30.07.2026 aktualisiert
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100 % verfügbarSenior AI Engineer & Data Scientist
Berlin, Deutschland
Deutschland
Dr.-Ing. in Technischer InformatikÜber mich
Promovierter Senior AI Engineer & Data Scientist mit 15+ Jahren Erfahrung. Ich entwickle sichere, datenschutzgerechte On-Premise-KI für Dokumenten- und Datenprozesse von OCR und Informationsextraktion bis LLM, RAG und Agentic AI für u.a. Versicherungen und regulierte Branchen.
Skills
Künstliche IntelligenzData TransformationVersicherungenMachine LearningNatural Language ProcessingTensorFlowAutomatisierte DatenverarbeitungData SciencePyTorchDaten-Pipeline
Promovierter Senior AI Engineer und Data Scientist mit über 15 Jahren Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI- und Datenlösungen. Ich automatisiere dokumenten- und datenintensive Geschäftsprozesse von der Anforderungsanalyse und Modellierung bis zur sicheren, datenschutzgerechten On-Premise-Integration in den Produktivbetrieb. Meine Schwerpunkte sind Intelligent Document Processing, Informationsextraktion sowie LLM-, RAG- und agentische KI-Systeme, insbesondere für Versicherungen und regulierte Branchen. Nachweisbare Ergebnisse sind unter anderem 75 % geringere OCR-Kosten und um mindestens 50 % verkürzte Prozessdurchlaufzeiten.
Kernkompetenzen:
- Intelligent Document Processing / OCR
- Machine Learning und Informationsextraktion
- Datenschutzgerechte On-Premise KI-Systeme
- AI Governance und Compliance
- Data Science und AI Solution Architecture
- LLM-, RAG- und agentische KI-Systeme
- Datenplatfformen und KI-Backends
Technologien und Bereitstellung:
- LLM/VLM, RAG, MCP, LangGraph
- PyTorch, Tensorflow, Scikit-learn, OCR/NLP
- Python, FastAPI, MySQL, PostgreSQL, PGVector, Qdrant
- SQLMesh, ClickHouse, MLflow, Docker, CI/CD
- Erfahrung mit Azure, AWS und Hetzner
Arbeitsweise und Rollen:
- Hands-on Engineering
- Stakeholder-Workshops
- Vom Prototyp bis zum Produktivbetrieb
- Team-Mentoring
- Technische Projektverantwortung
Branchenerfahrung: Schwerpunkt Versicherungen und regulierte Branchen; weitere Erfahrung in B2B-Handel, Corporate Health, Energie, Mobilität, Logistik und öffentlichem Sektor.
Eine Übersicht über meine aktuellen und vergangenen Projekte können Sie aus meinem Lebenslauf entnehmen.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Herausforderung: Das BI-Reporting basierte auf einer manuellen, undokumentierten ETL-Strecke mit inkonsistenten Daten und 13 Sekunden Dashboard-Ladezeit; Änderungen waren aufwendig und fehleranfällig.
Umsetzung:
- Analyse der Datenlandschaft und Power-BI-Datenmodelle
- Aufbau eines datenschutzgerecht gestalteten Data Warehouse mit ETL-Pipelines (SQLMesh); datenschutzgerechte Datenmodelle und Reportinglogiken für sensible Corporate-Health-Daten (Aggregation, rollenbasierter Zugriff)
- ML-basierte Anreicherung von Nutzerdaten, u. a. zur Ableitung demografischer Merkmale
- Entwicklung eines neuen Dashboards
- Konzeption eines MCP-Servers zur Bereitstellung von DWH- und BI-Daten für Text-to-SQL und künftige agentische KI-Anwendungen
Erfolg: Automatisierte, dokumentierte Datenpipeline als Single Source of Truth, Dashboard-Ladezeit von 13 auf 3 Sekunden reduziert, tragfähige Basis für agentische KI-Anwendungen
Verwendete Technologien: Scikit-learn, Python, PostgreSQL, ClickHouse, SQLMesh, FastAPI, React, Power BI
Herausforderung: Die manuelle Content-Erstellung band erhebliche Ressourcen — mit unregelmäßigen Veröffentlichungen und begrenzter zielgruppenspezifischer Ansprache.
Umsetzung:
- Analyse der Marketingprozesse und Identifikation von Automatisierungspotenzialen je Kanal
- Agentic-AI-System zur Identifikation von Unternehmens-USPs, Zielgruppenanalyse und Trend-Recherche unter Berücksichtigung von DSGVO, Transparenzanforderungen und menschlichen Freigabeprozessen
- End-to-End-Implementierung von KI-gestützter Generierung, Planung und kanalübergreifender Veröffentlichung
- RAG- und MCP-basierte Wissensschicht für interne Unternehmensinformationen und externe Nachrichtenquellen
Erfolg: Verdreifachung der Posting-Frequenz bei deutlich reduziertem manuellem Aufwand und konsistenterer, zielgruppengerechter Ansprache
Verwendete Technologien: LangChain/LangGraph, PGVector, PostgreSQL, Python, FastAPI, GitHub Actions, Docker
exali Berufshaftpflicht-Siegel
Das original exali Berufshaftpflicht-Siegel bestätigt dem Auftraggeber, dass die betreffende Person oder Firma eine aktuell gültige branchenspezifische Berufs- bzw. Betriebshaftpflichtversicherung abgeschlossen hat.
Versichert bis: 01.01.2027