Software Engineer
Software Engineer | AI/ML & Full Stack
Ich entwickle LLM-basierte Systeme und Full-Stack-Anwendungen. Ich lebe im Raum Hamburg und suche eine Stelle im Bereich AI/ML.
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Ich entwickle KI-gestützte Systeme und Full-Stack-Anwendungen – von LLM-Pipelines bis zu produktiven Web-Apps.
Ich bin Software Engineer mit Schwerpunkt AI/ML. In meinem Praktikum bei Geodouro habe ich einen vollständig lokal laufenden RAG- und Text-to-SQL-Assistenten für drei PostgreSQL-Datenbanken mit über 500 Tabellen gebaut. Mit Qwen2.5 7B, hybrider Suche und einer LLM-as-Judge-Evaluierung stieg die Antwortgenauigkeit von 13 % auf 77 %.
Meine Projekte reichen von Computer Vision (CNN und Kennzeichenerkennung für ein Smart-Parking-System) über LLM- und Sprachanwendungen bis zu Full-Stack-Plattformen, die von echten Teams genutzt werden. Ich wähle das passende Werkzeug für das Problem: Python für AI/ML, React und Node.js für das Web, FastAPI für APIs.
Im Juni 2026 habe ich mein Informatikstudium an der ESTGV/IPV in Portugal abgeschlossen. Heute lebe ich in Schleswig, in Pendelentfernung zu Hamburg. Als EU-Bürger suche ich eine Vollzeitstelle als Software Engineer (AI/ML). Nebenbei baue ich Zyllo, ein LLM-gestütztes SaaS für den E-Commerce, und lerne Deutsch (A1).
Lebenslauf herunterladen5+
Projekte
10+
Technologien
2 Jahre
Erfahrung
Immer
Lernen
Feb. 2026 – Juni 2026
Entwicklung eines produktiven RAG- und Text-to-SQL-Assistenten für SIGP, die Agrarmanagement-Plattform von Geodouro. Statt eines frei agierenden ReAct-Agenten setzte ich auf eine kontrollierte Pipeline (hybride BM25- und MMR-Suche, Schema-Pruning, dynamisches Few-Shot-Prompting, SQL-Validierung mit Selbstkorrektur) über drei PostgreSQL-Datenbanken mit über 500 Tabellen. Die Genauigkeit auf dem Golden Set des Unternehmens stieg von 13 % auf 77 %; das lokal laufende Qwen2.5 7B übertraf dabei ein 14B-Modell.
Okt. 2023 – Juni 2026
Abschluss im Juni 2026 mit der Endnote 15/20 (deutsche Note 2,5). Abschlusspraktikum und -projekt mit 20/20 bewertet (deutsche Note 1,0).
Ein vollständig lokal laufender Assistent für die Agrarmanagement-Plattform von Geodouro. Er beantwortet Fragen aus der Dokumentation (RAG) und aus drei PostgreSQL-Datenbanken mit über 500 Tabellen (Text-to-SQL). Eine kontrollierte Pipeline mit hybrider Suche und Schema-Pruning hob die Genauigkeit von 13 % auf 77 %.
Wer sich auf Vorstellungsgespräche vorbereitet, übt selten realistisch und bekommt kaum direktes Feedback. Mockly erstellt rollenspezifische Fragen mit GPT-4o-mini, transkribiert gesprochene Antworten in Echtzeit und bewertet sie nach Klarheit, Tiefe, Struktur und Relevanz.
Parkplätze manuell zu überwachen war langsam und fehleranfällig. Wir bauten ein Echtzeitsystem mit einem CNN für die Belegungserkennung und ALPR für die Kennzeichenerkennung, mit ESP32-CAM-Schranken, Live-Updates per WebSocket und automatischer Protokollierung. Manuelle Kontrollen entfielen vollständig.
Plattformübergreifende Anwendung für Schulungsmanagement, entwickelt als Hochschulprojekt im Auftrag von Softinsa (IBM). Frontends in React und Flutter, REST-API mit Node.js und PostgreSQL-Datenbank. Umgesetzt wurden Onboarding-Abläufe und die Synchronisierung der Daten in Echtzeit über alle Plattformen.
Seit Jan. 2026
Konzeption einer SaaS-Plattform, die TikTok-Direktnachrichten und Follow-ups für E-Commerce-Shops mit einer LLM-gesteuerten Dialog-Engine automatisiert. Ich habe die gesamte Architektur definiert: Datenbankschema, Authentifizierung, LLM-Orchestrierung und die TikTok-API-Integration.