Freelance Data & Automation Engineer

Freelance Data & Automation Engineer (M.Sc. Information Systems) an der Schnittstelle von Cloud-Infrastrukturen und KI-Automatisierung. Praxiserfahrung in Data Engineering, KI-Forschung (Fraunhofer), KI-gestützter Automatisierung und RPA.

• Amazon Web Services (AWS)
• FastAPI
• Large Language Models
• Machine Learning Engineer
• Make (Software)
• n8n
• Python3 J.
• Pytorch2 J.
• SQL
• Typescript1 J.

Ich entwerfe und implementiere skalierbare Datenpipelines und cloudbasierte Infrastruktur – zuverlässig, wartbar und produktionsreif. M.Sc. Wirtschaftsinformatik, mit praktischer Erfahrung in den Sektoren Automotive, Energie und Forschung. Mein Fokus: Rohdaten in automatisierte Workflows verwandeln, auf denen Teams aufbauen können.

Ich fokussiere mich auf zwei technologische Kernbereiche:

Data & ML Engineering:
Der Aufbau und die Optimierung skalierbarer Cloud-Infrastrukturen und Datenpipelines. Hierzu zählt die Orchestrierung hochvolumiger Datenströme mittels moderner Cloud-Systeme (Batch Ingestion und Streaming). Durch meine wissenschaftliche Tätigkeit bringe ich zudem tiefgehende Kenntnisse im Bereich ML Assurance und der Absicherung KI-basierter Systeme mit. Systemsoftware entwickle ich routiniert in Python und TypeScript.

Workflow-Automatisierung & API-Integration:
Die Konzeption und Umsetzung stabiler Automatisierungslösungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen im Alltag (beispielsweise die intelligente Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten oder E-Mails). Ich verbinde bestehende IT-Systeme (wie CRM- oder ERP-Systeme) nahtlos miteinander. Mein Fokus liegt hierbei auf nachhaltigen, datenschutzkonformen Lösungen auf Basis moderner Integrationsplattformen oder maßgeschneiderter Backends.

Ich suche primär nach Remote-Projekten (DACH-Raum), stehe jedoch für ausgewählte Onsite-Tage zur Einarbeitung oder für strategische Workshops gerne vor Ort zur Verfügung.

Programmiersprachen & Frameworks: Python, TypeScript, SQL, FastAPI, PyTorch, Pandas

Cloud & Infrastruktur (AWS): AWS S3, AWS Kinesis, AWS Step Functions, CI/CD, Containerisierung

Automatisierung & Integration: Make (ehemals Integromat), n8n, UiPath (RPA)

Datenverarbeitung & KI: KI-gestützte Dokumentenverarbeitung (OCR), Anbindung von LLM-Schnittstellen (OpenAI API / Gemini API), Datenaufbereitung & Data Pipelines, Unsicherheitsschätzungen in neuronalen Netzen

Methoden & Arbeitsweise: Prozessanalyse (Analyse vor Automatisierung), API-Integrationen, ML Assurance (Absicherung von KI-Komponenten), DSGVO-konforme Umsetzung, Testabdeckung (Pytest)