Über Dennis
Sie planen ein GenAI- oder ML-Vorhaben und suchen jemanden, der Ihr KI-System nicht nur skizziert, sondern produktionsreif baut? Genau das ist mein Fokus.
Als KI Architket & ML/GenAI Engineer mit über 6 Jahren Hands-on-Erfahrung helfe ich Unternehmen, KI-Systeme aus dem Proof-of-Concept-Status in robuste, betreibbare Lösungen zu überführen. Mein Schwerpunkt liegt auf den zwei Bereichen, in denen die meisten KI-Projekte heute scheitern: produktionsreifes LLM-Engineering und sauber aufgesetzte MLOps-Pipelines.
Was mich besonders macht: Ich bin nicht nur Engineer, sondern war zuletzt auch Co-Founder eines geförderten KI-Startups im AIOps-Bereich. Ich habe selbst täglich an einem System gearbeitet, das bei Pilotkunden produktiv läuft. Diese Praxiserfahrung mit allen Real-World-Compromissen (Latenz, Kosten, Skalierung, Compliance, Wartbarkeit) bringe ich direkt in Ihre Projekte ein.
Typische Leistungen, die ich anbiete:
LLM- und GenAI-Engineering: Konzeption und Umsetzung von RAG-Architekturen, Fine-Tuning europäischer Open-Source-Modelle via PEFT/LoRA, Multi-Provider-LLM-Gateways, MCP-Tool-Integration, LLM-Observability und Guardrail-Strategien.
MLOps und ML-Lifecycle: Aufbau von Experiment-Tracking, Modell-Versionierung und Workflow-Orchestrierung mit MLflow, Kubeflow und Airflow. Reproduzierbarkeit als zentrales Prinzip.
Anomalieerkennung und Time-Series ML: Von klassischen Verfahren bis zu LSTM-Autoencodern und Transformer-Architekturen, einsetzbar auf Infrastruktur-, Produktions- oder Geschäftsdaten.
Generelle Data Science Themen für Vorhersagen oder Klassifizierung.
Beratung und Sparring: Architektur-Reviews, Make-or-Buy-Entscheidungen bei KI-Tooling, technische Sparringspartnerschaft für CTOs und Tech-Leads.
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Spanisch
Verhandlungssicher
Englisch
Konversationssicher
Vor Ort möglich
Frankfurt am Main (bis zu 20 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- aprevisCo-Founder & Head of AI/MLSOFTWARE-HERSTELLERFebruar 2025 - Heute (1 Jahr und 6 Monate)Darmstadt, DeutschlandCo-Founder mit technischer Hauptverantwortung. Konzeption und Aufbau der ML/DL-Pipeline zur Anomalieerkennung auf Oracle-Systemmetriken. Entwicklung, Training und Validierung von Modellen (Transformer-basiert, LSTM-Autoencoder, Isolation Forest, One-Class SVM). Architektur der Root-Cause-Analyse-Pipeline mit LLM-gestützter Hypothesen-Generierung. Fine-Tuning europäischer Open-Source-Modelle via PEFT/LoRA. Multi-Provider-LLM-Gateway, RAG-Integration, MCP-Tool-Anbindung, Backend in Python.Qualifikationen:Python, FastAPI, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, MLflow, Kubeflow, Airflow, LangChain, LiteLLM, Langfuse, LangSmith, Pinecone, Qdrant, RAG, Fine-Tuning, PEFT, LoRA, MCP, Mistral, DeepSeek, OpenAI API, LLM-Observability, Anomalieerkennung, LSTM-Autoencoder, Isolation Forest, Transformer, Time Series, Oracle, Vue.js, Linux, Data Science
- Premium-AutomobilherstellerLead Python Developer & Data ScientistAUTOMOBILSEKTORMärz 2024 - Februar 2025 (11 Monate)München, DeutschlandTechnische Leitung eines vierköpfigen Entwicklungsteams (Lead Python Developer) zur Entwicklung einer Plattform für automatisierte Bauteil-Bewertung und Angebotserstellung bei einem deutschen Premium-Automobilhersteller. Backend-Architektur in Python/FastAPI, Anbindung interner Bauteildaten via GraphQL, Bauteil-Klassifikation mit Azure OpenAI und embedding-basiertem Matching, Modellierung der Bill of Materials in einer Graph-Datenbank für Variantenmanagement und Impact-Analyse. Beratung und Upskilling der Fachabteilungen bei Data Science Themen wie Preisvorhersage und Modell Deployment.Qualifikationen:Python, FastAPI, Azure OpenAI, GPT-4, PostgreSQL, Neo4j, Cypher, GraphQL, React, Jupyter, Embedding, Vector Search, Bill of Materials, Variantenmanagement, Supply Chain, Predictive Modelling, Machine Learning, Tech-Lead, Architektur, GenAI, LLM-Integration, Schulungen, Python-Schulung, Stakeholder-Management, Data Science
- CapgeminiMLOps ResearcherDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGJanuar 2024 - Februar 2024 (1 Monat)Frankfurt am Main, DeutschlandInterne strategische Evaluierung von MLOps-Frameworks zur Standardisierung. Vergleichende Bewertung von MLflow, Kubeflow und Flyte anhand gewichteter Kriterien. Aufbau von Proof-of-Concepts zur Validierung der Workflow-Fähigkeiten.Qualifikationen:MLflow, Kubeflow, Flyte, MLOps, Framework-Evaluierung, Proof-of-Concept, Workflow-Orchestrierung, Experiment-Tracking, Modell-Versionierung, Model Registry, Reproducibility, Python, ML-Lifecycle, Tech-Strategie, Beratung
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master of Science - Data ScienceHochschule Darmstadt (dual mit ORDIX AG)2021Dualer Master mit Praxisphasen bei einem Datenbank- und IT-Beratungsunternehmen. Forschungsschwerpunkte: Deep Learning, Generative AI, Reinforcement Learning, Time-Series-Analyse, Data Science, Data Analytics, Data Visualization. Forschungsarbeit zu Reward-Hacking-Effekten im Reinforcement Learning. Masterarbeit zur Generierung interaktiver elektronischer Musik mit selbst implementierten Autoencoder- und GAN-Architekturen in TensorFlow, Training auf Google-Cloud-GPUs. Note 1,3 für die Masterarbeit, Gesamtnote 1,2. Abschluss Dezember 2021.
- Bachelor of EngineeringDuale Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) Stuttgart2018Duales Studium mit Schwerpunkt Produktion und Logistik bei einem deutschen Automobilzulieferer. Praxisphasen in der Produktionsplanung, in Make-or-Buy-Analysen sowie bei Auslandseinsätzen in Werken in Ungarn und Polen. Fünftes Semester als Auslandssemester an der Edinburgh Napier University in Schottland. Bachelorarbeit zur Optimierung der Produktionsplanung mit der SAP-Long-Term-Planning-Funktionalität. Gesamtnote 1,9. Abschluss September 2018, gefolgt von 9 Monaten Festanstellung als Produktionsplaner.
Zertifizierungen
- TensorFlow Developer CertificateGoogle
- IBM Data Science Professional CertificateCoursera2019