18.09.2026 aktualisiert
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Software Engineer | Gen AI | Cloud | DevOps
Friedrichshafen, Deutschland
Nur Remote
Master of Science in WirtschaftsinformatikÜber mich
Software- & AI-Engineer für GenAI vom Prototyp in den skalierbaren, sicheren Produktivbetrieb. Ich verbinde Azure/Microsoft Foundry mit Enterprise-Entwicklung in Java & Python. Schwerpunkte: Agentic Engineering, RAG, LLMOps. Forschung mit Transformer-Modellen & NLP, 4 Peer-Review-Publikationen.
Skills
AI AgentsRAGAzure DevOpsJavaAPIsBig DataCloud ComputingCloud-EngineeringPythonOpenShiftInfrastructure as Code (IaC)BackendKubernetesAzure AKSTerraform
GenAI & LLMOps: Microsoft Foundry, Azure OpenAI Service, Azure AI Search, RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation), Vektordatenbanken, Prompt Engineering, LLMOps (Modell-Deployment, Evaluation, Monitoring), Microsoft Agent Framework, Tool Use & Function Calling, Konzeption und Umsetzung KI-gestützter Chatbots und Self-Service-Lösungen.
Governance & regulierte Umfelder: Berührungspunkte mit Datenschutz-, Sicherheits- und Betriebsanforderungen für KI-Systeme im regulierten Konzernumfeld (Industriekonzern); Mitwirkung an Design- und Architektur-Workshops sowie technischer Einführung von Teams in neue KI-Plattform.
Cloud & Infrastruktur: Azure, AWS, Kubernetes, OpenShift, Docker, Helm, Terraform, Grafana, Prometheus, Kibana, Loki.
Backend & Architektur: Java (Quarkus, Spring), Python, FastAPI, REST, OpenAPI, Microservices, Event-Driven Architecture (Kafka, RabbitMQ), Softwarearchitektur, Systemintegration, Observability.
DevOps & CI/CD: Jenkins, Tekton, Azure DevOps, GitLab, GitHub, GitOps, Pipeline-Design, Plattform-Engineering.
Datenbanken & Storage: PostgreSQL, Hibernate/JPA, MongoDB, Redis, Azure Blob Storage, AWS S3.
Machine Learning & NLP: BERT, Transformer-Modelle, BERTopic, UMAP, HDBSCAN, Emotions- und Sentimentanalyse, Zeitreihenanalyse, neuronale Netze, Modellevaluation, ETL- und Datenpipelines, Web Scraping (Selenium).
Test & Qualitätssicherung: JUnit, Mockito, RestAssured, Playwright, Gatling, SonarQube.
Methoden & Tools: BPMN, UML, Agile, Scrum, Kanban, Jira, Confluence, Git.
Zertifizierungen: iSAQB CPSA-F (Certified Professional for Software Architecture), Udacity Deep Learning Nanodegree, Microsoft AI-103 (in Vorbereitung).
Erfahrung
Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2018
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
• R&D-Evaluationsumgebung für agentische GenAI & RAG-Agenten (Azure / Microsoft Foundry)
• Konzeption, Entwicklung & Betrieb hochverfügbarer Backends für connect@rail und ZF ProVID (Java / Python)
• Modernisierung von CI/CD-Infrastruktur von Jenkins zu cloud-nativer Plattform (Openshift Pipelines)
• Aufbau und Betrieb einer Analytics-Pipeline für Google-Maps-Daten
• Automatisierte Datenbeschaffung, -aufbereitung und -analyse
• Übergabe der Auswertungsverfahren und Ergebnisse an fachliche Stakeholder
• Aufbau einer End-to-End-Pipeline zur Analyse von Tourismus-Bewertungen
• Durchführung der Datenaufbereitung und NLP-Verarbeitung
• Einsatz von angewandtem ML zur Erkennung von Emotionen und Verknüpfung mit Zufriedenheitssignalen