen- und Verantwortlichkeitsmodellen sowie dokumentierter Entscheidungs- und Freigabepfade.
- Übernahme der fachlichen und technischen Koordination mit der Rechtsabteilung (Legal) zur Sicherstellung rechtlicher Konformität, klarer Haftungszuordnung und bewusster Verantwortungsübernahme bei KI-gestützten Entscheidungen.
- Implementierung nachvollziehbarer Datenflüsse inkl. Audit-Logging, Re-Identifikationskonzepten und Berechtigungstrennung zur Erfüllung von Security- und Compliance-Anforderungen.