AI/ML Engineer
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- 18.07.2026
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
8/2025 – 2/2026
TätigkeitsbeschreibungEntwurf und Implementierung einer End-to-End-ML-Pipeline zur Integration klinischer tabellarischer Daten und HRCT-medizinischer Bildgebungsradiomics für die Vorhersage des IPF-Krankheitsverlaufs. Anwendung fortschrittlicher Feature-Engineering- und Feature-Auswahltechniken zur Reduzierung des hochdimensionalen Radiomics-Feature-Raums, Verbesserung der Modellleistung und Interpretierbarkeit. Training, Benchmarking und Bewertung mehrerer ML-Modelle (Linear, Lasso, Elastic Net, PLS, Random Forest); Anwendung von SHAP und PDP/ICE für die Modellinterpretierbarkeit. Automatisierte HRCT-Scan-Vorverarbeitung und Lungensegmentierung mit Python und Pyradiomics, um konsistente und reproduzierbare Radiomics-Extraktion zu ermöglichen. Durchführung einer umfassenden EDA: Bewertung der Datenqualität, Muster fehlender Werte, Verteilungen und Feature-Korrelationen mit Pandas, NumPy und Matplotlib. Ausführung des Modelltrainings im großen Maßstab auf HPC-Clustern; Aufrechterhaltung reproduzierbarer Experimentverfolgung über GitHub-Versionierung.
Eingesetzte QualifikationenPython, Pytorch, Scikit-learn
nicht angegeben
2/2025 – 7/2025
TätigkeitsbeschreibungArchitektur und Bereitstellung von 'Carlos', einem produktionsfähigen LLM-gestützten Dokumenten-Intelligenz-Tool, das die Extraktion klinischer Studien-Daten aus 10.000+ Seiten PDF-Berichten automatisierte – ausgezeichnet mit dem 1. Preis im Boehringer Ingelheim AI Initiative Wettbewerb. Gestaltung einer RAG-adjacent Pipeline mit GPT-4o und LangChain mit Unstructured.io zur genauen Extraktion und Strukturierung komplexer Tabellen aus multi-formatigen klinischen Berichten. Aufbau einer ETL-Pipeline: PDF-Extraktion (PyPDF2, Unstructured.io) → LangChain/GPT-4o-Tabellenparsing → JSON-Normalisierung → XML-Transformation für die Integration in das regulatorische System (DORIS). Entwicklung einer Echtzeit-Human-in-the-Loop-Überprüfungsschnittstelle (Shiny for Python), die es klinischen Teams ermöglicht, KI-extrahierte Ausgaben vor der Einreichung zu validieren. Bereitstellung der Produktionsanwendung auf der Copernicus Enterprise Cloud Plattform; Integration von Langfuse zur Überwachung der LLM-Kosten und der Antwortqualität. Zusammenarbeit mit klinischen Datenwissenschaftlern und regulatorischen Teams in einem Agile/Scrum-Workflow.
Eingesetzte QualifikationenPython, Large Language Models, Prompt Engineering, Cloud Computing
nicht angegeben
4/2024 – 7/2024
TätigkeitsbeschreibungBeitrag zum CNCF Open-Source-LLM-Projekt für den Aufbau kontextbewusster KI-Unterstützung für Cloud-Native-Entwickler. Fine-Tuning von Google Gemma Transformer-Modellen (2B, 7B, 9B Parameter) auf domänenspezifischen Cloud-Native-F&A-Datensätzen mit PyTorch; Anwendung von Optuna für die Hyperparameter-Optimierung. Entwicklung einer Datenpipeline zum Scrapen, Bereinigen und Standardisieren von GitHub-Repositories und Stack Overflow-F&A-Daten in strukturierte Trainingspaare für das Modelltraining. Bewertung der Modellqualität über feinabgestimmte Versionen mit LLM Comparator; Auswahl der optimalen Modellkonfiguration für die Bereitstellung. Bereitstellung des feinabgestimmten LLM über Local AI Chat UI auf Hetzner-Server; Automatisierung der CI/CD-Bereitstellungspipeline mit GitHub Actions. Aufgabenverfolgung in Jira; Zusammenarbeit im Agile-Team mit Engineering- und Produktstakeholdern.
Eingesetzte QualifikationenPython, Large Language Models, Jira
nicht angegeben
6/2023 – 1/2025
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung und Verbesserung von Manufacturing Execution System (MES)-Software für die Siliziumchip-Produktion mit C# und ASP.NET, Beitrag zur Kern-Geschäftslogik und neuen Feature-Lieferungen. Implementierung von Geräte-Integrationsfunktionalität zur Verarbeitung von CSV/Bilddateien, Validierung von Dateiformaten, Bereinigung und Transformation von Gerätedaten mit Python und Posting der Ergebnisse in MES DataCollection. Gestaltung und Wartung des REST-API-basierten Datenaustauschs zwischen MES, Geräteschnittstellen und Produktionsdatensystemen. Integration von Apache Kafka für ereignisgesteuerte Gerätedatenverarbeitung, Ermöglichung zuverlässiger Kommunikation zwischen MES-Komponenten und Maschinen-Datenpipelines. Zusammenarbeit in einem Agile/Scrum-Team, Unterstützung bei MES-Anpassung, Geräteintegration und Produktionsdaten-Workflows.
Eingesetzte QualifikationenC#, ASP.NET, Apache Kafka, Manufacturing Execution Systems, Python
nicht angegeben
11/2021 – 3/2022
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung eines Data-Mining-Systems zum Abrufen und Integrieren von Daten aus GitHub- und Jira-REST-APIs mit Python. Gestaltung und Implementierung eines PostgreSQL-Datenbankschemas für die strukturierte Speicherung von Daten aus mehreren Quellen. Erstellung eines Power BI KPI-Dashboards zur Visualisierung von Echtzeit-Projekt- und Entwicklungsmetriken. Verwendung von Django REST Framework für die Backend-API-Entwicklung; Wartung der Dokumentation in Confluence und SharePoint.
Eingesetzte QualifikationenPython, Django, Postgresql, Power Bi, Jira
nicht angegeben
5/2021 – 10/2021
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung interaktiver Webanwendungsfunktionen mit Python, JavaScript, Bootstrap, HTML und CSS. Beitrag zur Entwicklung von E-Commerce-Plattform-Funktionen; Durchführung von Funktionstests und Fehlerbehebungen. Zusammenarbeit über GitHub für die Versionskontrolle; praktische Erfahrung mit MySQL-Datenbank und REST-API-Grundlagen.
Eingesetzte QualifikationenPython, JavaScript, Mysql, HTML
Ausbildung
Erlangen
Ahmedabad
Über mich
Strong expertise in Python, Scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, OpenAI APIs, FastAPI, Django REST Framework, REST APIs, PostgreSQL, MongoDB, Docker, GitHub Actions, Apache Kafka, and cloud deployment. Skilled in data preprocessing, feature engineering, feature selection, model training, hyperparameter optimization, explainable AI (SHAP, PDP/ICE), ETL pipelines, vector databases, prompt engineering, and AI application development.
I have practical industry experience working with international organizations, including Boehringer Ingelheim, Fraunhofer Institute for Silicon Technology, and Kubermatic. At Boehringer Ingelheim, I developed an award-winning LLM-powered document intelligence platform that automated the extraction of clinical trial information from large PDF reports using Python, LangChain, GPT-4o, and modern AI technologies. The application was successfully deployed in a production environment with human-in-the-loop validation and monitoring capabilities, significantly reducing manual effort and improving business processes.
During my Master's thesis, I developed a complete machine learning pipeline for predicting disease progression using clinical and medical imaging data. The project involved image preprocessing, radiomics feature extraction, feature engineering, model development, explainable AI, and large-scale experimentation on HPC clusters to build reliable and interpretable predictive models.
I have also contributed to open-source AI initiatives by fine-tuning transformer-based language models, developing automated data pipelines, optimizing machine learning models, and deploying AI applications using modern MLOps practices and CI/CD pipelines. In addition, I have experience developing backend software, REST APIs, ETL processes, data integration solutions, and event-driven systems for industrial applications.
My technical interests include Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI, LLMs, AI Agents, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI, Backend Development, Data Engineering, Process Automation, Intelligent Document Processing, NLP, Computer Vision, Medical AI, and scalable cloud-based applications.
I am passionate about transforming complex business problems into practical, intelligent, and scalable software solutions. I value clean architecture, maintainable code, effective communication, and delivering high-quality results on time. Whether you need an AI chatbot, an LLM-powered application, a RAG solution, a machine learning model, backend API development, data engineering, or workflow automation, I am committed to providing reliable, production-ready solutions tailored to your business needs.
Weitere Kenntnisse
• Agentic AI Frameworks: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, CrewAI (knowledge), AutoGen (knowledge), MCP Servers, Tool Calling, Function Calling, Multi-Agent Orchestration, Memory Management, Human-in-the-Loop AI Systems.
• Programming & Backend Development: Python, FastAPI, Django REST Framework, REST APIs, C#, JavaScript, HTML, CSS.
• LLM & Generative AI: OpenAI APIs (GPT-4o), Hugging Face Transformers, Embedding Models, Vector Databases (ChromaDB), Semantic Search, AI Chatbots, Intelligent Document Processing, AI Assistants, Conversational AI.
• Machine Learning & Data Science: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow (basic knowledge), Pandas, NumPy, Matplotlib, Feature Engineering, Feature Selection, Model Training, Hyperparameter Optimization (Optuna), Explainable AI (SHAP, PDP/ICE), Model Evaluation.
• Data Engineering: ETL/ELT Pipelines, Data Cleaning, Data Transformation, PostgreSQL, MongoDB, Apache Kafka, JSON/XML Processing, Data Modeling, API Integration.
• Cloud & DevOps: Docker, Git, GitHub Actions (CI/CD), AWS (basic knowledge), Linux, HPC Clusters, Cloud Deployment, Langfuse Monitoring.
• Development Practices: Agile/Scrum, Jira, Confluence, Git, Unit Testing, Software Development Life Cycle (SDLC), Clean Code, Scalable System Design.
• Professional Skills: Strong analytical thinking, problem-solving, quick learner, excellent communication, collaborative teamwork, adaptability, and a passion for building production-ready AI applications and intelligent automation solutions.
Persönliche Daten
- Hindi (Muttersprache)
- Gujarati (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Deutsch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
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