Über Oliver
Promovierter Senior Data & AI Engineer mit über zehn Jahren Erfahrung in Data Engineering, Data Science, Cloud-Plattformen, Prozessautomatisierung und produktiven KI-Systemen.
Ich unterstütze Unternehmen dabei, Daten- und KI-Anwendungsfälle von der Analyse bis zum produktiven Betrieb umzusetzen. Dabei übernehme ich Architektur, Datenpipelines, Backend, APIs, KI-Komponenten, Deployment und Integration in bestehende Systeme.
Schwerpunkte:
- Generative AI, LLM-Anwendungen und RAG
- AI Agents, Agentic AI und intelligente Workflows
- Wissensassistenten und semantische Suche
- Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Klassifizierung und Information Extraction
- Prozessautomatisierung mit n8n, APIs, Webhooks und Events
- ETL/ELT, Data Warehouses, Lakehouses und Cloud-Datenplattformen
- Predictive Analytics, Machine Learning, NLP und Reporting
- Lokale, hybride und souverän betreibbare KI-Architekturen
Technologien:
Python, SQL, FastAPI, PostgreSQL, Docker, n8n, Microsoft Azure, Azure Data Factory, Azure Synapse, Azure Databricks, Microsoft Fabric, AWS, Spark, Power BI, LangChain, LangGraph, OpenAI, Hugging Face, Ollama, vLLM, LiteLLM, pgvector, REST APIs, CI/CD und Monitoring.
Typische Projekte:
- Enterprise-RAG für interne Dokumente und Unternehmenswissen
- LLM-basierte Dokumenten- und E-Mail-Automatisierung
- Agentensysteme für Reporting, Recherche und Prozesssteuerung
- Datenplattformen, Analytics-Lösungen und Predictive Maintenance
- Integration von CRM-, ERP-, Datei-, Aufgaben- und Wissenssystemen
Ich arbeite direkt mit Fachbereich, Produkt, IT und Management zusammen. Mein Fokus liegt auf funktionsfähigen, nachvollziehbaren und wartbaren Lösungen statt reinen Konzeptpapieren.
Mögliche Rollen: Senior Data Engineer, AI Engineer, Generative AI Engineer, LLM Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist, Automation Consultant oder Solution Architect.
Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Vor Ort möglich
Saarbrücken (bis zu 50 km), Frankfurt am Main (bis zu 50 km), Berlin (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- Dr. Oliver Köhn – Data, Automation & AISenior Data & AI Engineer | Generative AI, Automatisierung & Data PlatformsDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGNovember 2024 - Heute (1 Jahr und 9 Monate)66 Saarbrücken, GermanyIch entwickle produktive Daten-, Automatisierungs- und KI-Lösungen von der Prozessanalyse bis zum Betrieb. Mein Schwerpunkt liegt auf Generative AI, LLMs, RAG, AI Agents, Intelligent Document Processing, Workflow Automation, Systemintegration und modernen Datenplattformen.Ausgewählte Projekte:
- LLM-basierte E-Mail-Verarbeitung: Klassifikation frei formulierter Nachrichten, Extraktion von Personen, Fristen, Referenzen und Zuständigkeiten sowie automatische Erstellung von Aufgaben und Folgeprozessen.
- Dokumentenautomatisierung: Analyse eingehender PDFs, strukturierte Datenerfassung und Übergabe an Dateiablage, Kanban, Wissenssysteme und Team-Kommunikation.
- Enterprise-RAG: Wissensassistent für Verträge, Richtlinien und interne Dokumente mit semantischer Suche, Quellenanzeige, Berechtigungen und flexiblem Modellrouting.
- Agentic AI für Reporting: Zusammenführung mehrerer Datenquellen, Analyse von Kennzahlen und automatisierte Erstellung nachvollziehbarer Management-Berichte.
- Lokale und hybride KI: Betrieb sensibler Anwendungen mit offenen oder austauschbaren Modellen auf kontrollierter Infrastruktur.
Technologien: Python, FastAPI, PostgreSQL, SQL, LangChain, LangGraph, OpenAI, Hugging Face, Ollama, vLLM, LiteLLM, pgvector, n8n, REST APIs, Webhooks, Docker, Azure und AWS. - Public Cloud Group Holding GmbHSenior Data & AI EngineerDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGAugust 2024 - November 2024 (3 Monate)66 Saarbrücken, GermanyEntwicklung produktiver KI-Lösungen und datengetriebener Prozesse im Cloud- und Unternehmensumfeld. Der Fokus lag auf skalierbaren Plattformkomponenten, Generative AI, RAG, Dokumentenanalyse, Predictive Analytics und der Integration von Machine-Learning- und LLM-Anwendungen in robuste Systemarchitekturen.Ausgewählte Projekte:
- Generative-AI-Plattform: Mitwirkung an einer zentralen Plattform für KI-gestützte Content- und Wissensprozesse. Bereitstellung wiederverwendbarer Funktionen für Modellzugriff, Prompt Management, strukturierte Ausgaben, RAG und die Anbindung verschiedener Datenquellen. Berücksichtigt wurden Zugriffskontrolle, Skalierung, Monitoring, CI/CD und Cloud Deployment.
- Automatisierte Dokumentenanalyse: Extraktion, Klassifikation und Validierung relevanter Inhalte aus umfangreichen, unstrukturierten Dokumenten. Überführung der Ergebnisse in strukturierte Daten für Reporting- und Prüfprozesse mit nachvollziehbarer Zuordnung zu den Quelldokumenten.
- Predictive Analytics für Maschinendaten: Verarbeitung von Betriebs-, Zustands- und Sensordaten aus SAP-nahen und weiteren Quellen zur frühzeitigen Erkennung möglicher Ausfälle und zur Unterstützung der Wartungsplanung.
Technologien: AWS, Microsoft Azure, Python, FastAPI, LLMs, RAG, Machine Learning, ETL, REST APIs, Docker, CI/CD und Monitoring. - Adesso Schweiz AGSenior Data ConsultantDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGJuli 2022 - Juli 2024 (2 Jahre)Zürich, SwitzerlandKonzeption und Umsetzung von Cloud-Datenplattformen, Analytics-Lösungen und Machine-Learning-Anwendungen im Microsoft-Azure-Umfeld. Beratung von Fachbereichen und technischen Teams sowie End-to-End-Realisierung produktiver Daten-, Analyse- und Reporting-Prozesse.Ausgewählte Projekte:
- Predictive Maintenance: Aufbau einer vollständigen Verarbeitungskette für Betriebs-, Sensor- und Wartungsdaten. Umsetzung von Datenintegration, Datenbereinigung, Feature Engineering, Modelltraining, Modellbewertung und Bereitstellung der Prognosen in Analyse- und Reporting-Oberflächen.
- Azure Analytics Platform: Entwicklung automatisierter ETL- und ELT-Pipelines zur Zusammenführung mehrerer operativer Datenquellen. Aufbau konsistenter Datenmodelle für Dashboards, Self-Service Analytics und datenbasierte Entscheidungen.
- Cloud-Migration und Reporting-Modernisierung: Analyse und Überführung historisch gewachsener Daten-, Transformations- und Reporting-Strukturen in eine Azure-basierte Architektur. Optimierung von Datenmodellen, Abfragen und Power-BI-Berichten.
- NLP und Sentiment Analysis: Automatisierte Klassifikation und thematische Auswertung von Kundenfeedback und Freitexten mit Visualisierung der Ergebnisse in Power BI.
Technologien: Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Python, SQL, Spark, ETL/ELT, Machine Learning, NLP, Power BI, Tableau und CI/CD.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Dr. rer. nat. in PhysikUniversität des Saarlandes / University of Wisconsin–Madison2020Promotion in Physik mit Schwerpunkt auf statistischer Analyse, Zeitreihen, probabilistischer Modellierung und datengetriebener Auswertung komplexer Bewegungs- und Trajektoriendaten. Im Rahmen der Forschung entwickelte ich reproduzierbare Analyse- und Simulationsprozesse für große experimentelle Datenbestände. Die Arbeit umfasste Datenbereinigung, statistische Modellierung, Machine Learning, Mustererkennung, Visualisierung sowie den Vergleich experimenteller Daten mit mathematischen und physikalischen Modellen. Technisch arbeitete ich unter anderem mit Python, TensorFlow, C++, Bash und High Performance Computing. Die Promotion bildet die Grundlage für meine heutige Arbeit an komplexen Data-Science-, Predictive-Analytics- und KI-Anwendungen. Fähigkeiten Machine Learning, Data Science, Zeitreihenanalyse, statistische Modellierung, Python, TensorFlow, C++, High Performance Computing, Simulation, Pattern Recognition
- Master of Science (Physik)Universität des Saarlandes2015Im Rahmen meines Masterstudiums in Physik habe ich mich auf die Schnittstelle zwischen theoretischer Physik, Machine Learning und quanteninspirierten Algorithmen spezialisiert. Meine Masterarbeit befasste sich mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (AI) auf physikalische Zwei-Niveau-Systeme – ein zentraler Bestandteil vieler Quantencomputing-Ansätze. Die Arbeit kombinierte klassische numerische Methoden mit modernen Machine-Learning-Verfahren, um Messprozesse für die Initialisierung von Quantencomputern zu optimieren. Mithilfe von Particle Swarm Optimization (Python, Bash) konnte die Qualität der Messdaten signifikant verbessert werden. Zusätzlich kamen sequentielle Monte-Carlo-Methoden (Fortran, Python) zum Einsatz, um Zwei-Niveau-Systeme präzise zu charakterisieren – unter Nutzung von HPC-Ressourcen (Cluster Computing). Kernkompetenzen und Technologien: - AI & Machine Learning in Quantum Physics - Optimization Algorithms: Particle Swarm Optimization - Bayesian Inference & Monte Carlo Methods - High Performance Computing / Cluster-Umgebungen - Programmierung in Python, Fortran, Bash - Anwendung datengetriebener Methoden auf quantendynamische Systeme Dieses Projekt war ein früher Schritt in Richtung interdisziplinärer Data Science, bei dem physikalisches Fachwissen durch den Einsatz intelligenter Algorithmen ergänzt wurde. Es legte die Basis für meine spätere Arbeit an der Schnittstelle von AI, Data Engineering und Forschung.
Zertifizierungen
- Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer AssociateMicrosoft2024
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer AssociateMicrosoft2022