30.05.2026 aktualisiert


Premiumkunde
100 % verfügbarML Engineer für LLMs, Fine-Tuning, TTS/STT & Computer Vision (PyTorch, TensorFlow)
Berlin, Deutschland
Weltweit
Diplom InformatikerÜber mich
Machine Learning Engineer mit Fokus auf PyTorch, TensorFlow, Keras, LLMs/SLMs, Fine-Tuning, LoRA, TTS/STT und Computer Vision (u. a. SSD). Erfahrung mit Transformers, vLLM, Docker, Kubernetes, RAG. Entwickle agentenbasierte Systeme mit LangChain/LangGraph. React/TypeScript-Experte.
Skills
JavaJavaScriptAPIsKünstliche IntelligenzData AnalysisComputer VisionC++Cloud ComputingCUDAContinuous IntegrationDestillationDjangoEmbedded C++PythonPostgreSQL
Ich bin Machine Learning Engineer mit über 10 Jahren Erfahrung in der Entwicklung produktiver Software- und ML-Systeme – von verteilten Architekturen bis hin zu modernen LLM-basierten Anwendungen. Mein Fokus liegt auf Deep Learning mit PyTorch, TensorFlow und Keras sowie auf der Entwicklung, dem Fine-Tuning und dem Deployment von Large Language Models (LLMs) und Small Language Models (SLMs) für produktive Umgebungen.
Ich arbeite regelmäßig mit Transformers, Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT), LoRA, QLoRA, Axolotl, Unsloth, vLLM, llama.cpp und quantisierten Modellen (FP16, BF16, FP8, INT8, GGUF). Meine Schwerpunkte umfassen Supervised Fine-Tuning (SFT), Instruction-Tuning, Distillation, Dataset-Augmentation, RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation), Embeddings, Vektor-Datenbanken (z. B. pgvector, HNSW), Evaluierung (Precision, Recall, F1, Perplexity) sowie Performance-Optimierung auf GPUs (CUDA, A100, Mixed Precision, Gradient Checkpointing).
Im Bereich Speech AI arbeite ich mit Text-to-Speech (TTS) und Speech-to-Text (STT), einschließlich Fine-Tuning von Sprachmodellen, Alignment, Audio-Preprocessing, Feature-Extraktion (Mel-Spectrogramme) und Streaming-Inferenz. Zudem entwickle ich multimodale Systeme im Bereich Computer Vision, u. a. mit OpenCV, CNNs und SSD (Single Shot Detector), und kombiniere Bild-, Text- und Audiodaten in integrierten ML-Pipelines.
Ich entwickle skalierbare Trainings- und Inferenzpipelines mit Python, PyTorch Lightning, Docker, Kubernetes, RunPod, GPU-Clustern sowie REST- und OpenAI-kompatiblen APIs. Deployment erfolgt über containerisierte Umgebungen, vLLM-Server oder Edge-Setups unter Berücksichtigung von MLOps-Best-Practices, Reproduzierbarkeit, Modellversionierung und Monitoring.
Darüber hinaus entwickle ich mit LangChain und LangGraph agentenbasierte, zustandsbehaftete Systeme sowie komplexe, verteilte Multi-Agent-Architekturen. Neben meiner ML-Expertise bin ich sehr erfahren in React und TypeScript und Mitglied des Programmkomitees der React Advanced London Konferenz, wo ich aktuelle Trends rund um moderne Web- und KI-Systeme mitgestalte.
Mein Ziel ist es, leistungsfähige, effiziente und produktionsreife ML-Systeme zu entwickeln – von der Datenaufbereitung über das Fine-Tuning bis zur skalierbaren Bereitstellung von LLM-, TTS- und multimodalen Modellen.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2012
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
based projects (PLAC, Opera and Agent) in the field of renewable energy.
Technology Java EE 6 and Spring 4.x, Oracle, Java Swing (GUI), Git, Ma- ven, Jira, CI with Jenkins.
Address Vattenfall Energy Trading GmbH
Dammtorstraße 29-32
20354 Hamburg
Technology Java EE 6 and Spring 4.x, Oracle, Java Swing (GUI), Git, Ma- ven, Jira, CI with Jenkins.
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Dammtorstraße 29-32
20354 Hamburg
- Project: German Government - KulturPass
Part of a small dedicated Team of Software Engineers working on the architecture and
implementation of the KulturPass React Native mobile App, as announced here:
https://www.bundesregierung.de/breg-de/aktuelles/kulturpass-2142398
Find more about the project here: https://www.kulturpass.de/
This project has been developed, released and enrolled to hundred of thousands end users only
within a period of six months.
The project has been open sourced on GitHub: https://github.com/kulturpass-de/kulturpass-app
Technology React, ReactNative, Android, iOS, TypeScript
Address Dietmar-Hopp-Allee 16
69190 Walldorf
https://www.sap.com/
Part of a small dedicated Team of Software Engineers working on the architecture and
implementation of the KulturPass React Native mobile App, as announced here:
https://www.bundesregierung.de/breg-de/aktuelles/kulturpass-2142398
Find more about the project here: https://www.kulturpass.de/
This project has been developed, released and enrolled to hundred of thousands end users only
within a period of six months.
The project has been open sourced on GitHub: https://github.com/kulturpass-de/kulturpass-app
Technology React, ReactNative, Android, iOS, TypeScript
Address Dietmar-Hopp-Allee 16
69190 Walldorf
https://www.sap.com/
The PCT is a tool to determine customs duties for products that are to be delivered across national
borders using a machine learning model. The user has the possibility to perform a direct
classification, an interactive classification or a manual classification.
The PLAPP is a mobile app for Android and iOS, built with React Native. PLAPP is an app for managing
deliveries in and across small to medium sized package stores and warehouses.
Technology PCT: React, TypeScript, Spring Boot, NodeJs, Kotlin,
PLAPP: React Native, Swift and Kotlin for native modules.
ML: Python, TensorFlow, Keras, Pandas, ...
Address Ehrenbergstraße 11-14, 10245 Berlin
borders using a machine learning model. The user has the possibility to perform a direct
classification, an interactive classification or a manual classification.
The PLAPP is a mobile app for Android and iOS, built with React Native. PLAPP is an app for managing
deliveries in and across small to medium sized package stores and warehouses.
Technology PCT: React, TypeScript, Spring Boot, NodeJs, Kotlin,
PLAPP: React Native, Swift and Kotlin for native modules.
ML: Python, TensorFlow, Keras, Pandas, ...
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