Python Backend Developer | AI Integration Engineer

1/2025 – offen

Design und Architektur von Backend-Komponenten für eine zentrale GenAI-Plattform, Unterstützung von 3+ internen LLM-gesteuerten Tools. Entwicklung und Bereitstellung von hochleistungsfähigen FastAPI-Microservices, Erhöhung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit um 25% durch AsyncIO-Optimierung. Automatisierung von Datenpipelines zwischen Snowflake und AWS S3, Verwaltung von Datensätzen mit 1M+ Datensätzen für automatisierte KPI-Analysen und Berichterstattung. Entwicklung eines MCP-basierten Servers (Model Context Protocol) zur Standardisierung der Kommunikation zwischen LLM-Tools und Backend-Services, Reduzierung des Integrationsaufwands. Integration von Cloud-LLM-Services (Gemini, Claude) unter Verwendung einer modularen Architektur mit CLI-basiertem Modellwechsel und isolierten Umgebungen. Verbesserung der Systemzuverlässigkeit und -überwachung durch Implementierung automatisierter CI/CD-Workflows über GitHub Actions und Docker.

Python, Snowflake, Docker

1/2023 – 1/2024

Entwicklung von Backend-Services für KI-gesteuerte Assistenten und Automatisierungstools mit Fokus auf Skalierbarkeit und Leistung. Integration von OpenAI-APIs, einschließlich Completions und Embeddings, bei gleichzeitiger Architektur komplexer Kontextorchestrierung für verbesserte KI-Interaktionen. Entwicklung und Optimierung von RAG-Komponenten, Implementierung effizienter Dokumenten-Chunking-, semantischer Abruf- und Hochgeschwindigkeitsindexierung für präzisen Datenzugriff. Architektur von Microservices mit FastAPI, Rationalisierung der Service-Kommunikation und Sicherstellung robuster Datenhandhabung. Containerisierung und Bereitstellung von Anwendungen über Docker auf Cloud-VPS, Verbesserung der Bereitstellungskonsistenz und Umgebungsisolierung.

Python, Docker