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Profil
KI- und Machine-Learning-Ingenieur mit ueber drei Jahren projektbasierter Erfahrung in der Entwicklung von LLMAgentensystemen,
RAG-Pipelines und skalierbaren Datenpipelines auf Google Cloud und Azure Databricks. Kombiniere
fundierte ML-Kenntnisse – von Zeitreihenprognosen bis hin zu Reinforcement Learning – mit praktischer Erfahrung
in Prompt Engineering, Vektordatenbanken und NL-zu-SQL-Schnittstellen. Derzeit eingeschrieben im Masterstudium
International Data Analytics an der Universitaet Hildesheim; auf der Suche nach einer Stelle als KI-Ingenieur, ML-Ingenieur
oder Data Scientist in Deutschland.
Bildung
Erfahrungen
• Entwickelte ein mehrschichtiges LLM-Agentensystem auf Vertex AI und BigQuery, das intelligente Frage-Antwort- Verarbeitung ueber strukturierte und unstrukturierte Daten im Produktionsbetrieb ermöglichte. • Implementierte RAG-Pipelines mit Google Cloud zur kontextbewussten Informationsextraktion in grossem Massstab und reduzierte dabei den manuellen Rechercheaufwand erheblich.
• Baute ML-Modelle und Datenpipelines auf Azure Databricks auf, darunter Zeitreihenprognosen (PCA, Random Forest, Regression) zur Berechnung von Sicherheitsbestaenden im Einzelhandel. • Verantwortete vollstaendige Datenaufnahme, Feature Engineering und Modellbewertung; lieferte robuste Prognoseartefakte fuer operative Entscheidungen im Einkauf.
Erstellte eine skalierbare Verarbeitungspipeline fuer minutengenaue Niederschlagszeitreihen aus mehreren Quellen ueber drei Jahre; setzte SVR und Feature Engineering ein, um wetterabhaengige Entscheidungsmodelle zu liefern.
