AI Solution Architect | Senior ML & MLOps Engineer | Agentic AI

1/2026 – offen

Entwicklung einer Agenten-KI-Plattform für die operative Kontinuität in der Lieferkette, speziell für mittelständische Industrieunternehmen. Aufbau eines Multi-Agenten-Systems, das den Einfluss von Entscheidungen auf Service, Lagerbestand, Marge und Cashflow in Echtzeit simuliert. Entwicklung der Datenebene (ERP-, APS- und WMS-Datenintegration über SFTP und Site-to-Site-VPN) sowie des ML-Moduls (Feature Store, Trainings- und Inferenz-Pipeline, Modell-Registry, Modell-Orchestrator). Aufbau einer Multi-Tenant-SaaS-Anwendung (NestJS/Prisma-Backend, Nuxt/Vue-Frontend) und der vollständigen AWS-Infrastruktur mit CI/CD. Gestaltung einer DSGVO-konformen Architektur in der EU und Definition der technischen Strategie sowie des Dreijahresplans. Leitung des F&E-Teams für die Entwicklung der Agenten-Intelligenz. Führung von Freelancern für UX-Design, Data Engineering und Full-Stack-Entwicklung.

Python, Docker, Node.Js, Typescript, Postgresql, Vue.Js

7/2024 – 12/2025

Entwicklung von RAG-basierten Chatbot-Systemen auf AWS für Kunden in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Logistik und Sportanalytik. Entwicklung von KI-Agenten für Datenanalysen in der Automobil- und E-Commerce-Branche sowie MLOps-Pipelines auf AWS SageMaker. Wartung der AWS-Infrastruktur hinter den Datenprodukten eines großen deutschen Lifestyle-Modeunternehmens. Technische Leitung und Architektur bei mehreren Kundenprojekten.

2/2022 – 12/2023

Gemeinsam mit zwei Data Scientists wurde ein bildbasierter Empfehlungssystem entwickelt, das vollständige Outfits vorschlägt. Implementierung von Trainingsdaten-Pipelines (Airflow, SQL, BigQuery) sowie Modell-Trainings-, Evaluierungs- und Validierungs-Pipelines (Kubeflow auf GKE). Wartung der GCP-Infrastruktur, die die Empfehlungssysteme hostet. ML-Technical Lead des Teams für Modevorhersageprodukte.

Python, Kubernetes, Google Cloud