28.10.2026 aktualisiert
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100 % verfügbarMachine Learning · GenAI · RAG · NLP · Computer Vision · Intelligent Process Automation
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Master of Engineering - Industrie Informatik BildverarbeitungÜber mich
Ich entwickle praxisnahe KI- und Softwarelösungen für intelligente Prozessoptimierung. Meine Schwerpunkte: Data Science, Machine Learning, Computer Vision sowie lokale LLM- und RAG-Systeme – pragmatisch, effizient und datenschutzorientiert.
Skills
AI AgentsRAGLLMKeyence BildverarbeitungstechnologieKünstliche IntelligenzAtlassian JiraBildverarbeitungPythonVisualisierungProzessautomatisierungBusiness Intelligence Development StudioData SciencePyTorchpandasMatplotlib
Data Science & Machine Learning
Python mit Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Überwachtes/unüberwachtes Lernen, Klassifikation, Regression, Clustering und Deep Learning.
Portfolio-Projekte: Churn Detection mit XGBoost/SHAP, Textklassifikation mit Transformer-Fine-Tuning (RoBERTa, BERT), Kundensegmentierung (RFM) und Cross-Selling-Analyse.
KI-Anwendungen & LLMs
RAG-Pipelines, LLMs, Transformer, Prompt Engineering, Hugging Face, Ollama, Qdrant, ChromaDB, Docling und LangChain; erste Erfahrung mit CrewAI und smolagents.
Projekte: lokales RAG-System für Meeting-Protokolle mit Golden-Dataset-Evaluation, Dokumentenverarbeitung mit lokalem LLM und Human-in-the-Loop, n8n-Workflow mit zweistufiger LLM-Bewertung sowie RAG-Tests mit Giskard.
Computer Vision & Bildverarbeitung
Rund vier Jahre Praxiserfahrung mit C++ und OpenCV: Mustererkennung, Pattern Matching und OCR (Tesseract, ABBYY FlexiCapture) zur Testautomatisierung von Infotainmentsystemen im Volkswagen Konzern. Masterarbeit zu Personenerkennung und Bewegungsverfolgung (MATLAB/Simulink). Aktuelle Vertiefung: CNN-basierte Bildverarbeitung mit PyTorch.
Datenanalyse & Datenbanken
Explorative Datenanalyse, Visualisierung und Datenmodellierung mit PostgreSQL, MongoDB und Neo4j. Power BI, Tableau, KNIME und Streamlit. Bei CARIAD: Tracking-Dashboards und KPIs im Problem Resolution Management. E-Commerce-Analyse von ca. 540.000 Transaktionen mit RFM-Segmentierung, Warenkorb- und Cross-Selling-Analyse sowie ETL und Visualisierung.
Programmiersprachen & Engineering
Python, C++, SQL, JQL; FastAPI, React, Git/GitLab, SVN, Docker und Linux. CI/CD mit GitLab CI und ArgoCD im Eigenprojekt. Automatisierung mit Jira-Automation und Python-Jira (Ticketerstellung, Zuweisung, Benachrichtigung und Bereinigung). Erste Erfahrung mit Coding-Agents (Claude Code).
Automotive & Prozessmanagement
Langjährige Erfahrung im Volkswagen Konzern: Problem Resolution Management, Prozessoptimierung, KVP und Serienfreigabe sicherheitskritischer Software. Beiträge zu Automotive-SPICE-Assessments mit vollständig erfüllten Anforderungen. Erfahrung mit V-Modell, SAFe, Projektsteuerung, Stakeholder-Management und Koordination externer Entwicklungspartner.
Projekt und praktische Erfahrungen
Eigenprojekte 2026:
- n8n-Workflow: zweistufige LLM-Bewertung lokal (Python/FastAPI, NocoDB), GitLab CI/ArgoCD
- IDP: lokale Lieferschein-Erfassung (Docling, LLM), Human-in-the-Loop
- MeetingMind: lokales RAG (Qdrant, Ollama), 80% Antwortgenauigkeit
- Churn Detection (XGBoost, SHAP), NLP-Fine-Tuning (F1 0,842, RoBERTa)
- E-Commerce: 540.000 Transaktionen, RFM, Cross-Selling
Berufserfahrung:
- CARIAD 2019–25: Problem Resolution (Travel Assist), KPI-Dashboards, Ticketautomatisierung, ASPICE „Fully Achieved“
- CARMEQ 2016–18: Funktionsverantwortung Querführung/Umfeldwahrnehmung (Parkassistent)
- 2011–15: Bildverarbeitung (C++/OpenCV) für Infotainment-Tests, 4 Konzernmarken
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischgutRussischMuttersprache
Projekthistorie
06/2026 – heute | Selbstständig (tellaev.de) | Freelance Data Scientist & AI Developer
Eigenprojekte 2026 (kein Kundenauftrag, Konzeption und Entwicklung alleinverantwortlich)
- Intelligenter n8n-Workflow (in Entwicklung): self-hosted, DSGVO-konform ohne Cloud-KI. Extraktions-Service (Python/FastAPI), zweistufige Bewertung mit lokalem LLM (Grobfilter, Detailbewertung als strukturiertes JSON), Konfiguration in NocoDB, Deployment per GitLab CI/ArgoCD, CPU-Optimierung. Erster Baustein eines geplanten Ökosystems aus Workflows und KI-Agenten.
- IDP-Pipeline Lieferscheine (Pilot/PoC): PDF per E-Mail, Parsing mit Docling, Feldextraktion durch lokales LLM (Ollama), Ablage in PostgreSQL. Konfidenz-Check mit Review-Queue (Human-in-the-Loop, FastAPI/React). Kein Dokument verlässt das Netzwerk.
- MeetingMind: lokales RAG für Meeting-Protokolle (Docling, Qdrant, Ollama/llama3.1, nomic-embed-text). Evaluation mit Golden Dataset (15 Fragen, 3 LLMs): 80 % Antwortgenauigkeit, 100 % Retrieval-Trefferquote.
- Weitere: NLP-Klassifikation (RoBERTa, F1 0,84), Churn Detection (XGBoost, SHAP), E-Commerce-Analyse (RFM, Cross-Selling, 540.000 Transaktionen).
Technologien: n8n, Python, FastAPI, Ollama, Docling, Qdrant, PostgreSQL, NocoDB, GitLab CI, ArgoCD, PyTorch, Hugging Face Transformers, XGBoost, SHAP
Freiberufliche Data Scientist & AI Developer mit Fokus auf lokal gehostete KI-Lösungen für den deutschen Mittelstand. Entwicklung praxisnaher RAG-Systeme, Intelligent Document Processing (IDP) und KI-gestützter Workflow-Automatisierung mit modernen Open-Source-Technologien – demonstriert anhand eigenentwickelter Business-Prototypen.
Rolle: Problem Resolution Manager
Kunde/Branche: Automotive, Volkswagen Konzern (Festanstellung bei CARIAD)
Beschreibung: Problem-Resolution-Management für das Travel Assist System bis zur Serienfreigabe von Schlüsselmodellen des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation). Alle Automotive-SPICE-Assessments "fully achieved". Definition von KPIs und Tracking-Dashboards, Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung eines KVP-Prozesses, Automatisierung von Ticketprozessen (automatische Ticketerstellung, Zuweisung an verantwortliche Teams, Teambenachrichtigung, Ticketbereinigung). Begleitung der Agilen Transformation vom V-Modell zu SAFe. Stakeholder-Management intern und extern.