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AI Engineer & Data Scientist

online
  • 70‐120€/Stunde
  • München
  • Weltweit
  • de  |  en
  • 30.04.2026
  • Contract ready

Kurzvorstellung

AI Engineer & Data Scientist mit 10+ Jahren Erfahrung. Für Vodafone entwickelte ich ML-Systeme die u.a. 1 Mio. € jährlich einsparten – mein Ansatz setzte sich gegen Google durch. Schwerpunkt: LLM, RAG, Agenten, ML, Datenanalyse und Datenverarbeitung

Geschäftsdaten

 Freiberuflich

Qualifikationen

  • artificial intelligence
  • Data Science7 J.
  • Machine Learning3 J.
  • Backend3 J.
  • Data Mining4 J.
  • Datenanalyse5 J.
  • Datenbankentwicklung
  • Kubernetes4 J.
  • Machine Learning Engineer2 J.
  • Prozessoptimierung

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Engineer
CGM, Koblenz
6/2021 – 3/2026 (4 Jahre, 10 Monate)
Gesundheitswesen
Tätigkeitszeitraum

6/2021 – 3/2026

Tätigkeitsbeschreibung

- Bau einer Big Data Platform zur Analyse und Überwachung eines Medizinprodukts, das in Arztpraxen implementiert ist, sowie Weiterentwicklung dieses mit Hilfe von Datenanalyse und Machine Learning Modellen
- Aufbau einer KI Platform mit Authentifizierungs- und Rechteverwaltung. Mitarbeiter können dadurch KI datenkonform nutzen, auf internes Wissen effizienter zugreifen (RAG) und der Kundensupport verbessert werden

Eingesetzte Qualifikationen

Big Data, Cloud Computing, Data Engineer, Data Mining, Data Science, Data Scientist, DevOps, Generative KI, Kubernetes

Machine Learning Engineer (Festanstellung)
Leidos, Karlsruhe
8/2018 – 6/2021 (2 Jahre, 11 Monate)
Luft- und Raumfahrtindustrie
Tätigkeitszeitraum

8/2018 – 6/2021

Tätigkeitsbeschreibung

- KI-basiertes Echtzeitsystem zur Detektion von Gefahrgut und Opioid-Substanzen an Flughafenscannern. Dazu wurden 3D-Röntgenbilder von Gepäckstücken mit Hilfe von selbstlernenden Algorithmen analysiert.
- Modellentwicklung von Anschlussflugprozessen mit Hilfe von maschinellem Lernen.

Eingesetzte Qualifikationen

Bilderkennung, Bildverarbeitung, Datenanalyse, Machine Learning Engineer, Maschinelles Lernen, Maschinelles Sehen

Data Scientist
Vodafone, Unterföhring
4/2015 – 3/2018 (3 Jahre)
Telekommunikation
Tätigkeitszeitraum

4/2015 – 3/2018

Tätigkeitsbeschreibung

- Entwicklung einer kosteneffizienten, auf maschinellem Lernen basierenden Prüfung der Funktionsfähigkeit von Kundenmodems mit automatisierter Modemtauschroutine. Durch Einsparungen von technischen Sub-Unternehmen konnte so ca. 1 Mio Euro pro Jahr eingespart werden.
- Predictive Maintenance von Mobilfunkstationen durch Akquisition, Vorverarbeitung (ETL) und Überwachung relevanter Daten mit Hilfe von Maschinellem Lernen, insbesondere Deep Learning. Meine Implementierung setzte sich gegen einen Vorschlag von Google durch.

Eingesetzte Qualifikationen

Backend, Data Science, Datenanalyse, Machine Learning, Relationale Datenbanken

Zertifikate

AI for Healthcare Nanodegree Program
Udacity
2020
Computer Science (ähnlich zu Masterabschluss)
Technische Universität München
2018

Ausbildung

Physik
Master
Ludwig-Maximilian Universität München
2014
München

Über mich

Als Data Scientist und AI Engineer liegt mein Schwerpunkt auf generativer KI, RAG-Systemen, Agenten-Architekturen und Machine-Learning-Modellen die auf echte Business-Probleme zugeschnitten sind. Ich analysiere Daten um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen – und setze diese direkt in funktionierende Systeme um. Ich habe sowohl in regulierten Umgebungen (Gesundheitswesen, Telekommunikation) als auch in agilen Produktteams gearbeitet und kenne die Anforderungen auf beiden Seiten.
Bei der Technologiewahl bin ich pragmatisch: Open-Source-Lösungen bevorzuge ich wo sinnvoll, weil sie Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern schaffen. Proprietäre Tools setze ich ein wenn sie das Problem besser lösen. Entscheidend ist das Ergebnis – nicht das Werkzeug.

Weitere Kenntnisse

Was ich in über 10 Jahren aufgebaut habe:
- Entwicklung und Produktivsetzung von ML-Modellen – Predictive Maintenance, Computer Vision, NLP, Deep Learning
- Generative KI – LLM-Integration, Prompt-Engineering, RAG-Pipelines, Agenten-Orchestrierung
- Data Science – statistische Modellierung, Feature Engineering, Datenanalyse, Modellvalidierung
- Dateninfrastruktur – ETL/ELT-Pipelines, Big Data Plattformen die in Kubernetes, Microservices laufen, automatisiert durch CI/CD Pipelines
- Evaluierung von KI-Einsatzmöglichkeiten – wo KI echten Mehrwert schafft und wo nicht
- Erfahrung in regulierten Umgebungen – Healthcare und Telekommunikation
- Diverse Cloud-Plattformen

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
Reisebereitschaft
Weltweit
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
  • Schweiz
  • Vereinigte Staaten von Amerika
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
106
Berufserfahrung
11 Jahre und 3 Monate (seit 01/2015)
Projektleitung
4 Jahre

Kontaktdaten

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