14.05.2026 aktualisiert

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Premiumkunde
100 % verfügbar

Senior AI Engineer & Solution Architect | LLM · RAG · Computer Vision | Ex-CEO €3.2M

Augsburg, Deutschland
Nur Remote
Master of Science, Physik, University of Augsburg (Grade: 1.85, Top 10%)
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Profilanlagen

2026-05-12-cv-Julian-Berlow.docx.pdf

Über mich

Freelance AI/ML Engineer mit 8+ Jahren Erfahrung in Production AI. Ehem. CTO/CEO (€3.2M Funding, 15 Team). Spezialisiert auf Computer Vision, LLM-Systeme (RAG, Fine-Tuning, LangChain), MLOps. Python, PyTorch. Remote.

Skills

AI AgentsLlamaIndexLangChainKünstliche IntelligenzComputer VisionCloud ComputingPythonMachine LearningOpenCVTensorFlowNext.jsSolution ArchitectureModel Driven ArchitecturePyTorchLarge Language ModelsMulti-Agent SystemsDeep LearningAWS ECSMachine Learning OperationsAWS EKS
AI/ML Architecture & LLM Development
Expertise in designing and building production-grade AI/ML systems powered by Large Language Models, including LLM fine-tuning (QLoRA, LoRA), prompt and context engineering, RAG pipelines with LangChain and LlamaIndex, vector databases, RLHF, LLM agents, and benchmarking performance. Multi-agent-systems and common agent model architecture e.g. for AI cost optimization. Track record of 90% accuracy improvement in computer vision systems.

MLOps & Cloud Infrastructure
Proficiency in establishing MLOps pipelines, Docker-based deployment, CI/CD processes, and Cloud Computing infrastructure on AWS (ECS, EKS) and GCP. Demonstrated 80% acceleration of release cycles through MLOps integration and automated model deployment pipelines.

Python & ML Frameworks
Expert-level Python programming since 2017, with hands-on experience in PyTorch, TensorFlow Lite, scikit-learn, pandas, numpy, and matplotlib for building and deploying machine learning models.

Computer Vision & Deep Learning
Building computer vision and deep learning systems for precise 3D reconstruction using PyTorch, TensorFlow Lite, and OpenCV, including CUDA-optimized algorithms and edge computing integration.

Web Development
Development of AI-powered web applications using Next.js, React, TypeScript, Node.js, Supabase with Edge Functions, FastAPI, and Heroku, with experience building market-ready product versions.

Technical Leadership & Team Management
Leadership of cross-functional hardware and software teams of up to 15 employees, with focus on agile AI product development, mentoring, performance management, and hiring processes elevated to VC startup level.

DevOps & Infrastructure
Implementation of Docker-based deployment pipelines, CI/CD processes, and Cloud Computing infrastructure on AWS (ECS, EKS) and Kubernetes for scalable and reliable system operations.

Erfahrung

Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2026

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher

Projekthistorie

Agentic AI Platform für Enterprise

AI Engineer & Solution Architect
Ziel: Aufbau einer Multi-Agent AI-Plattform für automatisierte Arbeitsabläufe — von Datenverarbeitung über Research bis zur Ausführung komplexer Tasks.
Aufgaben und Erfolge:
  1. Architektur und Implementierung einer Multi-Agent-Orchestrierungs-Plattform
  2. Entwicklung von Sub-Agent-Systemen mit Task-Delegation und Context-Management
  3. Integration von mehreren LLM-Providern mit intelligentem Fallback
  4. Aufbau von Cron-basierten automatisierten Workflows (Job Search, Email Triage, Memory Management)
  5. Browser-Automation und Tool-Integration für vollständige Agent-Autonomie
Verwendete Technologien:
[Python · LangChain · Ollama · Docker · Anthropic Claude · Multiple LLM Providers · Web Scraping · Browser Automation · OpenClaw]

Freelance AI/ML Consultant & CTO Advisor

Freelance AI/ML Consultant & CTO Advisor
Independent practice for SMB and scale-up clients. Remote-first, autonomous.

Engagement focus:
  1. LLM product development: RAG, agents, evaluation pipelines (Langfuse, custom evals)
  2. AI infrastructure: local/on-prem inference, MoE optimization, agent gateway deployment
  3. Computer vision & 3D: production CV pipelines, 3D reconstruction (10+ years)
  4. Fractional CTO advisory: architecture review, technical due diligence, team coaching

Active offerings:
  1. Managed OpenClaw — Build & Transfer of open-source AI agent gateways on customer infrastructure (Hetzner/on-prem, Tailscale, systemd)

AI Avatar System

Mischok GmbH

Internet und Informationstechnologie

10-50 Mitarbeiter

Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Avatar-Systems als digitaler IT Dozent.
Aufgaben und Erfolge:
  1. Evaluation gängiger Frameworks für Avatar mit möglichst hohem lokalen Anteil
  2. Aufbau der AI Architektur, um möglichst Realtime fähig zu sein
  3. Finetuning und Prompt Engineering von lokalen Sprachmodellen, um IT Fachsprache passend zu vermitteln
  4. Integration von HeyGen für die Avatar-Anzeige, da zu diesem Zeitpunkt die lokalen Varianten noch nicht realtime fähig waren.
Verwendete Technologien:
Python · PyTorch · Claude Code · HeyGen API · LlamaCPP · LangChain · vLLM · Langfuse

Head of AI Product

Mischok GmbH
Building an AI product division within a service company. Development of pmTowerX, an LLM-powered project health tool for enterprise clients. Integration of LLM capabilities for intelligent risk detection. Change management from service to product mindset. Interim management of Academy team (8 employees). Establishment of modern software development processes and MLOps pipeline. Achieved 50% margin increase through process automation and AI integration. Tech Stack: Python, LangChain, PyTorch, PostgreSQL, Supabase, React JS, Typescript, Heroku, FastAPI, LiteLLM, Langfuse, vLLM, LlamaIndex.

Enterprise RAG-System mit LlamaIndex

Mischok GmbH

Internet und Informationstechnologie

10-50 Mitarbeiter

Ziel: Entwicklung einer Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline für intelligente Dokumentensuche und Wissensmanagement speziell für den Projektmanagment Status laufender Projekte.

Aufgaben und Erfolge:
  1. Implementierung einer RAG-Pipeline mit LlamaIndex für Projektmanagement Daten
  2. Entwicklung von Hybrid-Search und Re-Ranking für verbesserte Retrieval-Qualität
  3. Aufbau von Vektordatenbank-Infrastruktur mit Qdrant
  4. Aufbau einer stabilen Ingestion Pipeline mit Docling
Verwendete Technologien:
Python · LlamaIndex · LangChain · Docling · Vector Database · Docker

Computer Vision und Deep Learning Consulting

Julius Zorn GmbH

Pharma und Medizintechnik

1000-5000 Mitarbeiter

Ziel: Evaluierung der Deep Learning und Segmentation Strategie für ein medizintechnisches Produkt. Hintergrund: ein anderer Dienstleister kam hier seit längerem nicht weiter (unzuverlässige Segmentierung)

Aufgaben und Erfolge:
  1. Durchdringen der entwickelten Pipeline
  2. Abgleichen mit state-of-the-art Segmentierungs Methoden
  3. Ausarbeiten mehrere Lösungsvorschläge inkl. Prototyping zum Aufheben der Blockade
  4. Reporting an Geschäftsführung und Betriebsverantwortliche inkl. Empfehlung
  5. High value delivery mit Expert Stundensatz (300€/h)
Verwendete Technologien:
Python · PyTorch · TensorFlow Lite · u2net · OpenCV

CTO + CEO

Scoobe3D GmbH
Development and production of innovative 3D handheld scanners with novel technology. As CTO: Building computer vision and deep learning systems for precise 3D reconstruction using PyTorch, TensorFlow Lite, and OpenCV. Leading cross-functional hardware and software teams (15 employees). Docker-based deployment pipelines, CI/CD, cloud infrastructure (GCP). Defining technical vision with CUDA-optimized algorithms and edge computing integration. As CEO: Translating complex AI technology into marketable product strategies, investor relations resulting in 3.2M EUR funding, cross-functional collaboration. Achievements: 90% accuracy improvement in CV systems, 80% faster release cycles, top 10% employee retention. Tech Stack: Python, PyTorch, TensorFlow Lite, OpenCV, CUDA, Computer Vision, MLOps, Docker, Kubernetes, GCP.

Development Team Lead

QUISS AG (now: Atlas Copco)
Production and sales of inspection systems for quality control. Responsible for development and project management from feasibility to series production. Development of an optical 3D inspection system to series production readiness. Technical project management: project planning, FMEA, status meetings. Managing a 3-person development team. Developed functional prototype within 6 months and presented at trade fair (Automatica). Accelerated a work process from 2 days to 1.5h through automation.

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