Senior ML-/RAG-Engineer

ML/AI Engineer & Co-Founder. Ich entwickle produktionsreife KI-/RAG-Lösungen für Finanz- & Mittelstandskunden – von Konzept bis Cloud-Deployment (Azure/AWS, Python, ML/NLP). Big-Four-Background, agile Projektleitung, zuverlässig & budgetgerecht.

• Artificial Intelligence
• Full-Stack
• RAG-Systeme
• Data Warehousing4 J.
• Large Language Models2 J.
• Machine Learning4 J.
• Natural Language Processing2 J.
• Projektmanagement2 J.
• Python4 J.
• SQL1 J.

Seit Juli 2025 verantworte ich als Co-Founder die gesamte technische Entwicklung in meinem Start-up, in dem wir ein KI-gestütztes Software-Ökosystem für mittelständische Unternehmen aufbauen. In dieser Rolle bringe ich meine Erfahrung als ML/AI Engineer und technischer Projektleiter zusammen und begleite KI- und Datenlösungen von der Konzeption bis zum produktiven Cloud-Deployment.

Diesen Hintergrund habe ich zuvor über mehrere Jahre bei einer führenden Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft (Big 4) im Bereich Risk Advisory bzw. Audit & Assurance aufgebaut, zuletzt als Senior Consultant. Mein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von RAG-Systemen und Dokumenten-Chatbots für komplexe Finanzdokumente, inklusive Multi-Agentic-RAG, RAG-Chaining, Document Intelligence und Prompt Engineering. Dabei arbeite ich mit Azure (AI Foundry, AI Search, Cosmos DB, Container Registry) und AWS (Textract, Lambda, S3, SNS/SQS) sowie mit Tracing- und Monitoring-Setups wie Arize Phoenix zur Auswertung und Optimierung der Pipelines. Ergänzend bringe ich fundierte Erfahrung im klassischen Machine Learning und NLP mit, etwa bei der Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten mit XGBoost und Random Forest oder bei Topic-Clustering und Textähnlichkeiten mit PyTorch und SBERT, jeweils inklusive Datenvorverarbeitung und Hyperparameteroptimierung.

Über die reine Modellentwicklung hinaus habe ich Full-Stack-Dashboards mit Python und Dash umgesetzt, Sentiment- und News-Analytics-Lösungen integriert sowie regulatorische und prozessnahe Themen bearbeitet, darunter die Modernisierung von IFRS9-Reporting mit R, der Aufbau BCBS239-konformer Data Lineage und die Automatisierung von Anti-Geldwäsche-Prozessen. Meine Projekte leite ich agil mit Scrum, Azure DevOps und CI/CD und übernehme dabei auch die Anleitung und das Coaching technischer Teams.

Ich arbeite selbstständig, strukturiert und ergebnisorientiert und führe Projekte zuverlässig zeitplan- und budgetgerecht zum Ziel. Besonders stark bin ich darin, fachliche Anforderungen aus dem Finanz- und Prüfungsumfeld in tragfähige, produktionsreife technische Lösungen zu übersetzen.

GenAI / LLM: RAG (Retrieval-Augmented Generation), Multi-Agentic-RAG, RAG-Chaining, Document Intelligence & Document Understanding, Dokumenten-Chatbots, Document Parsing, Prompt Engineering, Semantic / Vector Search, LLM-Tracing & -Monitoring (Arize Phoenix)

Machine Learning / NLP: XGBoost, Random Forest, Hyperparameteroptimierung, Datenvorverarbeitung (Imputation, Scaling, Encoding), Credit Risk Scoring / Ausfallwahrscheinlichkeiten, Topic Clustering, Text-Similarity, PyTorch, SentenceTransformer (SBERT), PoC-Entwicklung

Cloud & Engineering: Azure (AI Foundry, AI Search, Cosmos DB, Container Registry), AWS (Textract, Lambda, S3, SNS, SQS), Cloud Deployment, CI/CD, Containerisierung
Programmierung & Tools: Python, Dash, R, SQL-/NoSQL-Datenbanken, Excel-Makros, Full-Stack-Dashboard-Entwicklung, Sentiment- & News-Analytics

Daten & Regulatorik: IFRS9-Reporting, BCBS239, Data Lineage, Collibra, Data-Warehouse-/Data-Lake-Modellierung, Datenmapping & -harmonisierung, Anti-Geldwäsche (AML), RPA (Automation Anywhere)

Methodik & Projekt: Agile Projektleitung, Scrum, technisches Projektmanagement, Requirements Engineering, Stakeholder-Management, Azure DevOps, Jira, Confluence, Bitbucket, Workshop-Moderation, Coaching technischer Teams

Branchen: Financial Services, Banking, Asset Management, Mittelstand, Wirtschaftsprüfung / Audit & Assurance, Risk Advisory, regulatorisches Reporting