Data Scientist, Python Developer
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- 17.05.2026
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
7/2025 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Verantwortung über den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen im hochsicheren Umfeld: Usecase-Identifikation mit Endanwendern,
Anforderungsanalyse, Entwicklung und produktives Deployment - mit klarem Operational Value.
Übersetzung komplexer, regulierter Arbeitsabläufe in definierte Projektscopes mit messbaren Erfolgskriterien und strengen Compliance-Grenzen.
Aufbau komplexer Datenverarbeitung-Pipelines (OCR, etc.) für verschiedene Datenformate und Quellsystemen
Architektur und Entwicklung autonomer KI-Agents zur Automatisierung sicherheitsrelevanter, regulierter Wissens- und Dokumentenprozesse.
Aufbau eines ontologie-gesteuerten Knowledge Graphs mit kontextuellen Beziehungsnetzen, der als hybride Architektur dient: sowohl als Fundament für RAG-gestützte KI-Agents als auch als direkter, explorativer Wissensnavigator.
Implementierung einer kollaborativen Graph-Editing-Oberfläche, die Fachnutzer:innen ermöglicht, Semantik zu verfeinern, Beziehungen anzupassen und domänenspezifische Explorationsaufgaben ohne externe Tools durchzuführen.
Etablierung sicherer MLOps- & Feedback-Loops für kontinuierliche Systempflege, Monitoring & Governance nach dem Übergang an das operative Team.
Konzeptionierung und Implementierung von Next.js Anwendungen
Deployment in einem hochgesicherten Infrastrukturumfeld unter Einhaltung strengster Data-Sovereignty- und Sicherheitsstandards.
Data Science
3/2025 – 3/2026
Tätigkeitsbeschreibung
Angewandte Forschung mit Industrie Partner aus Nukleartechnik:
- Retrievel Augmented Generation (RAG), Graph-RAG, Knowledge Graph, Ontologien,
- Large Language Models (LLM), Finetuning
- Dokumentenverarbeitung mit OCR, Layout Detection
- Python Software Developer
Angewandte Forschung, Data Science, Document Retrieval, Forschung & Entwicklung, Large Language Models, Machine Learning, Python
5/2024 – 10/2024
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung RAG Anwendungen und Training von LLMs. Forschungsbeitrag zu RAG und LLM
Eingesetzte QualifikationenAmazon Web Services (AWS), Datenbankentwicklung, Docker, Document Retrieval, Large Language Models, Maschinelles Lernen, SQL
4/2022 – 3/2025
TätigkeitsbeschreibungBeratung und Implementierung von IT-Lösungen hauptsächlich im Produktionsumfeld. Von Evaluierung der Machbarkeit bis zur fertigen Lösungen.
Eingesetzte QualifikationenC#, Docker, Document Retrieval, Large Language Models, Microsoft Azure, Mongodb, OPC Unified Architecture, Python, Representational State Transfer (REST), SAP ABAP, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Softwareentwicklung (allg.), SQL, Windows Powershell
10/2021 – 3/2022
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung einer Software gemäß FDA 21 CFR Richtlinie zum Logging von Änderungen von Prozessparametern. Darüber hinaus wurden Lösungen zur Maschinenanbindung an Drittsystemen mittels Integrationsplattform
Eingesetzte QualifikationenSoftware engineering / -technik, Softwareentwicklung (allg.), Schnittstellenentwicklung, C#, Cyber Security, OPC Unified Architecture, Representational State Transfer (REST)
Zertifikate
Microsoft
Ausbildung
Fachhochschule Südwestfalen
Meschede
Hochschule Osnabrück
Osnabrück
Über mich
- Beratung und Projektumsetzung: Langjährige Erfahrung als IT-Consultant in der Industrie – von der ersten Idee bis zur fertigen Lösung.
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Aktive Forschung an der Hochschule, Integration neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse in praktische Anwendungen.
- Erfolgreiche Implementierungen: Optimierung von Geschäftsprozessen durch NLP, LLMs und RAG, z.B. bei der Entwicklung von Ersatzteilkatalogen und effizienten Suchlösungen.
Skills:
- NLP und LLMs: Expertenwissen in Huggingface, Spacy, NLTK – Spezialisierung auf Textverarbeitung, Modelltraining und Anwendungsentwicklung.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Entwicklung intelligenter Such- und QA-Systeme durch die Kombination von Language Models mit Datenquellen wie Webseiten und PDFs, Graph-basiertes RAG, Knowledge Graphen, Ontologien
- Machine Learning Frameworks: Expertise in PyTorch und scikit-learn – für leistungsfähige, skalierbare Modelle.
- Cloud-Technologien: Erfahrung mit Azure und AWS – Bereitstellung flexibler, Cloud-basierter Lösungen.
- Programmiersprachen und Tools: Python als Hauptsprache; Git für Versionskontrolle und effiziente Zusammenarbeit.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Gut)
- Europäische Union
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