Technische Disziplin aus dem Engineering, angewandt auf KI
Seit mehr als 20 Jahren entwerfe und baue ich Softwaresysteme für die Automobil- und Industriebranche, in denen Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und produktionsreife Technik nicht verhandelbar sind. Heute wende ich dieselbe technische Disziplin auf KI-Systeme an.
Ich entwerfe und baue produktionsreife Large-Language-Model-Systeme (LLM), indem ich Prinzipien der Softwarearchitektur mit moderner KI-Technik kombiniere.
Statt LLMs als eigenständige Anwendungen zu behandeln, entwerfe ich Systeme, in denen Sprachmodelle als Komponenten innerhalb einer größeren Architektur agieren — mit Orchestrierung, Retrieval, Inferenz, Speicher und Tool-Ausführung.
Meine Arbeit deckt den gesamten Lebenszyklus von LLM-basierten Systemen ab: lokales Modell-Deployment, Retrieval-Augmented Generation (RAG), parameter-effizientes Fine-Tuning (PEFT/LoRA), Inferenz-Optimierung und Agentic-AI-Systeme.
Kernkompetenzen:
- LLM-Systemarchitektur und modulares KI-Design
- Inferenz auf Transformer-Ebene mit Hugging Face und PyTorch
- Hochleistungs-Inferenz-Serving mit vLLM
- Retrieval-Architekturen mit FAISS und RAG-Pipelines
- Fine-Tuning von Open-Source-Modellen mit PEFT/LoRA
- Agentic-AI-Systeme mit MCP, Tools, Speicher und Multi-Agenten-Orchestrierung
Ich konzentriere mich auf Systeme, die zuverlässig, beobachtbar und wartbar sind, und berücksichtige dabei reale Einschränkungen wie Latenz, Speichernutzung, Skalierbarkeit und Deployment-Komplexität.
Mein Ziel ist es, KI-Systeme zu bauen, die strukturiert, erweiterbar und für den Produktionseinsatz konzipiert sind — nicht Demonstrationen, die allein auf Prompts beruhen.
Ich bewege mich lückenlos durch die gesamte Kette: Problemformulierung → Architektur → Implementierung → Evaluierung → Deployment. Jedes Konzept ist von der Notwendigkeit des Systems getrieben, nicht von einer Lehrplan-Abfolge — ich verstehe Transformer als Systeme, die kontinuierlich kontextuelle Repräsentationen zur semantischen Abstimmung neu positionieren, und ich kenne den Weg von diesem Verständnis zu produktionsreifen Systemen.
Fließend in Englisch, Deutsch und Rumänisch.
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