Machine Learning Engineer & Data Scientist mit Fokus auf Retrieval Augmented Generation

Als Experte für Künstliche Intelligenz, Retrieval Augmented Generation sowie Consultant im Bereich Search und Analytics bringe ich umfangreiche Kenntnisse und praktische Erfahrungen mit.

• Apache Solr2 J.
• Apple Mac Systems2 J.
• C++2 J.
• Elasticsearch2 J.
• Git2 J.
• HTML2 J.
• IT-Mitarbeiter2 J.
• Jira2 J.
• Large Language Models2 J.
• Latex2 J.
• Machine Learning2 J.
• Microsoft Visual Studio2 J.
• Natural Language Processing2 J.
• Pandas6 J.
• PHP2 J.
• Python6 J.
• Pytorch2 J.
• SQL2 J.
• Unix-Administrator2 J.

Seit Januar 2024 bin ich Teil des Search & Analytics Teams bei der SHI GmbH. Mein Fokus liegt auf der praktischen Anwendung modernster KI-Technologien, um komplexe Herausforderungen effizient zu lösen.

Kernkompetenzen & Expertise

KI & Sprachverarbeitung: Ich besitze fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Natural Language Processing (NLP). Mein aktueller Schwerpunkt liegt auf Large Language Models (LLMs) und Retrieval Augmented Generation (RAG).

Praxisnahe Implementierung: Ich evaluiere und wähle passgenaue Retrieval-Strategien, Vektordatenbanken und Sprachmodelle für produktive Anwendungen aus.

Akademisches Fundament: Während meines Studiums an der LMU München habe ich umfangreiche Erfahrung in der Arbeit mit großen, multilingualen Datensätzen (u. a. Hindi und Portugiesisch) gesammelt.

Wissensvermittlung: Neben der technischen Umsetzung gebe ich mein Wissen in Schulungen und Präsentationen über die Potenziale und Funktionsweisen von KI weiter.

Meine Arbeitsweise

Ich zeichne mich durch eine ausgeprägte analytische Denkweise und hohe Eigeninitiative aus. Dank meiner Erfahrung im Verlagswesen und im akademischen Bereich betrachte ich Aufgaben aus verschiedenen Perspektiven und hinterfrage bestehende Prozesse kritisch. Auch in herausfordernden Situationen behalte ich den Überblick und arbeite sowohl eigenverantwortlich als auch im Team zielorientiert.

Information Retrieval & Retrieval Augmented Generation
Large Language Models & Natural Language Processing
Machine Learning & Deep Learning
Data Engineering & ML-Ops
Semantic & Hybrid Search in Vektordatenbanken
Search & Big Data Technologien, insb. Apache Solr und Elasticsearch
Umsetzen von betrieblichen Anforderungen in technische Lösungen