20.07.2026 aktualisiert
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Premiumkunde
100 % verfügbarSenior Software Engineer & Cloud-Architekt | Go, Python, Kubernetes, Applied AI
Dresden, Deutschland
Weltweit
B. Sc. Informatik, FernUniversität in Hagen (2012–2015)Über mich
Senior Software Engineer und Cloud-Architekt aus Dresden mit 20 Jahren Berufserfahrung - davon über zehn Jahre in Cloud- und Plattformprojekten für Konzerne und Mittelstand (u. a. Volkswagen, Siemens, Miles & More, Kiwigrid).
Skills
Argo CDGitOpsMLflowFlux CDMLOpsJavaPostgreSQLSoftware ArchitectureAWS CDKPyTorchKubernetesGraphQLMachine Learning OperationsGolangMicroservices
Backend- & API-Engineering
Entwicklung skalierbarer Services in Go, Python (FastAPI) und Kotlin/Java. Umsetzung von GraphQL- und REST-APIs, Multi-Tenant-SaaS mit RBAC und Feature-Gating, ereignisgetriebene Architekturen, Job-Orchestrierung und Workflow-Engines sowie PostgreSQL-Datenmodellierung und Query-Optimierung.
Kubernetes & Cloud-Infrastruktur
Aufbau und Betrieb von Kubernetes-Plattformen (k3s, GKE, EKS) mit GitOps (Flux CD, ArgoCD), Secrets-Management (SOPS/Age), Observability (Prometheus, Grafana, Loki) und Security-Hardening (NetworkPolicies, signierte Images, WireGuard). Kosteneffiziente Hetzner-Setups als AWS-Alternative.
Applied AI — Semantische Suche, RAG & LLM
Hybrid-Retrieval aus BM25, Dense Embeddings, SPLADE, ColBERT und Cross-Encoder-Reranking auf Qdrant. RAG-Systeme für deutschsprachige Dokumente, LoRA-Fine-Tuning (TRL/PEFT), Self-Hosted-Inferenz mit vLLM und Ollama — DSGVO-konform, On-Premise oder auf europäischer Cloud.
MLOps & Datenpipelines
Experiment-Tracking und Model-Registry mit MLflow und Aim, Datenlabeling mit Argilla und LLM-as-Judge, Evaluationspipelines mit belastbaren Metriken. Web-Crawler (Headless Chrome), Dokumentenverarbeitung (Apache Tika, Gotenberg), Volltext- und Geodaten-Anbindung.
Programmiersprachen
Go (seit 2021), Python (seit 2017), Java/Kotlin (seit 2006), TypeScript/JavaScript, SQL, Bash sowie C++ (>=17), Rust und Scala.
Datenbanktechnologien
PostgreSQL (CloudNativePG, HA, FTS, Indexdesign), Qdrant, Redis, MinIO/S3, MongoDB sowie Apache Spark/Hadoop aus IoT-Big-Data-Projekten.
DevOps & CI/CD
GitHub Actions, Docker, Ansible, Terraform, Helm, Kustomize, Flux CD, ArgoCD sowie cert-manager für automatisiertes Zertifikatsmanagement in Kubernetes-Umgebungen.
AI/ML-Frameworks
PyTorch, Hugging Face Transformers, sentence-transformers, PEFT/LoRA, TRL, vLLM, Ollama, SPLADE, ColBERT, Cross-Encoder, RAG, MLflow, Aim, TensorBoard, Argilla und LitServe.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Konzeption, Entwicklung und Betrieb der KI-SaaS-Plattform BidLyzer zur Analyse öffentlicher Ausschreibungen für deutschsprachige KMU. Go-Backend mit GraphQL-API, Multi-Tenant-Architektur, RBAC, Feature-Gating, Workflow-Engine, Crawling- und Dokumentenpipeline, hybride Retrieval-Engine, LLM-Fine-Tuning und Self-Hosted-Inferenz auf eigener GPU-Infrastruktur.
Bilderkennungs-API für Kunstlogistik und Galerie-Digitalisierung. GPU-gestützte Bildanalyse-API für Museums- und Galeriebestände mit ML-Inferenz via LitServe, FastAPI, Strawberry GraphQL, PostgreSQL-Persistenz und React-Frontend. Automatisiertes, reproduzierbares Deployment per Ansible und Docker auf Kunden-Infrastruktur (On-Premise, DSGVO-konform).
Strukturierte Event-Datenextraktion mit selbst gehostetem LLM. Pipeline zur Extraktion strukturierter Veranstaltungsdaten aus heterogenen Webquellen mit selbst gehostetem DeepSeek-R1-7B auf dediziertem GPU-Server (Hetzner GEX44, RTX 4000 Ada 20 GB) — vollständig ohne externe LLM-APIs.