18.06.2026 aktualisiert

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AI Engineer – LLM Systems, Retrieval (RAG) & AI Agents

Köln, Deutschland
Nur Remote
Master of Science - Mathematics (1.2 with Distinction)
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Profilanlagen

Masterzeugnis Sophia Wagner.pdf
Resume - Sophia Wagner.pdf

Über mich

Ich unterstütze Unternehmen dabei, unstrukturierte Daten mit LLMs nutzbar zu machen. Fokus: RAG, Retrieval-Systeme und AI Agents für Dokumente und komplexe Datenquellen. Von Architektur bis Deployment entwickle ich skalierbare, produktionsreife Lösungen.

Skills

AI AgentsRAGLLMLangChainPythonLarge Language ModelsPrompt EngineeringFastAPIGPTDocker
Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer KI-Systeme mit Fokus auf Large Language Models (LLMs), Retrieval (RAG) und semantische Suche.
Entwicklung von LLM-Anwendungen und AI Agents zur Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten (PDF, Excel, Word) sowie zur Automatisierung von Datenzugriff und Workflows.
Umsetzung skalierbarer Retrieval-Architekturen inkl. Embeddings, Vector Databases (z. B. Qdrant) und mehrstufigen Such- und Ranking-Ansätzen.
Technologien: Python, FastAPI, SQL, LangChain, GPT, PyTorch, Qdrant, Embeddings, Azure AI Services, Docker, Kubernetes.
Erfahrung in Architektur, Deployment und Integration von AI-Services in produktive Systeme (Cloud & On-Premise).

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher

Projekthistorie

AI Engineer & Technical Consultant

Enterprise Client (Germany)

Wirtschaftsprüfung, Steuern und Recht

>10.000 Mitarbeiter

Design und Aufbau einer skalierbaren Architektur für LLM-basierte Systeme zur Verarbeitung und Integration unstrukturierter Daten.
Strukturierung eines modularen Systems (Core vs. Features) zur langfristigen Erweiterbarkeit sowie Planung von Deployment-, Tracking- und Produktionsanforderungen.

AI Engineer & Technical Consultant

audit.neo

Wirtschaftsprüfung, Steuern und Recht

10-50 Mitarbeiter

Entwicklung eines Workflows zur Dokumentenanalyse mit Azure AI Studio Agents und OCR-Techniken zur Extraktion unstrukturierter Informationen. Aufbau effektiver Prompt-Ketten, Optimierung der Texterkennungsgenauigkeit und Deployment der Lösung in einer abgesicherten On-Premises-Umgebung.
Technologien: Azure AI Studio, OCR, Prompt Engineering, LangChain, Streamlit

Optimierung eines Handelssystems für Energiemärkte

Tensora

Energie, Wasser und Umwelt

10-50 Mitarbeiter

Implementierung von ML-basierten Handelsstrategien unter Nutzung technischer Indikatoren wie MACD und OBV. Aufbau einer Echtzeit-Datenpipeline mit Azure Data Factory und automatisierter Ausführung via API.
Technologien: Azure, Data Factory, CI/CD, Zeitreihenanalyse

Zentrale Datenarchitektur in der Azure Cloud

Tensora

Sonstiges

10-50 Mitarbeiter

Entwicklung einer unternehmensweiten Dateninfrastruktur mit Azure Integration Services und Microsoft Purview. Aufbau einer Echtzeit-Dateningestion und -katalogisierung über verschiedene Fachbereiche hinweg.
Technologien: Azure, Databricks, Terraform, Purview

Matching-Engine für Bewerberprofile

Tensora

Internet und Informationstechnologie

10-50 Mitarbeiter

Konzeption und Entwicklung eines skalierbaren FastAPI-Backends für semantisches Matching zwischen Bewerbern und Stellenprofilen. Einsatz von OpenAI-Embeddings und Qdrant zur semantischen Suche in bestehenden ATS-Systemen.
Technologien: FastAPI, OpenAI, Qdrant, RAG, Semantic Search

OCR-Pipeline für Handschrifterkennung

Tensora

Internet und Informationstechnologie

< 10 Mitarbeiter

Aufbau einer Handschrifterkennungs-Pipeline mit PyTorch und TrOCR. Verbesserung der Modellergebnisse durch gezielte Vorverarbeitung (Kontrastverstärkung, Rauschunterdrückung) und Training auf deutschen sowie englischen Datensätzen.
Technologien: PyTorch, TrOCR, OCR, Computer Vision

Gesundheitsdatenanalyse mit KI

Freelance

Pharma und Medizintechnik

< 10 Mitarbeiter

Entwicklung einer KI-basierten App zur Analyse zyklischer Gesundheitstrends mit TensorFlow und PyTorch. Aufbau einer interaktiven Benutzeroberfläche mit React und Containerisierung des Backends für flexible Bereitstellung.
Technologien: React, TensorFlow, PyTorch, Docker, Healthtech

Research Associate

KIT & Universität zu Köln

Sonstiges

50-250 Mitarbeiter

Geometrie & Optimierungsforschung
Forschung zu krümmungsbeschränkten Flächen und metrischer Geometrie mit algorithmischen Zugängen. Veröffentlichung eines peer-reviewed Artikels, Entwicklung theoretischer Modelle und deren numerischer Umsetzung.
Technologien: Mathematik, Python, Algorithmendesign, LaTeX

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