AI/LLM Engineer | RAG, LLMOps, Python & FastAPI

Ich entwickle AI/LLM-Anwendungen mit Fokus auf RAG, dokumentenbasierte Assistenten, quellenbasierte Antworten und backendnahe Umsetzung mit Python/FastAPI.

• API-Entwickler
• Backend Entwickler
• C++2 J.
• Docker
• Machine Learning
• Postgresql
• Python
• Python-Programmierer
• Softwareentwickler2 J.
• SQL

Ich entwickle AI/LLM-Anwendungen mit Fokus auf RAG-Systeme, dokumentenbasierte Assistenten und backendnahe Umsetzung mit Python/FastAPI.

Mein Schwerpunkt liegt auf Document Ingestion, Chunking, Embeddings, Retrieval, quellenbasierten Antworten, Evaluation, Logging, Kosten-/Token-Tracking, Fallback-Handling und Deployment.

Aktuell baue ich die llm-reliability-platform, eine production-orientierte LLMOps/RAG-Plattform für dokumentenbasierte KI-Assistenten.

Zusätzlich bringe ich praktische Erfahrung aus der Softwareentwicklung bei IQVIA sowie einen Best Semantic Web Poster Award 2026 für ein QA-/Semantic-Web-Projekt mit.

Schwerpunkte:
- RAG-Systeme und dokumentenbasierte AI-Assistenten
- Backend-Entwicklung mit Python, FastAPI und REST APIs
- LLM-Gateway, Provider-Fallbacks und Reliability
- Evaluation, Logging, Observability und Deployment
- PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, OpenTelemetry, Prometheus und Grafana

Python, FastAPI, PostgreSQL, REST APIs, Docker, Git, GitHub Actions, GitLab, Jenkins, OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, LangChain, LangGraph, LangSmith, RAG, LLM APIs, Vector Search, Embeddings, Backend-Entwicklung, CI/CD, Testing, C++, Java, TypeScript, JavaScript, Node.js, Next.js, React