21.10.2026 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarSenior Data & Software Engineer | Python, PostgreSQL, ETL, AI/LLM
Wien, Österreich
Deutschland +2
C.S. at the Technical University Vienna/Austriainfo: Deutschland, Österreich, Schweiz
Über mich
Senior Data & Software Engineer / Technical Lead. 12 Jahre Grants Data Infrastructure bei Digital Science: technische Produktionsverantwortung für Datenprodukte, ETL aus 300+ Quellen. Aktuell: FastAPI, AI/LLM, Docker, Kubernetes, CI/CD und Linux. Verfügbar für Architektur und hands-on Delivery.
Skills
dbtAutomatisierungDatenbankenETLData Manipulation LanguageDatenbankentwicklungDjangoPythonPostgreSQLMachine LearningProduktionsdatenbankSQL DeveloperProduktdatenmanagementProduktlinienentwicklung (Software)Azure Machine Learning
Datenplattformen, ETL & technische Produktionsverantwortung
12 Jahre Senior Engineer für Grants Data Infrastructure bei Digital Science. Architektur, Aufbau und Betrieb von Datenprodukten mit ETL-Integration aus über 300 heterogenen Quellen, Web Scraping, Daten-Normalisierung, SVM- und NLP-Enrichment. Von 2014 bis 2021 alleinige technische Produktionsverantwortung für Grants-Datenprodukte; seit 2022 geteilt. Leitung einer Datenmodell-Migration für über 150 Quellen bei laufender Produktionsstabilität.
Python, Backend & Datenbanken
Python-Entwicklung seit den 1990er Jahren, einschließlich FastAPI, asyncio, Django, Twisted und automatisierter C++-Bindings. PostgreSQL-Entwicklung, Datenmodellierung und Datenbankbetrieb seit 1996; zusätzlich BigQuery, MySQL, SQLite, MongoDB und SQL. Aktuelle PostgreSQL-17-Schulung für erfahrene MS-SQL-Server-Entwickler.
Cloud, DevOps & produktive Plattformen
Linux/Unix, Docker/BuildKit, Kubernetes, GitLab CI/CD, AWS, OpenTofu, Ansible, CI/CD, pytest, mypy und Ruff. Aufbau reproduzierbarer Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, automatisierter Releases und zuverlässiger Workflow-Orchestrierung mit Luigi.
AI/LLM & Automatisierung
Integration von LLM-, RAG- und ML-Komponenten in Python-Anwendungen: ChromaDB, Sentence Transformers, RAGAS, LangChain, ONNX Runtime, PyTorch und NLP. Browser-Automatisierung über MCP, nodriver und Chrome DevTools Protocol.
Technische Führung & Architektur
Hands-on Technical Lead und CTO: Architektur, technische Roadmaps, Code Reviews, Produktionsverantwortung, datengetriebene Systeme und Zusammenarbeit zwischen Engineering, Produkt und Management.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2003
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherFranzösischGrundkenntnissePolnischMuttersprache
Projekthistorie
- Pre-Seed-CTO mit durchgängiger technischer Gesamtverantwortung für ein EU-Team, inklusive der Rollen Datenschutz- und KI-Beauftragter, hands-on
- Deterministischen Level-1-3-Risiko-Engine mit evidenzgestützten PDF-Reports und ohne LLM-Urteile, womit Entscheidungen nach DSGVO Art. 22 erklärbar bleiben
- Ergänzung einer OSM-Adressplausibilitätsbewertung.
- Fachliche Führung und Review der EU-Transportlizenz-Schicht: einheitliche MS-spezifische Lookup-Contracts.
- Aufbau der OpenTofu/Ansible/Scaleway-Plattform: Bereitstellung mehrerer Umgebungen und containerisiertes Tooling.
- Aufbau von GitLab-CI/CD über vier Services: Frozen-Lockfile-Builds, strikte mypy/Ruff-Gates, Tag-basierte Versionierung, automatische Wheel-Veröffentlichung in die Group-Registry
- Härtung des LLM-Agenten-Onboardings nach den OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen.
- GDPR-native, EU-souveräne Architektur: ausschließlich EU-Infrastruktur, dokumentierte Datenflüsse, EU AI Act Art. 10 und Anhang IV
- Übersetzung einer dynamischen Gründeragenda in eine lieferbare Roadmap über wöchentliche Demo-Kadenz und ein CLI-zu-Web-zu-API-Rollout-Gate
- Engineering-Praxis: TDD mit striktem Typing, geschützte Branches mit verpflichtenden Merge Requests, ADR-getriebenes Design, repo-lokale Guardrails für KI-Agenten
- Entwicklung und Pflege von React/TypeScript-Frontend-Komponententests mit Vitest
- Python 3.13, FastAPI, PostgreSQL, Redis/RQ, uv, Docker/BuildKit, OpenTofu, Ansible, Scaleway, Nominatim/OSM, crawl4ai
Entwicklung eines umfassenden Systems zur Integration von Daten aus über 300 verschiedenen Quellen durch Web Scraping, Machine Learning Klassifikationen und Natural Language Processing. Technische Produktionsverantwortung und Teamführung.
Automatische Erstellung von Python-Bindings für C++ Bibliotheken unter Verwendung von gccxml und boost python.