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ML Engineer & DevOps

zuletzt online vor 5 Tagen
  • 60€/Stunde
  • Deutschland
  • auf Anfrage
  • de  |  en
  • 09.09.2025

Kurzvorstellung

Erfahrener DevOps und ML Engineer, der skalierbare Microservices und KI-Systeme für den produktiven Einsatz entwickelt und betreibt – mit tiefem Know-how in Cloud-Technologien (AWS, Kubernetes), MLOps und der Verarbeitung sensibler Daten

Geschäftsdaten

 Freiberuflich
 Steuernummer bekannt

Qualifikationen

  • Amazon Web Services (AWS)
  • CI / CD
  • Docker4 J.
  • Generative KI
  • Kubernetes4 J.
  • Machine Learning
  • Python7 J.
  • Softwareentwickler

Projekt‐ & Berufserfahrung

Machine Learning Engineer & Ops
Techniker Krankenkasse, Hamburg
4/2020 – 1/2025 (4 Jahre, 10 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

4/2020 – 1/2025

Tätigkeitsbeschreibung

Implementierte maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungen (Computer Vision, NLP, Generative). Sorgte für die produktionstüchtigkeit durch saubere Codierung, Frameworks, Testing und Monitoring. Verwaltete Bereitstellung, Skalierung und Wartung von ML-Microservices mit Kubernetes und Docker. Bereitstellung von ML-Diensten in AWS, einschließlich S3, EC2, Lambda und SageMaker. Entwarf und implementierte robuste, skalierbare Datenpipelines für effiziente Datenverarbeitung und -analyse. Anwendung fortschrittlicher Überwachungssysteme zur Verfolgung der Modellleistung und der Datenabweichung in Echtzeit. Führte Projektmanagement und Anforderungenstypisierung für maschinelles Lernen.

Eingesetzte Qualifikationen

Docker, Kubernetes, Python, Tensorflow

Data Scientist
Techniker Krankenkasse, Hamburg
9/2017 – 4/2020 (2 Jahre, 8 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

9/2017 – 4/2020

Tätigkeitsbeschreibung

Maschinelles Lernen und Data Science-Forschung unter Verwendung von Gesundheitsdaten. Übersetzte Forschungsfragen in handlungsfähige statistische Modelle. Leitete Planung, Entwicklung, Prototypisierung und Implementierung von Algorithmen. Präsentierte Ergebnisse mit klaren Visualisierungen und praktischen Lösungen. Anwendung von Deep-Learning-Methoden und Frameworks in Python & TensorFlow. Optimierung der Leistung und Hyperparameter des maschinellen Lernens.

Eingesetzte Qualifikationen

Python, Tensorflow

Data Analyst
Adento AG (E-commerce), Frankfurt
9/2016 – 9/2017 (1 Jahr, 1 Monat)
nicht angegeben
Tätigkeitszeitraum

9/2016 – 9/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Spielte eine Schlüsselrolle bei der Einrichtung und Optimierung von E-Commerce-Systemen und Integration. Entwickelte und validierte Modelle für Kundendaten- und Webdatenanalyse. Verwendete statistische Techniken (R, SPSS) und maschinelles Lernen. Konstruierte robuste ETL-Pipelines für effiziente Datenverarbeitung und -analyse.

Eingesetzte Qualifikationen

R (Programmiersprache), Spss

Ausbildung

iSAQB International Software Architecture
Ausbildung
2021
University of Tübingen
Ausbildung
2016
Tübingen

Über mich

Ich bin ein technikaffiner ML Engineer mit starkem DevOps-Background und mehrjähriger Erfahrung in der Entwicklung, dem Betrieb und der Skalierung von KI-Anwendungen – sowohl in der Cloud als auch on-premises. Mein Fokus liegt auf robusten und automatisierten ML-Systemen, die nicht nur performen, sondern auch wartbar und sicher sind. Durch meine Arbeit bei der Techniker Krankenkasse habe ich tiefgehende Erfahrung im Umgang mit hochregulierten Gesundheitsdaten gesammelt und dabei datengetriebene Lösungen von der Idee bis zum skalierbaren Service umgesetzt. Mein akademischer Hintergrund in Psychologie mit Nebenfach Informatik sowie meine Zusatzqualifikationen in Softwarearchitektur und AWS runden mein Profil ab.

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
unbedingt
Profilaufrufe
80
Alter
35
Berufserfahrung
9 Jahre und 1 Monat (seit 09/2016)

Kontaktdaten

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