Principal AI Engineer – LLM/RAG, Agentic AI, MLOps (Azure/AWS)
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- 91052 Erlangen
- Weltweit
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- 23.09.2026
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
11/2024 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
AI-Strategie und Use-Case-Identifikation (Logistik, Diagnostik, Equipment Maintenance); Aufbau einer Azure-Plattform für agentische KI/ML auf Databricks und Snowflake.
• Produktive Agentic-AI- und LLM/RAG-Pipelines: Recherchezeit für 100+ Mitarbeitende von 3–4 h auf Minuten reduziert
• OCR/NLP-Extraktion, Forecasting und Predictive-Maintenance-Klassifikatoren auf Gerätesensorik
• EU AI Act und Datenschutz in Design und Governance verankert
Stack: Azure ML, Databricks, Snowflake, LangChain, Neo4j, Python, MLflow, Docker, Kubernetes
Databricks, Langchain, Large Language Models, MLOps, Microsoft Azure
9/2024 – 2/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Verantwortung für AI-Produktvision, Technologie-Roadmap und Engineering-Organisation einer internationalen Bildagentur.
• Agile Transformation umgesetzt – deutlich kürzere Release-Zyklen
• Sechsstellige Einsparungen durch Architektur- und Prozessoptimierung
• AI-Use-Cases identifiziert und priorisiert: Content-Tagging, Such-Personalisierung, Workflow-Automatisierung
Methoden: Scrum, Kanban, OKRs, Architektur-Reviews, Cloud
Generative KI, Projektleitung / Teamleitung (IT), Scrum, Digitale Transformation, System Architektur
7/2024 – 12/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Predictive Maintenance für Fertigungsanlagen auf Basis von Multi-Source-Sensordaten.
• Sensor-Fusion-Pipeline auf Azure für Echtzeit-Anomalieerkennung aufgebaut
• Predictive-Maintenance-Modelle (Time Series, Deep Learning) für Manufacturing Assets entwickelt
• Vorlesungen zu AI und Software Engineering (Fakultät 73)
Stack: Python, PyTorch, Azure ML, Time Series, Anomaly Detection, MLOps, Docker
Predictive Analytics, Maschinelles Lernen, MLOps, Pytorch, Microsoft Azure
1/2024 – 6/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Produktives OCR-Modell für PDF-Frachtdokumente und Bilder mit REST-API zur Anbindung an das Kunden-ERP.
• Manuelle Dateneingabe für 5 Kunden und 50+ Mitarbeitende eliminiert
• CEO-Beratung zu AI-Produktstrategie, Tech-Stack und Architektur
• DSGVO-konform: Datenminimierung, Retention-Regeln, Zugriffskontrollen
Stack: Python, Tesseract, Custom CNN, Computer Vision, NLP, REST API, Docker
Datenschutz, Computer Vision, Natural Language Processing, Text-Extraction, Python
5/2023 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Data- und AI-Strategie für eine B2C-Gaming-Plattform mit Millionen Nutzern in Asien, Afrika und Lateinamerika; Führung einer Organisation von 6 Personen.
• Cloud-natives Data Warehouse und Self-Service-Analytics aufgebaut
• ML-Modelle für Churn Prediction und Dynamic Pricing
• Customer-Care- und QA-Reporting zur Zahlungsqualität
Stack: Python, SQL, Cloud Data Warehouse, Machine Learning, Data Engineering, Power BI
Data Science, Big Data, Data Warehousing, Power Bi, Maschinelles Lernen
7/2021 – 4/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Leitung des Data-Science-Teams und der AI-Roadmap der Railigent-IoT-Plattform (20+ Projekte, Kunden in Europa, USA, Südafrika, China, Australien).
• AI-Framework (Python CLI + CI/CD + MLflow) mit One-Click-Deployment für 10+ Projekte: CI/CD-Zeit −40 %, PoC-Durchlaufzeit −50 %
• LLM/RAG + Knowledge Graph (Neo4j) für Ersatzteil-Empfehlungen: Mean-Time-to-Repair von 24 h auf 4 h
• Computer Vision (OpenCV + CNN) für Gleis-/Fahrzeuginspektion, Vibrations-Anomalieerkennung, LSTM-Stromprognose auf AWS
• ISO/IEC-27001-Umsetzung für AI-Systeme geleitet
Stack: Python, PyTorch, TensorFlow, LangChain, Neo4j, AWS, Kubernetes, Docker, MLflow, Jenkins
Computer Vision, Large Language Models, MLOps, Amazon Web Services (AWS), Python
4/2018 – 6/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Predictive-Maintenance- und Analytics-Lösungen für Bahn-Assets (Weichen, Fahrzeuge, Infrastruktur).
• Predictive-Maintenance-Modelle für Bahn-Assets entwickelt und in Produktion gebracht – 2 Erfindungsmeldungen
• LSTM-basierte Stromprognose für Weichenantriebe, publiziert an der ETH Zürich (2021); Speaker Intelligent Maintenance Conference
• Graph Analytics und Clustering (Neo4j, PyTorch) für Fehler- und Ersatzteilanalysen
• Mentoring von Junior Data Scientists
Stack: Python, PyTorch, TensorFlow, Neo4j, Time Series, Deep Learning, AWS
Predictive Analytics, Maschinelles Lernen, Pytorch, Python
Ausbildung
Goethe Universität Frankfurt am Main
Frankfurt am Main
Goethe Universität Frankfurt am Main
Frankfurt am Main
Über mich
WAS ICH UMSETZE
• Generative AI & LLM: RAG, Agentic AI, GPT/LangChain, Knowledge Graphs (Neo4j) – produktionsreif, DSGVO-konform
• MLOps & AI-Plattformen: Azure ML, Databricks, Snowflake, AWS, Kubernetes, Docker, MLflow, CI/CD
• Machine Learning & Computer Vision: Predictive Maintenance, Anomaly Detection, Time-Series-Forecasting, OCR, NLP
• AI-Strategie & Governance: Use-Case-Bewertung, Architektur-Reviews, EU AI Act, ISO/IEC 27001, DSGVO
• Führung: Interim CTO / Head of AI, Aufbau und Leitung von Data-Science-Teams
ERGEBNISSE
• Siemens Healthineers: Agentic-AI- und LLM/RAG-Plattform auf Azure – Recherchezeit für 100+ Mitarbeitende von Stunden auf Minuten
• Siemens Mobility: AI-Framework für 10+ Projekte – CI/CD −40 %, PoC-Zeit −50 %; LLM/RAG + Knowledge Graph: Mean-Time-to-Repair von 24 h auf 4 h
• EPA Images: als Interim CTO Agile Transformation + AI-Produktstrategie, sechsstellige Einsparungen
• SpediPro: OCR-to-API-Pipeline – manuelle Dateneingabe für 5 Kunden / 50+ Mitarbeitende eliminiert
• Volkswagen: Predictive Maintenance + Sensor-Fusion auf Azure für Echtzeit-Anomalieerkennung
Branchen: Automotive, Bahn/Mobility, Health-Tech, Logistik, Medien, Gaming
Hintergrund: M.Sc. Informatik (Goethe-Universität Frankfurt), 2 Erfindungsmeldungen, Publikation ETH Zürich, Speaker Intelligent Maintenance Conference 2021. Deutsch, Englisch, Albanisch.
Remote (DACH/EU) und vor Ort in Nürnberg/Erlangen, München, Frankfurt – vom 1-tägigen Architektur-Workshop bis zum mehrmonatigen Rollout.
Weitere Kenntnisse
Machine Learning & Deep Learning: PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, NLP, Computer Vision (OpenCV, CNN), OCR, Predictive Maintenance, Anomaly Detection, Time Series Forecasting (LSTM)
MLOps & Cloud: Microsoft Azure (Azure ML), AWS, Databricks, Snowflake, MLflow, Kubernetes, Docker, CI/CD (Jenkins, GitHub Actions), Git
Data Engineering: Python, SQL, Apache Spark, ETL, Data Lake, Microservices, REST APIs, Java
Governance & Compliance: EU AI Act, ISO/IEC 27001, DSGVO
Führung & Methoden: AI-Strategie, Interim CTO / Head of AI, Softwarearchitektur, Projektmanagement, Scrum, Kanban, OKRs
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Albanisch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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