04.10.2026 aktualisiert
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Senior Expert Application Management ECM & KI-Entwickler
Lengede, Deutschland
Nur Remote
Fachinformatiker SystemintegrationÜber mich
https://ludwig-ai.de/ https://github.com/nibor1896/
Skills
Künstliche IntelligenzAutomatisierungCUDADesign StudioProgrammierung (Musik)Messaging Application Programming InterfaceNode.jsSoftwareentwicklungRust (Programming Language)KubernetesArtificial Intelligence Markup Language (AIML)
LLM-Inferenz & KI-Entwicklung
Entwicklung und Betrieb von LLM-Inferenz-Engines mit Rust und CUDA, inklusive Quantisierung (CNQ 4,5 bpw), MTP, Vision-Modellen (VLM), llama.cpp, ONNX und OpenAI-kompatiblen APIs.
Application Management ECM
Mehr als zehn Jahre Erfahrung in Administration, Support und Application Management, mit Schwerpunkt auf ECM-Anwendungen und deren Betrieb sowie Weiterentwicklung.
KI-Agenten & Automatisierung
Konzeption und Umsetzung von KI-Agenten mit Agent-Harness, MCP, RAG, n8n, LLM Evaluation, AI Safety, deterministischer LLM-Programmierung sowie Wake Word- und Speaker-ID-Systemen.
Softwareentwicklung
Programmierung in Rust, Python, TypeScript, Node.js und Bash; Kenntnisse in Softwarearchitektur und technischer Dokumentation.
Web & Design
Einsatz von anime.js, GSAP, Three.js sowie Scroll- und Motion-Design; Kenntnisse in WCAG-konformem Webdesign.
Betrieb & Infrastruktur
Betrieb von Linux-Systemen, Kubernetes, Helm, Prometheus, Grafana, PostgreSQL, Active Directory und ITIL-konformer IT-Infrastruktur.
Server- & Netzwerkadministration
Administration von AD-, Unix-, Exchange- und Windows-Servern; Netzwerkinfrastruktur, Bash-Scripting, Iris OCR, Workflow und digitale Archivierung.
Open-Source-Projekte & Versionskontrolle
Entwicklung und Veröffentlichung von Open-Source-KI-Software auf GitHub mit mehreren hundert Commits; Beiträge zu llama.cpp.
Entwicklung und Betrieb von LLM-Inferenz-Engines mit Rust und CUDA, inklusive Quantisierung (CNQ 4,5 bpw), MTP, Vision-Modellen (VLM), llama.cpp, ONNX und OpenAI-kompatiblen APIs.
Application Management ECM
Mehr als zehn Jahre Erfahrung in Administration, Support und Application Management, mit Schwerpunkt auf ECM-Anwendungen und deren Betrieb sowie Weiterentwicklung.
KI-Agenten & Automatisierung
Konzeption und Umsetzung von KI-Agenten mit Agent-Harness, MCP, RAG, n8n, LLM Evaluation, AI Safety, deterministischer LLM-Programmierung sowie Wake Word- und Speaker-ID-Systemen.
Softwareentwicklung
Programmierung in Rust, Python, TypeScript, Node.js und Bash; Kenntnisse in Softwarearchitektur und technischer Dokumentation.
Web & Design
Einsatz von anime.js, GSAP, Three.js sowie Scroll- und Motion-Design; Kenntnisse in WCAG-konformem Webdesign.
Betrieb & Infrastruktur
Betrieb von Linux-Systemen, Kubernetes, Helm, Prometheus, Grafana, PostgreSQL, Active Directory und ITIL-konformer IT-Infrastruktur.
Server- & Netzwerkadministration
Administration von AD-, Unix-, Exchange- und Windows-Servern; Netzwerkinfrastruktur, Bash-Scripting, Iris OCR, Workflow und digitale Archivierung.
Open-Source-Projekte & Versionskontrolle
Entwicklung und Veröffentlichung von Open-Source-KI-Software auf GitHub mit mehreren hundert Commits; Beiträge zu llama.cpp.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
KI-Beratung und -Implementierung sowie Webdesign & Gestaltung; Einsatz von Python, llama.cpp, lokalen LLMs, n8n und RAG. Selbstständig, nebenberuflich, remote.
Eigene Engine mit eigenem 4,5-bpw-Quant (CNQ) fuer Qwen3.8-Flash-Next und das dichte Qwen3.8-27B inkl. MTP und eigenem F16-Vision-Projektor; OpenAI-kompatibel; nach eigenen Benchmarks schneller und qualitativ besser als llama.cpp. Paritaets- und Drift-Gates gegen Referenz-Outputs; portabler Windows-Build; Modelle auf Hugging Face veroeffentlicht.
Agent statt Chatfenster: 200k Kontext, 30 Tools, MCP, Gedaechtnis, Skills, Goals, Subagents, Browser-Panel, Vision, Bildgenerierung und -bearbeitung (Qwen-Image); laeuft mit der 27B-Engine auf einer 32-GB-Karte. Mit Claude Code entwickelt, per Installer ausgeliefert; Beitrag zu llama.cpp (PR #26542, unbuffered positional read unter Windows).