24.10.2026 aktualisiert
WS
80 % teilweise verfügbar
Data Scientist & GenAI Product Owner | RAG, KI-Agenten, Prognosen | Python, LangGraph, AWS
Dollnstein, Deutschland
Deutschland +2
Promotion (PhD) in Systemic Neurosciences, LMU München, summa cum laudeinfo: Deutschland, Österreich, Schweiz
Über mich
Data Scientist und GenAI Product Owner mit Promotion (LMU München, summa cum laude). Ich bringe KI-Anwendungen schnell und belastbar vom Konzept zum Prototyp: RAG, KI-Agenten, Zeitreihenprognosen. Remote, auf Deutsch und Englisch, ab sofort 2–4 Tage pro Woche, auf Wunsch als Festpreis-Paket.
Skills
AI AgentsRAGProduct OwnerLangChainKünstliche IntelligenzAmazon Web ServicesData AnalysisForecastingPythonMachine LearningNatural Language ProcessingScrumPrototypingTensorFlowZeitreihenanalyse
Schwerpunkte
• Generative KI: RAG, KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme
• Schnelle Prototypen und Demonstratoren (Proof of Concept, Presales)
• Machine Learning und Zeitreihenprognosen
• Explorative Datenanalyse und Datenqualität
• Product Ownership und Teamleitung (Backlog, Sprints, Stakeholder)
• Technische Angebote und SOWs
Technologien und Methoden
Python, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Zeitreihenprognose (Time Series Forecasting), Generative KI, LLM, RAG, KI-Agenten (Agentic AI), Multi-Agenten-Systeme, LangChain, LangGraph, Ollama, Open-Weight-Modelle, Embeddings, Clustering, Computational Modelling, AWS, Claude Code, Coding-Agenten, Antigravity, Data Science, Explorative Datenanalyse, Product Owner, Scrum, Presales
Ausbildung und Publikationen
• Promotion (PhD) in Systemic Neurosciences, LMU München, summa cum laude (1,0)
• Forschungsaufenthalt an der University of Oxford (Prof. Kia Nobre): neuer Bilddatensatz mit NVIDIAs GauGAN2, Bilder aus Segmentierungskarten, automatisiert über eine API
• M.Sc. Neuroengineering (englischsprachiger Elite-Master), TU München, mit Auszeichnung
• B.Sc. Sensorik und kognitive Psychologie, TU Chemnitz
• 5 Fachartikel, u. a. in Communications Psychology (Nature Portfolio, 2023) und Psychonomic Bulletin & Review (2026), sowie ein Poster zu LLMs (University of Cambridge, 2025)
Erfahrung
Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
ChinesischGrundkenntnisseDeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherSpanischGrundkenntnisseUngarischMuttersprache
Projekthistorie
• Konzeption und KI-gestütztes Prototyping einer Agentenplattform auf Open-Weight-Modellen (Kimi K2.5, gpt-oss-20b); Agenten geben wiederverwendbare Artefakte weiter, z. B. vom News- an den Präsentations-Agenten
• Präsentations-Workflow: Foliensätze aus hochgeladenen PDFs (inkl. OCR), Tabellen und CSV auf einer Vorlage, die der Agent umgestalten kann
• Prototypen: LinkedIn-Visuals, Sprachein- und -ausgabe (ASR, TTS), ein Mithör-Agent und ein Vertriebs-Agent
• Arbeit fast ausschließlich über Coding-Agenten (Claude Code), geprüft von einem separaten Review-Agenten
• Product Owner einer modularen, plattformunabhängigen GenAI-Codebasis für RAG, Agentic AI und Agenten-Schwärme; Komponenten austauschbar zwischen AWS, Azure und GCP; intern genutzt und Kunden angeboten
• Führung von 5 AI Engineers und 1 Deployment Engineer vom MVP bis zur fertigen Codebasis (Backlog, Sprints, Stakeholder)
• Ergebnis: Prototypen in 1–5 statt 30–45 Tagen; rund 10.000 € (20 %) weniger Kosten pro Projekt
• Volkswagen Group: produktionsreife Langfrist-Bestandsprognose; die explorative Analyse deckte ein jahrzehntealtes Labeling-Problem auf (Millionen Fahrzeuge, 10-Jahres-Produktionsprognosen)
• Französischer Lebensmittelkonzern: Presales-Demonstrator (LSTM-Klassifikation von Sensordaten, synthetische Daten, Web-App)
• Mercedes-Benz Group: Erstellung des technischen Teils eines SOW zu KI für Patentschutz und Patent-Exploration
• Leitung eines 4-köpfigen Teams bei Ideenfindung, Entwicklung und Fördermittelakquise für eine Healthcare-App; Mitarbeit an Anträgen
• Mit LLMs die in Postdoc-Stellenanzeigen geforderten Fähigkeiten kodiert, um abzuschätzen, wie machbar eine Weiterbeschäftigung (Redeployment) auf andere Stellen ist; University of Cambridge (Action Research on Research Culture), Poster 2025
• Deep-Learning-Eye-Tracking per Webcam und ein biologisch plausibles Augenbewegungsmodell in Unity