Data Engineer & Intelligence Architect

SKALIERBARE
INTELLIGENZ

Spezialist für datengetriebene Transformation mit 18 Jahren Erfahrung. Schwerpunkte: skalierbare Dateninfrastruktur, KI-Orchestrierung und Finanzanalytik.

01 // Profil

Transformationen
architektonisch denken

Ich bin Spezialist für datengetriebene Transformation mit langjähriger Erfahrung in E-Commerce, Energie und Financial Services.

Mein Schwerpunkt liegt im Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen, in der Automatisierung von Entscheidungsprozessen mit AI und in messbaren Effizienzgewinnen durch belastbares Engineering und Automatisierung.

Core Stack

  • Python / SQL
  • AWS / GCP / Azure
  • Spark / Kafka
  • LangChain / CrewAI
  • Snowflake / BigQuery
  • Docker / K8s
02 // Infrastruktur

Technologie-Stack

Data Science

  • Python & SQL
  • Apache Spark
  • Pandas / NumPy
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • dbt

ML & AI Architecture

  • LangChain / LangGraph
  • PyTorch / TensorFlow
  • OpenAI / Anthropic API
  • Vector Databases (Pinecone)
  • RAG Architectures
  • Hugging Face Transformers

Quant & Analytics

  • Time-Series Forecasting
  • Risk Modeling
  • Monte Carlo Simulation
  • Financial Analysis
  • Algorithmic Trading Strategies
  • Python / R Integration
03 // Deployments

Produktivsysteme

System Load
0.0% Capacity
Trend
Efficiency (Live)
THROUGHPUTOPTIMAL
LATENCYMINIMAL
PIPELINE ACTIVE
Ausgewähltes Projekt

ML-gestützte Kampagnen-Automatisierung

Aufbau einer skalierbaren KPI-Dashboard-Suite und Dateninfrastruktur für Marketingbetrieb mit hohem Volumen. Das System visualisiert Performance-Kennzahlen in Echtzeit über mehrere Retail-Partner hinweg und reduziert den manuellen Reporting-Aufwand erheblich. Klassifikations- und Clustering-Modelle optimieren Kampagneneffizienz und Durchsatz im laufenden Betrieb.

  • Python
  • AWS
  • PostgreSQL
  • Plotly Dash

AI-Workflow-Orchestrator

Zustandsbasiertes Orchestrierungssystem für AI-Workflows, ausgelegt auf hohe Nebenläufigkeit bei produktionsreifer Zuverlässigkeit. Koordiniert Multi-Agent-Systeme und *LLM*-Ketten mit Zustandsübergängen unterhalb einer Sekunde.

Reliability
High Availability
Failures
-85%
PythonLangGraphDockerRedis

Kontextuelles RAG-System

Finanz-Research-System zur Verarbeitung eines umfangreichen Dokumentenkorpus. Umgesetzt als fortgeschrittene *RAG*-Architektur, die kontextuelles Verständnis mit dem Retrieval von Finanzdaten verbindet.

Accuracy
+90%
Latency
Real-time
PythonVector DBLLMsRAG

Forecast-Modellierung & Analytics

Enterprise-*Dashboards* und *Time-Series-Forecasting*-Modelle in Power BI und Azure. Erhöht die Targeting-Genauigkeit und die Präzision der Retention-Prognose und ermöglicht so eine datengetriebene Kundensegmentierung.

Adoption
Enterprise
Efficiency
+80%
Power BIAzureSQLPython
05 // Übertragung

Kontakt aufnehmen

Offen für Zusammenarbeit an KI-Infrastruktur, Data-Engineering-Pipelines oder strategischen Transformationsprojekten.

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