30.10.2025 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarKünstliche Intelligenz Entwickler / Ai Developer
Eschborn, Deutschland M.Sc in Mechatronik | Robotik und KI
Skills
PythonC++Generative AIRobot Operating System (ROS)Künstliche Intelligenzmachine learningArtificial IntelligenceLarge Language ModelsRoboticsdeep learning
Pytorch, Tensorflow, Keras, Python, C++, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, Large Language Models, Artificial intelleigence, SQL, NoSQL, ROS2, ROS, JAVA, Robot Perception, sensor fusion, deep learning, TensorFlow, Robot kinematics, dynamics, and motion planning, OpenCV, PCL, MS Office, Git, MoveIt
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischMuttersprache
Projekthistorie
KI-Service-Assistent für Industriemaschinen Entwicklung eines produktionsreifen, KI-gestützten Service-Assistenten mit Python und FastAPI für die Michael Weinig AG, der Technikern und Kunden in Echtzeit multimodale Unterstützung bietet. Integration von Azure OpenAI GPT-4o und GPT-4 Vision mit einer RAG-Pipeline über 5 Millionen Unternehmensdokumente sowie einem React/TypeScript Frontend.
KI-gestützter Reiseassistent - Voyager Entwicklung einer umfassenden KI-Reiseassistenten-Plattform für DERTOUR Reisebüro mit Multi-Agenten-Architektur, bestehend aus spezialisierter Hotelsuch-, Empfehlungs- und Kundenservice-Agenten. Aufbau mit Python FastAPI, LangGraph Framework, React 19 Frontend und Integration von Azure OpenAI, Google Maps API und Contentstack CMS.
LLM-gestützte Finanzintelligenz-Plattform Entwicklung einer Model Context Protocol (MCP) Lösung für die Finanzabteilung der Michael Weinig AG, die Claude Desktop nahtlosen Zugriff auf 20 Jahre Finanzdaten aus 19 Gesellschaften ermöglicht. Eigene MCP-Server-Implementierung mit Python SDK für standardisierte Finanzanalyse-Workflows und Azure Data Lake Integration.
KI-gestützter Marktreport-zu-Folien-Generator Entwicklung einer vollständig automatisierten n8n-Lösung mit Gemini 2.0 Flash Integration zur Umwandlung beliebiger Marktanalyse-PDFs in strukturierte PowerPoint-Folien. Implementierung modularer Workflows mit konfigurierbarer Weboberfläche, Python-pptx für automatisierte Folienerstellung und SharePoint/Google Drive Anbindung.
Enterprise Knowledge Hub mit Microsoft Power Platform Bereitstellung eines umfassenden Dokumentenintelligenzsystems für einen multinationalen Industriekunden mit 12K+ Mitarbeitern, das Azure OpenAI, Dataverse und Power Platform integriert. Entwicklung von 5 abteilungsspezifischen Canvas Power Apps mit GPT-4o-mini und Azure AI Search über 127K+ mehrsprachige Dokumente.
KI-gestützte Vertragsintelligenz-Pipeline Entwicklung eines produktionsreifen Dokumentenverarbeitungssystems für die Seeger-Orbis GmbH mit Multi-Agenten-Architektur zur automatischen Extraktion von 15 Kategorien geschäftskritischer Metadaten aus Verträgen. Implementierung mit Python, LangGraph, Azure OpenAI GPT-4.1, Tesseract OCR und PostgreSQL mit über 95% Genauigkeit.
LLM-basierter persönlicher Assistent Entwicklung eines lokalen, LLM-basierten persönlichen Assistenten mit LLaMA 2, LangChain und JIRA-API-Integration zur Automatisierung interner Geschäftsprozesse. Implementierung automatisierter Ticketerstellung, E-Mail-Sortierung und Projektstatus-Updates mit vLLM, Hugging Face Transformers und lokaler PostgreSQL-Speicherung.
Voicebot/Sprachassistenzsystem Entwicklung einer KI-gestützten mobilen Anwendung für personalisiertes Sprachenlernen mit Mistral und Few-Shot-Prompt-Engineering für mehrsprachige Grammatikanalyse. Integration von AWS Transcribe für Speech-to-Text, AWS Polly für Text-to-Speech-Feedback und Bereitstellung mit Docker/Kubernetes auf AWS mit PostgreSQL/DynamoDB.
Überwachung der Pflanzengesundheit Entwicklung eines automatisierten Landwirtschaftssystems zur Überwachung der Pflanzengesundheit mit Computer Vision und maschinellem Lernen in Python Django. Feinabstimmung eines ResNet-CNN-Modells mit PyTorch zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Bereitstellung der Echtzeit-Inferenz mit AWS Lambda, CodePipeline und Terraform.
KI-gestützter Reiseassistent - Voyager Entwicklung einer umfassenden KI-Reiseassistenten-Plattform für DERTOUR Reisebüro mit Multi-Agenten-Architektur, bestehend aus spezialisierter Hotelsuch-, Empfehlungs- und Kundenservice-Agenten. Aufbau mit Python FastAPI, LangGraph Framework, React 19 Frontend und Integration von Azure OpenAI, Google Maps API und Contentstack CMS.
LLM-gestützte Finanzintelligenz-Plattform Entwicklung einer Model Context Protocol (MCP) Lösung für die Finanzabteilung der Michael Weinig AG, die Claude Desktop nahtlosen Zugriff auf 20 Jahre Finanzdaten aus 19 Gesellschaften ermöglicht. Eigene MCP-Server-Implementierung mit Python SDK für standardisierte Finanzanalyse-Workflows und Azure Data Lake Integration.
KI-gestützter Marktreport-zu-Folien-Generator Entwicklung einer vollständig automatisierten n8n-Lösung mit Gemini 2.0 Flash Integration zur Umwandlung beliebiger Marktanalyse-PDFs in strukturierte PowerPoint-Folien. Implementierung modularer Workflows mit konfigurierbarer Weboberfläche, Python-pptx für automatisierte Folienerstellung und SharePoint/Google Drive Anbindung.
Enterprise Knowledge Hub mit Microsoft Power Platform Bereitstellung eines umfassenden Dokumentenintelligenzsystems für einen multinationalen Industriekunden mit 12K+ Mitarbeitern, das Azure OpenAI, Dataverse und Power Platform integriert. Entwicklung von 5 abteilungsspezifischen Canvas Power Apps mit GPT-4o-mini und Azure AI Search über 127K+ mehrsprachige Dokumente.
KI-gestützte Vertragsintelligenz-Pipeline Entwicklung eines produktionsreifen Dokumentenverarbeitungssystems für die Seeger-Orbis GmbH mit Multi-Agenten-Architektur zur automatischen Extraktion von 15 Kategorien geschäftskritischer Metadaten aus Verträgen. Implementierung mit Python, LangGraph, Azure OpenAI GPT-4.1, Tesseract OCR und PostgreSQL mit über 95% Genauigkeit.
LLM-basierter persönlicher Assistent Entwicklung eines lokalen, LLM-basierten persönlichen Assistenten mit LLaMA 2, LangChain und JIRA-API-Integration zur Automatisierung interner Geschäftsprozesse. Implementierung automatisierter Ticketerstellung, E-Mail-Sortierung und Projektstatus-Updates mit vLLM, Hugging Face Transformers und lokaler PostgreSQL-Speicherung.
Voicebot/Sprachassistenzsystem Entwicklung einer KI-gestützten mobilen Anwendung für personalisiertes Sprachenlernen mit Mistral und Few-Shot-Prompt-Engineering für mehrsprachige Grammatikanalyse. Integration von AWS Transcribe für Speech-to-Text, AWS Polly für Text-to-Speech-Feedback und Bereitstellung mit Docker/Kubernetes auf AWS mit PostgreSQL/DynamoDB.
Überwachung der Pflanzengesundheit Entwicklung eines automatisierten Landwirtschaftssystems zur Überwachung der Pflanzengesundheit mit Computer Vision und maschinellem Lernen in Python Django. Feinabstimmung eines ResNet-CNN-Modells mit PyTorch zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Bereitstellung der Echtzeit-Inferenz mit AWS Lambda, CodePipeline und Terraform.
Leadership & Team Management
Leitete ein Team von 6 Technikexperten zur Entwicklung modernster Technologie für ein selbstfahrendes Auto der Stufe 4. Definierte technische Ziele, erstellte die Softwarearchitektur und richtete die Teamanstrengungen an der Vision des Unternehmens aus. Führte die Taskforce zur Erreichung des MVP, was zur erfolgreichen Serie-B-Finanzierung führte.
Technische Entwicklung
Entwickelte eine ganzheitliche Schicht zur Szenenverständnis, um die Fahrumgebung in Echtzeit zu interpretieren und zu verstehen. Dabei lösten wir die EGO-Lokalisierung, die Fusion und das Tracking von Lidar-Kamera-Radar-Mehrfachobjekten sowie die Segmentierung von Straßen- und Fahrbahnmarkierungen, was zur Konstruktion eines 3D-Umgebungsmodells führte. Wir nutzten Künstliche Intelligenz, Computer Vision und Robotik-Algorithmen. Unser Softwaredesign, die Codierung und der Testprozess hielten sich durchgängig an die ISO 26262-Standards.
Leitete ein Team von 6 Technikexperten zur Entwicklung modernster Technologie für ein selbstfahrendes Auto der Stufe 4. Definierte technische Ziele, erstellte die Softwarearchitektur und richtete die Teamanstrengungen an der Vision des Unternehmens aus. Führte die Taskforce zur Erreichung des MVP, was zur erfolgreichen Serie-B-Finanzierung führte.
Technische Entwicklung
Entwickelte eine ganzheitliche Schicht zur Szenenverständnis, um die Fahrumgebung in Echtzeit zu interpretieren und zu verstehen. Dabei lösten wir die EGO-Lokalisierung, die Fusion und das Tracking von Lidar-Kamera-Radar-Mehrfachobjekten sowie die Segmentierung von Straßen- und Fahrbahnmarkierungen, was zur Konstruktion eines 3D-Umgebungsmodells führte. Wir nutzten Künstliche Intelligenz, Computer Vision und Robotik-Algorithmen. Unser Softwaredesign, die Codierung und der Testprozess hielten sich durchgängig an die ISO 26262-Standards.
Lokalisierung & Kartierung
Entwickelte Lokalisierungslösungen unter Verwendung von GNSS, Inertial- und Kamera-Lidar-basierter visueller Odometrie. Implementierte probabilistische Modelle, einschließlich Kalman-Filtern, Partikelfiltern und Pose-Graphen (SLAM).
Kalibrierung des Sensorsystems
Entwickelte Online- und Offline-Kalibrierungsmethoden für ein Sensorsystem, das aus Lidars, Radars und Kameras besteht.
Software-Tools & Methodiken
Verwendete ROS2, C++ und Python für die Softwareentwicklung. Hielt sich an MISRA-Richtlinien und pflegte einen CI/CD-Workflow.
Entwickelte Lokalisierungslösungen unter Verwendung von GNSS, Inertial- und Kamera-Lidar-basierter visueller Odometrie. Implementierte probabilistische Modelle, einschließlich Kalman-Filtern, Partikelfiltern und Pose-Graphen (SLAM).
Kalibrierung des Sensorsystems
Entwickelte Online- und Offline-Kalibrierungsmethoden für ein Sensorsystem, das aus Lidars, Radars und Kameras besteht.
Software-Tools & Methodiken
Verwendete ROS2, C++ und Python für die Softwareentwicklung. Hielt sich an MISRA-Richtlinien und pflegte einen CI/CD-Workflow.