Senior MLOps & GenAI Engineer
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- 25.05.2026
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Kurzvorstellung
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Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2025 – offen
TätigkeitsbeschreibungCo-Founder mit technischer Hauptverantwortung. Konzeption und Aufbau der ML/DL-Pipeline zur Anomalieerkennung auf Oracle-Systemmetriken. Entwicklung, Training und Validierung von Modellen (Transformer-basiert, LSTM-Autoencoder, Isolation Forest, One-Class SVM). Architektur der Root-Cause-Analyse-Pipeline mit LLM-gestützter Hypothesen-Generierung. Fine-Tuning europäischer Open-Source-Modelle via PEFT/LoRA. Multi-Provider-LLM-Gateway, RAG-Integration, MCP-Tool-Anbindung, Backend in Python.
Eingesetzte QualifikationenPostgresql, Machine Learning Engineer, Data Science, Docker, Generative KI, Langchain, Large Language Models, MLOps, Oracle-Anwendungen, Python, Pytorch, Tensorflow, Vue.Js
3/2024 – 2/2025
TätigkeitsbeschreibungTechnische Leitung eines vierköpfigen Entwicklungsteams (Lead Python Developer) zur Entwicklung einer Plattform für automatisierte Bauteil-Bewertung und Angebotserstellung bei einem deutschen Premium-Automobilhersteller. Backend-Architektur in Python/FastAPI, Anbindung interner Bauteildaten via GraphQL, Bauteil-Klassifikation mit Azure OpenAI und embedding-basiertem Matching, Modellierung der Bill of Materials in einer Graph-Datenbank für Variantenmanagement und Impact-Analyse. Unterstüzung der Fachbereiche mit Data Science Themen und upskilling.
Eingesetzte QualifikationenMachine Learning Engineer, Data Science, Generative KI, Graphql, Large Language Models, Machine Learning, Microsoft Azure, MLOps, Postgresql, Predictive Analytics, Python, Python-Programmierer, Schulung / Training (IT)
1/2024 – 2/2024
TätigkeitsbeschreibungInterne strategische Evaluierung von MLOps-Frameworks zur Standardisierung. Vergleichende Bewertung von MLflow, Kubeflow und Flyte anhand gewichteter Kriterien. Aufbau von Proof-of-Concepts zur Validierung der Workflow-Fähigkeiten.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Machine Learning, Machine Learning Engineer, MLOps, Python
7/2023 – 12/2023
TätigkeitsbeschreibungSolution Engineer in einem zweiköpfigen Setup bei einem deutschen Versicherungskonzern. Konzeption einer neuen Visitor-Plattform für das Hauptquartier mit Registrierung, Hotelbuchung, Meeting-Management und Freizeitaktivitäten. Erarbeitung von Machbarkeit und Tech-Stack-Optionen. Übersetzung der vom Fachbereich erstellten User Journeys in Architekturoptionen. Vendor-Scouting und Evaluierungs-Gespräche mit Plattform-Anbietern. Make-or-Buy-Beratung für das Entscheidungsgremium des Kunden.
Eingesetzte QualifikationenKundenberater, Solution Architekt
10/2022 – 6/2023
TätigkeitsbeschreibungFrühe Einarbeitung in GPT-3 und GPT-4 mit Fokus auf industrielle Use Cases. Mitentwicklung eines multimodalen GenAI-Demonstrators mit Stereo-Kamera-Setup zur regelbasierten Bewertung physischer Strukturen. Vision-Pipeline mit YOLO-basierter Erkennung, Backend in Python/FastAPI, Single-Turn-Interaktion mit konfigurierbaren Persönlichkeits-Modi. Präsentation als Co-Speaker auf einer großen Industriemesse 2023. Mitwirkung an internen Ausschreibungen, u.a. einer öffentlichen mit erhöhter Sicherheitsfreigabe.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Large Language Models, MLOps, Computer Vision, Generative KI, Machine Learning, Machine Learning Engineer, Prompt Engineering, Python
4/2022 – 9/2022
TätigkeitsbeschreibungJunior Python-Entwickler in einem mehrköpfigen Team zur Entwicklung einer SQL-Governance-Anwendung für eine deutsche Bank. Implementierung von Features für SQL-Statement-Verwaltung, Versionierung und Freigabe-Workflows. Compliance- und Audit-getriebener Use Case in regulierter Umgebung. Mitarbeit an der Backend-Logik in Python sowie Integration mit Oracle-Datenbanken. Fokus auf Nachvollziehbarkeit und Audit-Trails als zentrale Anforderungen.
Eingesetzte QualifikationenData Science, Oracle-Anwendungen, Python, SQL
10/2019 – 12/2021
TätigkeitsbeschreibungDualer Master mit Praxisphasen bei einem Datenbank- und IT-Beratungsunternehmen. Forschungsschwerpunkte: Deep Learning, Generative AI, Reinforcement Learning, Time-Series-Analyse. Forschungsarbeit zu Reward-Hacking-Effekten im Reinforcement Learning. Masterarbeit zur Generierung interaktiver elektronischer Musik mit selbst implementierten Autoencoder- und GAN-Architekturen in TensorFlow, Training auf Google-Cloud-GPUs. Note 1,3 für die Masterarbeit, Gesamtnote 1,2. Abschluss Dezember 2021.
Eingesetzte QualifikationenLarge Language Models, Tensorflow, Data Analyst, Data Engineer, Data Science, Data Scientist, Generative KI, Google Cloud, Machine Learning, Machine Learning Engineer, MLOps, Python, Reinforcement Learning, SQL
10/2018 – 6/2019
TätigkeitsbeschreibungProduktions- und Logistikplanung bei einem deutschen Automobilzulieferer für Sonderausstattung. Durchführung von Make-or-Buy-Analysen für Produktionskomponenten. Planung von Produktionsmitteln und Ressourcen in enger Abstimmung mit Vertrieb und Engineering. Mitarbeit beim Aufbau einer neuen Fabrik in China inklusive Koordination mit dem lokalen Team. Parallel eigenständige Weiterbildung in Python, SQL und Data Science zur Vorbereitung auf das Masterstudium in Data Science.
Eingesetzte QualifikationenProduktionsplan, VBA (Visual Basic for Applications), Make-or-Buy, Python, SQL
10/2015 – 9/2018
TätigkeitsbeschreibungDuales Studium mit Schwerpunkt Produktion und Logistik bei einem deutschen Automobilzulieferer. Praxisphasen in der Produktionsplanung, in Make-or-Buy-Analysen sowie bei Auslandseinsätzen in Werken in Ungarn und Polen. Fünftes Semester als Auslandssemester an der Edinburgh Napier University in Schottland. Bachelorarbeit zur Optimierung der Produktionsplanung mit der SAP-Long-Term-Planning-Funktionalität. Gesamtnote 1,9. Abschluss September 2018, gefolgt von 9 Monaten Festanstellung als Produktionsplaner.
Eingesetzte QualifikationenProduktionsplan, SAP PP, VBA (Visual Basic for Applications), Vertrieb (allg.)
Ausbildung
Darmstadt
Stuttgart
Über mich
Meine Stärken liegen in zwei zusammenhängenden Bereichen:
Erstens GenAI- und LLM-Engineering: produktionsreife RAG-Architekturen mit Vector Stores wie Pinecone und Qdrant, Fine-Tuning von Open-Source-Modellen via PEFT und LoRA, Multi-Provider-LLM-Gateway-Architekturen, MCP-Tool-Integration, sowie LLM-Observability und Guardrail-Strategien. Hands-on seit 2022 mit der GPT-Modellfamilie, aktuell auch mit europäischen Open-Source-Modellen wie Mistral.
Zweitens MLOps und ML-Lifecycle: Experiment-Tracking mit MLflow, Workflow-Orchestrierung mit Kubeflow und Airflow, Modell-Versionierung und Reproduzierbarkeit. Zusätzlich produktionsreife Anomalieerkennung auf Time-Series-Daten von der klassischen Methodik bis zu LSTM-Autoencodern und Transformer-Architekturen.
Charakteristisch für mein Profil ist die Kombination aus tiefer technischer Hands-on-Erfahrung und industriellem Domänenwissen. Durch einen dualen Bachelor in Wirtschaftsingenieurwesen und Praxisphasen in der Produktionsplanung verstehe ich die Sprache und Logik von Industrie- und Manufacturing-Kunden.
Weitere Kenntnisse
Akademischer Forschungsschwerpunkt im Master: Generative AI und Reinforcement Learning. Masterarbeit zur Generierung elektronischer Musik mit selbst implementierten Autoencoder- und GAN-Architekturen in TensorFlow (Note 1,3), Training auf Google Cloud GPUs. Zusätzliche Forschungsarbeit zu Reward-Hacking-Effekten im Reinforcement Learning.
Erfahrung als Speaker: vier Konferenz-Beiträge auf der Hannover Messe (GenAI), DOAG (AIOps) und IT-Tagen (Music Generation, Machine Learning Workshop). Erfahrung in der Vermittlung komplexer ML-Themen an gemischtes Fachpublikum.
Industrie-Domänenwissen: dualer Bachelor in Wirtschaftsingenieurwesen mit Schwerpunkt Produktion und Logistik, 9 Monate Produktionsplanung bei einem deutschen Automobilzulieferer (Make-or-Buy-Analysen, SAP, Aufbau einer Auslandsproduktion). Auslandseinsätze in Ungarn und Polen, Auslandssemester in Schottland.
Sales- und Strategie-Erfahrung aus der Gründungsphase: Pitch-Erfahrung gegenüber Investoren und Pilotkunden, Messeauftritte, Vertragsverhandlungen, strategische Produktentwicklung.
Soft Skills: Stakeholder-Management, Workshops und Schulungen (intern und beim Kunden), Vendor-Bewertung, Make-or-Buy-Beratung, Sparring-Partnerschaft für Fachabteilungen bei Data-Science-Themen.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Spanisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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