Industrielle KI- und Optimierungssysteme | OR/ML Engineering, Data Science/Pipelines, AI

Ganzheitliche Realisierung individueller Daten- und KI-Produkte für Industrie & IT-Unternehmen (Produktion/Logistik/Sales/Finance).

Beratung, Architektur und Implementierung in bestehende Prozesse und Systeme.

• Data Engineer
• Data Mining
• Data Science
• Data Warehousing
• Machine Learning
• Microsoft Azure
• Operations Research Analyst
• Python
• Software Architecture
• SQL

Als langjährig erfahrener Lösungsarchitekt und Fullstack-Entwickler verbinde ich tiefes Prozessverständnis mit praktischer Umsetzungskompetenz in Frontend und Backend. Ich begleite komplexe Softwareprojekte (Data/KI-Pipelines, Optimierungssysteme und maßgeschneiderte Anwendungen/Schnittstellen) von der Strategie bis zum produktiven Einsatz.

Namhafte Konzerne und Mittelständler zählen zu meinen bisherigen Projektpartnern (Referenzen auf Anfrage).
Domänen: Optimierung und Automatisierung für Produktion (diskrete Fertigung und Prozessindustrie), Logistik, Supply Chain und Planung sowie Entscheidungsintelligenz für Sales und Finance-Prozesse.

Python, Data Science & Machine Learning
Python, SQL, pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, statsmodels, Zeitreihenanalyse und Forecasting, Klassifikation, Regression, Feature Engineering, Modellvalidierung, Explainable AI

Operations Research, Optimierung & Simulation
Gurobi, Google OR-Tools, IBM CPLEX, pymoo, mathematische Modellierung, lineare und gemischt-ganzzahlige Optimierung (LP/MIP/MILP), Constraint Programming, Produktions- und Feinplanung (Scheduling), Ressourcen- und Kapazitätsoptimierung, Heuristiken und Metaheuristiken, Mehrzieloptimierung, diskrete Ereignissimulation

Generative KI, Agentic AI & Wissenssysteme
Azure OpenAI, LangGraph, LangChain, Azure AI Search, Qdrant, Hugging Face Transformers, Sentence Transformers, LLM-Integration, KI-Agenten und agentische Workflows, RAG, NLP, Embeddings, semantische und hybride Suche, Tool Calling, strukturierte Datenextraktion, Human-in-the-Loop

Data Engineering, Datenplattformen & Datenbanken
Databricks / Azure Databricks, Apache Spark / PySpark, Delta Lake, Databricks SQL, Unity Catalog, Databricks Workflows, Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, dbt, Apache Airflow, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Lakehouse-Architektur, Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipelines, Datenqualität, Orchestrierung

Backend-Entwicklung & Systemintegration
FastAPI, Pydantic, REST APIs, C#/.NET, JavaScript/TypeScript, Microservices, Integration von Daten-, KI- und Optimierungsdiensten in bestehende Systeme und Geschäftsprozesse

Cloud, MLOps & LLMOps
Microsoft Azure, AWS, Azure Machine Learning, Azure Functions, MLflow, Docker, Kubernetes, Git, Azure DevOps, GitHub Actions, Terraform, Cloud-Architektur, CI/CD, Modellbereitstellung und Versionierung, Modell- und Datenmonitoring, Drift-Erkennung, LLM-Evaluierung, Logging

KI-Beratung, Lösungsarchitektur & Umsetzung
KI-Lösungsarchitektur (AI Solution Architecture), technische Beratung, Anforderungsanalyse, Use-Case-Bewertung, Machbarkeitsanalyse, Technologieauswahl, Prototypenentwicklung (PoC), Produktivsetzung, technische Projektleitung, agile Umsetzung

Zusammenarbeit & Governance
Jira, Confluence, Scrum, Kanban, technische Dokumentation, Stakeholder-Abstimmung, Data Governance, Nachvollziehbarkeit von Daten und Modellen, technische Datenschutzmaßnahmen, KI-Governance