05.04.2026 aktualisiert

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ML Engineer - Machine Learning and Data Analysis Specialist

Wettswil am Albis, Schweiz
Nur Remote
Master's degree
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Profilanlagen

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Über mich

ML/Data-Science-Spezialist mit Erfahrung in End-to-End-KI-Lösungen: NLP, Nutzerverhalten, API-Automatisierung. Retraining & Deployment von LLMs (Llama, Qwen), Agenten-Orchestrierung (LangChain, LangGraph), XGBoost/T5/BERT, Python-Microservices, Docker, n8n.

Skills

Künstliche IntelligenzData AnalysisDatenverarbeitungLinuxUi-DesignJava DevPythonMachine LearningPrometheusAzure Machine LearningPyTorchMulti-Agent SystemsPrompt EngineeringDeep LearningpandasBackend-programmierungScikit-learnKubernetesApache KafkaMachine Learning OperationsFront EndVirtuelle AgentenRestful ApisArtificial Intelligence Markup Language (AIML)
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Fachkenntnisse in HF-Transformern, BERT, Llama, PEFT-Techniken, Unsloth, vLLM, Ollama, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, Triton und DeepEval zur Entwicklung von End-to-End-ML-Lösungen

Entwicklung von KI-Agenten
Beherrschung von Langchain, Langgraph, n8n, Dify und Flowise zur Entwicklung agentischer Orchestrierungen und Multi-Agenten-Systeme

MLOps und Infrastruktur
Erfahrung mit Docker, Kubernetes, MLflow, CI/CD-Pipelines, Kafka, Containerisierung, Modellbereitstellung und Überwachung mit Prometheus und Grafana

Python-Programmierung und Datenanalyse
Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, asyncio, Numpy, pandas und jax für die Datenverarbeitung und -analyse

Datenbankverwaltung
Erfahrung mit PostgreSQL, MySQL, Clickhouse und Vektordatenbanken wie Weaviate, FAISS und Qdrant

Natürliche Sprachverarbeitung
Fachkenntnisse in NLP, Prompt Engineering, LLM-Fine-Tuning und Optimierungstechniken

Business Intelligence und Analytik
Kenntnisse in der Vorhersage von Nutzerverhalten, Empfehlungssystemen und der Erstellung personalisierter Angebote

Frontend-Entwicklung
Erfahrung mit Angular für interaktive Visualisierung und die Entwicklung von Benutzeroberflächen

Erfahrung

Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2023

Sprachen

DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherItalienischgutRussischMuttersprache

Projekthistorie

ML engineer

Utempla GmbH

Marketing, PR und Design

10-50 Mitarbeiter

  1. Designed AI system architectures and developed strategies for integrating them into existing business processes
  2. Selected and integrated optimal LLM models, taking into account inference speed and token cost for a production-ready environment, which reduced inference costs without compromising generation quality
  3. Tested and debugged the entire pipeline cycle, ensuring reliability and scalability, implemented monitoring with Prometheus
  4. Set up MLOps infrastructure: containerization, model deployment, and CI/CD pipelines

ML engineer

LeadAI, FHNW project

Internet und Informationstechnologie

250-500 Mitarbeiter

  1. Designed and developed the cognitive architecture of the AI assistant and digital twin of the organization (DTO) models
  2. Developed and integrated a recommendation repository (Neo4j) and a digital customer profile with an automated ETL pipeline in Python for personalized recommendations
  3. Implemented an evaluation framework for models (XGBoost for recommendations), including human-in-the-loop evaluation

Full-stack Developer

AOAME, FHNW project

Internet und Informationstechnologie

250-500 Mitarbeiter

  1. Designed backend services using Java for processing, storing, and updating business elements in the database, adapted to semantic requirements and scalability
  2. Developed a frontend interface on Angular for interactive visualization and editing of business elements
  3. Developed backend logic and integrated it with the Apache Jena Fuseki database
  4. Performed onboarding and management of 2 Java developer interns

ML engineer

AO NEIROSETI, Moscow

Internet und Informationstechnologie

50-250 Mitarbeiter

  1. Selected and tuned LLMs (Llama, Qwen) with retraining on custom datasets using PyTorch and LoRA to improve efficiency
  2. Developed Agentic orchestrations using Dify and Langchain/LangGraph, including integration of multi-agent scenarios for complex tasks
  3. Applied prompt engineering for customer data analysis and personalized offer generation tasks, with optimization to reduce the hallucination rate by 40%
  4. Configured ETL pipelines, knowledge base management, and RAG with vector databases (Weaviate, Qdrant) for the most relevant responses
  5. Reduced token usage and increased inference efficiency by optimizing bot architecture (quantization, vLLM), increasing performance by 35% without compromising dialogue quality
  6. Onboarded new ML engineers, conducted training for client staff on the use of applications developed on n8n and Dify which reduced the time required for integration into client companies' business processes

Zertifikate

OCI AI Foundations Associate

Oracle

2025

Python programming

Stepik, Bioinformatics institute

2023

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