20.07.2026 aktualisiert

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Lead AI Architect & AI Engineer / Cloud Architect | GenAI, LLM, RAG, AI Agents, AWS,Azure,KI Agenten

Düsseldorf, Deutschland
Nur Remote
M.Sc. Computer Science @ University of Colorado Boulder (in progress)
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Profilanlagen

Miki Graf _ Rewrite2026.pdf

Über mich

AI & Cloud Expert - Produktionsreife Cloud- und KI-Systeme für komplexe Umgebungen (bis 10 Mil. Nutzer und Industrial IoT) 7x Hackathon Award Winner AI Agents, RAG, LLM, MLOps, AWS, Azure, Python, TypeScript, Terraform,Kubernetes. Sicherheitsüberprüfung SÜ2 (Ü2)

Skills

GitHub ActionsMLflowIoTScrum MasterISO 27001CopilotMLOpsSageMakerAzure DevOpsSOC 2Kubernetes-SicherheitEnergieversorgungHTMLJavaJavaScriptAPIsKünstliche IntelligenzApache AirflowAmazon Web ServicesCloudfrontAmazon Elastic Compute CloudAmazon S3Data AnalysisApache HTTP ServerArchitekturKünstliche Neurale NetzwerkeComputer VisionAutomatisierungMicrosoft AzureAutomatisierung von GeschäftsprozessenCSSCloud ComputingCloud-EngineeringApache CloudStackCode GenerationComplianceDatenbankenData ArchitectureDevOpsDjangoAmazon DynamoDBElasticsearchFinanzenFinanzwesenGitHubMarketingSkalierbarkeitIdentitätsmanagementInfrastrukturVersicherungenInvestment BankingISO / IEC 27001PythonPostgreSQLMachine LearningMarketing-AutomatisierungMongoDBMySQLMQTTNatural Language ProcessingNeo4jNode.jsOAuthOpenidPredictive AnalyticsScrumProduktionssystemeRabbitMQTelemetrieRole Based Access ControlRedisRegulatorischen AnforderungenAnsiblePublish SubscribePrometheusAzure Machine LearningNext.jsRoboticsVaultSystemarchitekturTypeScriptDatadogCircleCITisaxPulumiAutomatisierung von DokumentenprozessenTestenCertified Scrum MasterTailwindReact.jsElasticacheFlaskLarge Language ModelsExpress.jsGrafanaMulti-Agent SystemsPrompt EngineeringApache SparkZustandsautomatenDeep LearningModell-ValidierungCypressInternet Of ThingsGenerative AIAWS LambdaAWS VPCBackendGitLabCloudformationFastAPIServicebusPytestGitlab-CiGit FlowKubernetesInfrastrukturautomatisierungs-FrameworksApache FlinkCassandraHuggingFaceSentryFull Stack EntwicklungAWS FargateApache KafkaGraphQLMachine Learning OperationsReact NativeFront EndRoute53Cloud IntegrationApi DesignCloudwatchApi-GatewayNestJSAmazon Simple Queue ServicesTerraformgRPCIoT-SicherheitArtificial Intelligence Markup Language (AIML)Aws IotNatürliches SprachverständnisApi-ManagementDockerNatural Language GenerationPagerDutyElk StackMicroservices
Ich unterstütze Unternehmen beim produktiven Einsatz von GenAI und Multi Agent Systemen in geschäftskritischen Workflows. Mein Schwerpunkt liegt auf der Strategie und Umsetzung - MLOps, Fullstack AI, Use Case Design, Systemarchitektur, Evals, Human in the Loop, Orchestrierung etc.

Ich arbeite an komplexen Vorhaben, u.a. in Legal, Compliance, Operations und Marketing, sowohl cloudbasiert als auch on prem. Ich begleite Projekte von der Priorisierung der richtigen Use Cases bis zur produktiven Einführung. Dazu gehören Multi Agent Systeme, RAG, Guardrails, Tool Integration, Observability, Evaluation Frameworks, Governance und die Integration in bestehende Prozesse, Produkte und Teams.

Ich bringe 8+ Jahre Erfahrung in Software, AI und Cloud mit, darunter 8 Jahre mit ML und 4 Jahre mit KI Agenten, LLM Systemen und GenAI in produktiven Anwendungen.
Zusätzlich bin ich in der KI Arbeitsgruppe zum EU AI Act beim polnischen Digitalisierungsministerium aktiv, Mitglied im KI Bundesverband und Dozent eines Udemy Kurses zu Node.js Backend mit 7.500+ Teilnehmern.

Mein Ziel sind keine isolierten Demos, sondern produktionsreife Systeme mit messbarem Nutzen in realen Unternehmensprozessen.

Schwerpunkte: Multi Agent Systeme, AI Agents, GenAI, LLM Systeme, Evals, HITL, RAG, Guardrails, AI Governance, AWS, Python, TypeScript, LangChain, LangGraph, MCP, FastAPI, Next.js, Fullstack Delivery.

AI/ML: AI Agents, MCP, Voice AI, LLMs, VLMs, LangChain, LangGraph, Computer Vision, NLP, NLU, RAG, Fine-Tuning, RLHF, Prompt Engineering, OpenAI API, Anthropic Claude API, AWS Bedrock, AWS AgentCore, Strands Agents, Hugging Face, OpenClaw, Lovable, Claude Code, OpenAI Codex, n8n, make, ai automation, automatisierung, GenAI, AI Engineering, Agentic Engineering, Multi Agent Systems
MLOps: MLFlow, Kubeflow, SageMaker, Model Registry, A/B Model Testing, Automated Retraining
Vector & Knowledge: Pinecone, Weaviate, pgvector, FAISS, ChromaDB, Qdrant, Milvus, Neo4j, Embeddings, Reranking, Hybrid Search, Chunking, MLOps
AWS: Amazon Web Services, EC2, ECS, EKS, Fargate, Lambda, Step Functions, API Gateway, AWS Bedrock, AWS AgentCore, SageMaker, S3, DynamoDB, RDS, Aurora, ElastiCache, Redis, OpenSearch, CloudFormation, CDK, SAM, CloudFront, Route 53, VPC, ALB, NLB, SQS, SNS, EventBridge, Kinesis, CloudWatch, IAM, Cognito, Secrets Manager, Parameter Store, KMS, WAF, AWS IoT
Infrastructure & DevOps: Terraform, CDK, Pulumi, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, GitOps, GitHub Actions, GitLab CI/CD, CircleCI, Localstack, Ansible, Supabase
Data & Messaging: Apache Kafka, Apache Pulsar, RabbitMQ, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub, Apache Flink, Apache Spark, MQTT, CDC (Debezium), Airflow, dbt
Databases: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DynamoDB, Redis, Elasticsearch, OpenSearch, Neo4j, Cassandra, ClickHouse

Senior Fullstack AI Engineer & Cloud Architect | GenAI, LLM, RAG, AI Agents, AWS, Azure, Python, Typescript

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherPolnischMuttersprache

Projekthistorie

AI Engineer

SAP

Internet und Informationstechnologie

>10.000 Mitarbeiter

Solutions Architecture & Backend Engineering IoT

Tonies GmbH

Sonstiges

500-1000 Mitarbeiter

Lead AI Engineer & AWS Cloud Architect - KI-Agenten für Performance-Optimierung im Spitzensport

360 Health & Performance

Pharma und Medizintechnik

10-50 Mitarbeiter

AI Agents for Athletic Performance Optimization Operationalized coaching methodology as a custom ML engine. Built ML algorithms for HRV analysis with Bluetooth wearables (Polar) and predictive models for athlete recovery and load management. Developed fullstack mobile app (React Native) with wearable integration and FastAPI backend. 10 weeks to production. Became the company's core product — adopted by professional soccer and golf athletes. Technologies: Python, scikit-learn, TensorFlow, FastAPI, React Native, PostgreSQL, AWS (Lambda, S3, RDS), MQTT, Docker, CI/CD

AWS Solutions Architect, Principal DevOps & Backend Engineer

intravis GmbH

Industrie und Maschinenbau

250-500 Mitarbeiter

- Modernisierung eines Legacy-Monolithen zu containerisierten Microservices (Docker, AWS ECS, Python) mit
signifikanter Reduzierung der Downtime und Vorbereitung der Cloud-Infrastruktur und Anwendungen für die
später erfolgreich bestandene ISO 27001 Zertifizierung.
- Design des neuen Datenbank-Schemas, Evaluation der Migrations-Optionen, Erarbeitung der
Migrations-Strategie und Migration von XXX Terabytes an Produktivdaten ohne Service-Unterbrechung
- Performance-Optimierung der Analyse-Queries für High-Throughput-IoT-Daten: Reduzierung der
Query-Zeiten von 60 Sekunden auf 1-2 Sekunden
- Refactoring komplexer Terraform-Module zur Vereinfachung der Infrastruktur, drastischer Reduktion der
Deployment-Zeiten und Aktivierung CI/CD-fähiger Workflows
- Aufbau von GitLab-CI/CD-Pipelines mit automatischen Tests, Staging-Workflows und
Blue-Green-Deployments für risikoarme Produktions-Releases
- Aufbau von Echtzeit-Monitoring-Dashboards mit React und Next.js für Operations und Wartung
- Implementierung der MQTT-basierten Datenpipelines für Sensor-Telemetrie der Industrieanlagen
- Integration unterschiedlicher Datenspeicher (TimescaleDB, AWS Timestream, InfluxDB, OpenSearch,
ClickHouse, PostgreSQL) je nach Datentyp, Abfragemuster und Retention-Anforderung
- Beratung der Kunden-Engineering-Teams zu AWS Best Practices, DevOps-Workflows und
Cloud-Native-Patterns

Senior AI Engineer & Cloud Engineer : KI-Agenten für Marketing & DesignOps

The Marcom Engine

Marketing, PR und Design

250-500 Mitarbeiter

- Design, Entwicklung und Deployment von Multi-Agent-Architekture und RAG-Systeme auf AWS Serverless
(Bedrock, AgentCore, StrandsAgents) zur Automatisierung von Marketing-Compliance-Workflows und
Creative Pipelines
- Konzeption und Implementierung eines Inventory-/Governance-Agenten als zentrales Verzeichnis aller
produktiven AI-Agenten im System – mit Übersicht über Einsatzzweck, Datenflüsse und Nutzungs-Telemetrie
als Grundlage für EU-AI-Act-konforme Dokumentations- und Audit-Strukturen
- Implementierung der Agent-Workflows mit LangGraph und StrandsAgents für deterministische und
nicht-deterministische Pfade
- Backend-Services in Python auf serverless Compute (AWS Lambda) mit Event-Driven Patterns
- Frontend-Entwicklung mit Streamlit und Next für interne Operations- und Governance-Dashboards
- Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Multi-Environment Deployments
- CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions inklusive automatischer Tests, Linting und Rollback-Strategien
- End-to-end Lieferung über den vollen Projekt-Lifecycle (Discovery → Production → Übergabe), inklusive
Stakeholder-Koordination zwischen Marketing-Operations, Compliance und Engineering

AI Agents für autonome Produkt-Analytics mit VLMs - Multi-Agent-System zur automatisierten Analyse von User-Sessions, skaliert auf 350.000 Sessions pro Monat

fullbeam.ai

Internet und Informationstechnologie

< 10 Mitarbeiter

- Aufbau eines Multi-Agent-Systems (LLMs und VLMs) für autonome Produkt-Analytics mit kontinuierlicher
Analyse von RRWEB-User-Session-Replays
- Skalierung der Analyse-Pipeline auf 350.000 produktive Sessions pro Monat
- Implementierung der RAG-Pipelines mit 95% Retrieval-Accuracy unter Verwendung von Pinecone, pgvector
und Hybrid-Search mit Reranking
- Automatisierung der PRD-Generierung und Code-Output über MCP-basierte Workflows
- Backend-Entwicklung in Python mit FastAPI für die Agent-Orchestrierung und Daten-Verarbeitung
- Frontend-Entwicklung mit Next.js, React und TypeScript für interne Operations- und Analytics-Dashboards
- Aufbau der Cloud-Infrastruktur auf AWS (Lambda, S3, DynamoDB) für skalierbare Daten-Verarbeitung
- Aufbau einer ML-Serving-Pipeline auf Kubernetes mit MLflow für Modell-Versionierung und produktives
Deployment
- End-to-end Lieferung als Founder-Engineer über den vollen Projekt-Lifecycle von Architektur bis Produktion
Technologien: Google Cloud Platform, LLMs, VLMs, AI Agents, MCP, LangGraph, LangChain, RAG,
Pinecone, pgvector, Python, FastAPI, TypeScript, Next.js, React, AWS (Lambda, S3, DynamoDB),
Docker, GitHub Actions, Kubernetes, MLflow, MLOps

Lead AI Engineer - Voice AI Agent für Marktforschung - Sub-600ms Voice-to-Voice-Pipeline von MVP bis produktiver Skalierung mit über 5.000 Nutzern

getConvo.ai

Internet und Informationstechnologie

< 10 Mitarbeiter

- Aufbau einer AI-basierten Marktforschungs-Plattform von MVP bis produktiver Skalierung, Teilnahme am
Antler VC Autumn 2023 Cohort
- MVP-Lieferung in 6 Wochen mit Erreichung von über 5.000 produktiven Nutzern in 3 Monaten
- Architektur einer Sub-600ms Voice-to-Voice-Pipeline mit Whisper, LiveKit und WebRTC, LLM, TTS, STT
- Migration auf LiveKit zur Erreichung einer 100x Skalierbarkeits-Verbesserung der Voice-Sessions
- Integration von Knowledge Graphs (Neo4j) und RAG zur Reduktion von Halluzinationen um 35%
- Backend-Entwicklung in Python mit Event-Driven-Patterns auf AWS Lambda und Kinesis
- Frontend-Entwicklung mit React und React Native für Web- und Mobile-Endpunkte
- Aufbau einer ML-Serving-Pipeline mit Kubernetes und MLflow für Modell-Lifecycle-Management
Technologien: Google Cloud Platform, AWS, Voice AI, LLMs, RAG, Knowledge Graphs, Neo4j, Whisper,
LiveKit, WebRTC, WebSockets, Python, React, AWS (Lambda, Kinesis, DynamoDB, S3), Docker,
Terraform, Kubernetes, MLflow, MLOps

AWS Solutions Architect & Lead Backend Engineer - E-Mobility Cloud Platform - Skalierbares Backend, Cloud-Infrastruktur für ein europäisches E-Ladestationen-Netzwerk mit über 100000 Nutzern

EWE Go

Energie, Wasser und Umwelt

5000-10.000 Mitarbeiter

- Design der skalierbaren Cloud-Architektur und des Backend-Systems für ein E-Mobilitäts-Netzwerk im
KRITIS-nahen Energie-Sektor
- Aufbau einer Event-Driven-Architektur mit Echtzeit-Synchronisation über MQTT, Amazon Kinesis und
EventBridge für Ladestations-Telemetrie
- Sicherstellung der OCPI-/OICP-Protokoll-Compliance für die Integration in europäische Roaming-Netzwerke
- Implementierung des Serverless-Backend mit AWS Lambda, DynamoDB und Kinesis für hohen Durchsatz
und niedrige Latenz
- Infrastructure-as-Code mit Terraform und AWS CDK für reproduzierbare Multi-Environment-Deployments
- Entwicklung einer React-Native-Anwendung für Endkunden mit Anbindung an das Backend-System
- Aufbau von CI/CD-Pipelines mit GitLab für automatisierte Tests, Staging-Workflows und produktive Releases
- Sicherstellung von Hochverfügbarkeit und horizontaler Skalierbarkeit für über 100.000 produktive Nutzer
Technologien: AWS (CDK, Lambda, DynamoDB, Kinesis, EventBridge), Terraform, TypeScript, Nest.js,
React Native, MQTT, Docker, GitLab CI/CD, AWS OpenSearch, OICP, CPO

AWS Solutions Architect & Backend Engineer - Online-Portal für Opfer häuslicher Gewalt - Serverlose Plattform mit hohen Vertraulichkeits- und Sicherheits-Anforderungen

Britische Regierungsbehörde

Öffentlicher Dienst

>10.000 Mitarbeiter

- Architektur einer serverlosen AWS-Plattform für ein staatliches Online-Portal mit hohen
Vertraulichkeits-Anforderungen
- Backend-Entwicklung für ein Portal zur Unterstützung von Opfern häuslicher Gewalt
- Sicherstellung der Vertraulichkeits- und Datensicherheits-Standards der britischen Regierung
- Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Multi-Environment-Deployments
- Aufbau eines Compliance-Setups für staatliche Sicherheits- und Datenschutz-Anforderungen
Technologies: AWS Serverless, Terraform, Backend Services, Staatliche Compliance-Anforderungen

AWS Solutions Architect, DevOps & Backend Engineer - Personalisierungs-Plattform für Energie- und Heizungs-Produkte - System auf Basis von Drohnen-Daten und EPC-Daten für maßgeschneiderte Angebote

Deutsches Energie-Konzern im UK-Markt

Energie, Wasser und Umwelt

>10.000 Mitarbeiter

- Architektur einer serverlosen AWS-Plattform für Personalisierungs-Logik im UK-Energie-Sektor
- Verarbeitung von Drohnen-Daten (Bilder und Videos) und EPC-Daten zur Generierung individualisierter
Energie- und Heizungs-Angebote für Haushalte
- Aufbau einer Daten-Pipeline für die Analyse von Haushalts-Charakteristiken auf dem UK-Markt
- Backend-Entwicklung in Python und TypeScript für die Angebots-Engine
- Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Multi-Environment-Deployments
- Integration externer Datenquellen (Drone-Imagery-APIs, EPC-Datenbanken) in das Plattform-Backend
- Sicherstellung der Datenschutz-Compliance bei der Verarbeitung personenbezogener Haushalt-Daten
Technologien: AWS, Terraform, TypeScript, Python, Drone Data Processing, EPC Data Integration

Azure Solutions Architect, DevOps & Backend Engineer

Banken und Finanzdienstleistungen

>10.000 Mitarbeiter

- Architektur einer Azure-basierten Sales-Analytics-Plattform für institutionelle Kunden eines globalen
Vermögensverwalters
- Entwicklung eines 360-Grad Kunden-Journey-Trackings über Offline- und Online-Funnel mit Verknüpfung zu
Geschäfts-Outcomes
- Personalisierung von Sales-Materialien über Tausende von Assets pro Kunden-Profil
- Implementierung der Empfehlungs-Logik für Customer-Profilization in der Asset-Management-Domäne
- Frontend-Entwicklung mit Angular und Anbindung an Microservices-Backend
- Container-Orchestrierung mit Kubernetes für skalierbare Workloads
- Aufbau der Infrastructure-as-Code-Pipeline mit Terraform für Azure-Umgebungen
- Sicherstellung der regulatorischen Compliance-Anforderungen im Finanz-Sektor
Technologien: Microsoft Azure, Terraform, Kubernetes, Microservices, Sales Analytics Pipelines,
Personalization, Angular, Typescript, Python

AWS Solutions Architect, DevOps & Backend Engineer

Deutsche Versicherung für betriebliche Altersvorsorge

Versicherungen

>10.000 Mitarbeiter

- Architektur und Entwicklung eines AWS-basierten Backend-Systems für betriebliche Altersvorsorge
- Backend-Services für die Verwaltung der Versicherungs-Verträge und individuellen Vorsorge-Profile
- Integration in bestehende Versicherungs-System-Landschaft des deutschen Versicherers
- DevOps-Setup für reproduzierbare Deployments und Continuous Delivery
- Sicherstellung der BAIT-/VAIT-relevanten Compliance-Anforderungen im regulierten Versicherungs-Umfeld

AWS Solutions Architect, DevOps & Backend Engineer - Internes Tooling zur Koordination von Satelliten-Starts, Produkt-Entwicklung und kommerziellen Operations

Britischer Satelliten-Internet-Anbieter

Sonstiges

500-1000 Mitarbeiter

AI Engineer & Cloud Engineer - End-to-end ML- und Cloud-Pipeline für die Klassifikation und Auslieferung von über 100 Millionen Hotel-Bildern aus dem Inventar von 3+ Millionen Hotels

trivago

Sonstiges

1000-5000 Mitarbeiter

- Design und Implementierung einer serverless AWS-Architektur für die Auslieferung visueller Inhalte an über
5 Millionen Website-Besucher pro Tag in unter 1,5 Sekunden
- Aufbau einer end-to-end MLOps-Pipeline für die Klassifikation von über 1,5 Millionen Hotel-Bildern mit 98%
Modell-Genauigkeit und automatisiertem Re-Training-Loop
- Implementierung eines Computer-Vision-Klassifikations-Systems auf Basis von Convolutional Neural
Networks (CNN) mit Transfer Learning aus ImageNet-vortrainierten Modellen
- Evaluation und Vergleich von fünf CNN-Architekturen (InceptionV3, VGG16, Xception, ResNet50,
InceptionResnetV2) mit produktiver Auswahl von VGG16 nach Trade-off-Analyse von Precision, Recall,
F-Scores, ROC-Kurven und Confusion-Matrix
- Iterative Modell-Verbesserung durch Einführung zusätzlicher Negativ-Klassen (Bedroom, Non-Spa) zur
Reduktion von False-Positives in einem Inventar mit über 60% bedroom-lastigen Bildern
- Aufbau von Daten-Akquisitions-Workflows über Amazon Mechanical Turk mit regelbasierter Aggregation
human-in-the-loop annotierter Ground-Truth-Daten
- Migration eines Monolith-Backend zu Microservices-Architektur auf AWS mit Verbesserung der
Deployment-Velocity um 40%
- Entwicklung interner Tools für Product- und Operations-Teams zur Bild-Review und Qualitätskontrolle
- A/B-Testing der Computer-Vision-Modelle in produktiver Umgebung mit messbarem Impact auf
User-Engagement-Metriken vor Click-Out

Zertifikate

Machine Learning Specialization

Stanford University und DeepLearning.ai

2023

AI Applications in Marketing and Finance

University of Pennsylvania

2023

Professional Scrum Master I (PSM I)

Scrum.org

2022

AWS Certified Solutions Architect - Associate

Amazon Web Services

2019

Portfolio

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Das original exali Berufshaftpflicht-Siegel bestätigt dem Auftraggeber, dass die betreffende Person oder Firma eine aktuell gültige branchenspezifische Berufs- bzw. Betriebshaftpflichtversicherung abgeschlossen hat.

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