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freiberufler Principal AI Engineer | Agentic AI, LLM/RAG & MLOps (Dr. rer. nat.) auf freelance.de

Principal AI Engineer | Agentic AI, LLM/RAG & MLOps (Dr. rer. nat.)

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  • 29.09.2026
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Kurzvorstellung

Promovierter AI Engineer (15+ Jahre): produktive GenAI-/Agenten-Systeme, RAG und MLOps auf AWS, Azure und GCP für Capital Group, E.ON, Allianz und Adidas. Remote aus Bayern/Kalifornien, mit Reisebereitschaft.

Qualifikationen

  • Amazon Web Services (AWS)2 J.
  • Cloud Computing
  • Data Science
  • Data Scientist2 J.
  • Databricks2 J.
  • Docker2 J.
  • Generative KI2 J.
  • Google Cloud2 J.
  • Kubernetes2 J.
  • Langchain2 J.
  • Large Language Models2 J.
  • Machine Learning2 J.
  • Machine Learning Engineer2 J.
  • Maschinelles Lernen
  • Microsoft Azure
  • MLOps2 J.
  • Natural Language Processing2 J.
  • Prompt Engineering2 J.
  • Python2 J.
  • Pytorch2 J.
  • Snowflake2 J.
  • Solution Architekt2 J.

Projekt‐ & Berufserfahrung

Lead AI Engineer – Agentic AI & RAG Platform (Marketing Process Automation) (Festanstellung)
Capital Group (via TEKHQS, Inc.), Irvine
3/2024 – offen (2 Jahre, 8 Monate)
Finanzdienstleister
Tätigkeitszeitraum

3/2024 – offen

Tätigkeitsbeschreibung

Aufbau der Marketing Process Automation für Capital Group (Marketing Incubator): selbstverbessernde agentische Workflows (LangGraph, LangChain, MCP, Multi-LLM-Orchestrierung), Knowledge-Graph- und RAG-Pipelines, strukturierte Outputs, Human-in-the-Loop-Review, Evaluation und Tracing (Langfuse); Integration von Adobe Workfront, regulatorischen Daten und Disclosures; digitale Zwillinge für Editorial- und Legal-Review mit agentischer Konflikterkennung.

Parallel über TEKHQS: Director of Engineering bei Noctal Inc. (agentische, multimodale KI-Plattform für Film-/Tonproduktion auf GCP Vertex AI/GKE, Python/FastAPI-Backend, Führung von Research, MLE, Backend und DevOps) sowie Senior Data Scientist bei Virtual Minds (Ad-Tech: Two-Tower-Ranking-Modell mit 10K QPS und ~100 % CTR-Uplift, agentische und RAG-Workflows mit LangGraph, MCP, AWS Bedrock und pgvector).

Umgebung: Python, FastAPI, PyTorch, LangGraph, LangChain, MCP, Langfuse, AWS (Bedrock, AgentCore, Neptune), GCP (Vertex AI, ADK, GKE), Azure AI Foundry/OpenAI, Databricks, Pinecone, pgvector, Snowflake, dbt, Airflow, Argo CD, MLflow, Grafana, Docker, Kubernetes.

Eingesetzte Qualifikationen

Databricks, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Generative KI, Langchain, Large Language Models, MLOps, Prompt Engineering, Pytorch, Natural Language Processing, Docker, Machine Learning, Python, Google Cloud, Snowflake, Solution Architekt, Amazon Web Services (AWS), Kubernetes

Researcher Machine Learning
Fraunhofer Institute, Sankt Augustin
10/2008 – 5/2012 (3 Jahre, 8 Monate)
High-Tech- und Elektroindustrie
Tätigkeitszeitraum

10/2008 – 5/2012

Tätigkeitsbeschreibung

Focus: combining Telematics, and GIS with machine learning and data science solutions.
Projects: Visual spatio-temporal pattern analysis of movement & event data (VIAMOD). Statistical relational mining.

Eingesetzte Qualifikationen

Bergbau, Forschung & Entwicklung

Lead BI
Orasom Telecom, Islamabad
3/2007 – 6/2008 (1 Jahr, 4 Monate)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

3/2007 – 6/2008

Tätigkeitsbeschreibung

• Churn prediction

• Design of marketing campaigns and monitoring , A/B testing

• Social network analysis

Eingesetzte Qualifikationen

Testen, Telekommunikation / Netzwerke (allg.), Marketing, Design (allg.), Indesign

Ausbildung

Dr
Promotion
University of Bonn
2012
Bonn
M.S. in Computer Science
Master of Science
Lahore University of Management Sciences (LUMS)
2006
Lahore

Über mich

Ich bin promovierter AI Engineer und Data Scientist (Dr. rer. nat., Universität Bonn / Fraunhofer IAIS) mit über 15 Jahren Erfahrung in produktiven Machine-Learning- und GenAI-Systemen für Konzerne wie Capital Group, E.ON, Allianz, Adidas und Telefónica sowie für KI-Start-ups.

Aktuell (seit 03/2024) baue ich als Lead AI Engineer für Capital Group eine agentische Marketing-Automation-Plattform: LangGraph-/MCP-Workflows mit Supervisor- und Sub-Agenten, Knowledge-Graph- und RAG-Pipelines, strukturierte Outputs, Human-in-the-Loop-Review sowie Evaluation und Tracing (Langfuse). Parallel habe ich als Director of Engineering bei Noctal eine multimodale KI-Plattform auf GCP (Vertex AI, GKE) inklusive Conversational-AI-Schicht mit Dialogflow CX verantwortet und für Virtual Minds ein Two-Tower-Ranking-Modell mit 10.000 QPS (~100 % CTR-Uplift) sowie agentische RAG-Workflows auf AWS Bedrock ausgeliefert.

Davor: Co-Founder und AI Engineering Lead bei Xiom.AI (LLM-first Inventory- und Pricing-Plattform, 1,5 Mio. USD Umsatzeffekt, 89 % Forecast-Genauigkeit), Head of Smart Agents & Systems bei E.ON (Aufbau und Leitung eines 15-köpfigen KI-Teams, vier produktive Systeme, u. a. Fernwärmeoptimierung und Kundenservice-GenAI), Senior Data Scientist für Adidas, Telefónica/O2 und innogy sowie Lead Data Scientist bei Allianz (Automatic Predictive Modeler, Churn-, Risiko- und Personalisierungsmodelle, Telematik).

Was ich mitbringe: Ich übersetze Business-Use-Cases in Architekturen, Abnahmekriterien und Lieferpläne, bleibe dabei hands-on im Code (Python, FastAPI, LangGraph/LangChain, PyTorch) und verantworte Qualität, Kosten, Sicherheit und Betrieb – von der ersten Evaluation bis zum produktiven MLOps-Betrieb auf AWS, Azure oder GCP.

Verfügbarkeit: sofort, remote (Deutschland/EU/USA) mit Reisebereitschaft für Workshops und Kick-offs vor Ort. Deutscher Staatsbürger mit Wohnsitz in Bayern und Kalifornien; Deutsch gut (C1), Englisch verhandlungssicher.

Weitere Kenntnisse

Agentic & LLM-Anwendungen: LangGraph, LangChain, MCP, Supervisor-/Sub-Agent-Muster, Multi-LLM-Orchestrierung, Prompt-/Kontextmanagement, strukturierte Outputs, Validierung, Human-in-the-Loop-Review, LLM-Copilots, Conversational AI (Dialogflow CX), Evaluation (Golden Sets, LLM-as-Judge, A/B-Tests), Tracing (Langfuse, OpenTelemetry).

Retrieval & Datensysteme: Knowledge Graphs, RAG, Vektorsuche, Embeddings, Pinecone, pgvector, PostgreSQL, Snowflake, dbt, Airflow, Indexierung, Similarity Retrieval, Caching und Performance-Design.

Python-Backend & APIs: Python, FastAPI, Flask, REST-APIs, Service-Integration, asynchrone und mehrstufige Workflows, Zuverlässigkeit, Fehlerbehandlung, Testautomatisierung, Produktionsqualität.

Cloud-native Delivery: AWS (Bedrock, AgentCore, Neptune), GCP (Vertex AI, ADK, A2A, Dialogflow CX, GKE), Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Foundry, Microsoft Fabric), Databricks, Kubernetes, Docker, Argo CD, CI/CD, Skalierbarkeit, Resilienz, Latenz- und Kostenoptimierung, sicherheitsbewusstes Design.

Observability & Betrieb: strukturiertes Logging, Metriken, Tracing, Modell-Monitoring, MLflow, Grafana, Datadog/OpenTelemetry, A/B-Tests, Incident-Diagnose, Performance-Tuning.

ML / Deep Learning: PyTorch, Transformers, Hugging Face, XGBoost, NeuralProphet, Autoencoder, VAEs, CNNs, ViT, Audio Spectrogram Transformer, Stable Diffusion, Forecasting, Ranking, Recommender-Systeme, Optimierung.

Klassisches ML & Analytics: Gradient Boosting, SVMs, Clustering, PCA, Uplift-Modelle, Zeitreihen (ARIMA, Prophet), Churn-/Propensity-/CLV-Modelle, A/B-Experimente, Geo-Analytik, SAS, SQL, Spark, Scala, Kafka.

Führung & Zusammenarbeit: Aufbau und Leitung eines 15-köpfigen KI-Teams (E.ON), Director of Engineering (Noctal), Co-Founder (Xiom.AI); Architektur-Reviews, Roadmaps, Abnahmekriterien; agiles Arbeiten eng mit dem Fachbereich; Coaching und Mentoring.

Sprachen: Englisch verhandlungssicher, Deutsch gut (C1), Urdu/Hindi/Punjabi Muttersprache.

Persönliche Daten

Sprache
  • Hindi (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Deutsch (Gut)
Reisebereitschaft
National
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
959
Alter
45
Berufserfahrung
19 Jahre und 7 Monate (seit 03/2007)
Projektleitung
8 Jahre

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