30.07.2026 aktualisiert


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Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2016
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Recherche und Aufbau einer lokalen LLM Infrastruktur auf Basis eines AMD Ryzen 7950X / 64GB RAM / AMD Radeon R9700 AI Pro.
Tech Stack:
- öffentlich erreichbarer Kong API Proxy mit Token Auth, RBAC mit Limitierung des Zugriff auf verfügbare lokale LLMs, definierbarem Token Limit pro User
- Forwarding der Requests an Kong an einen Python basierten Proxy Server (Inhouse Raspberry Pi) der über das Tuya SDK eine schaltbare Steckdose steuert und den Server startet. Nach einem Timeout von 20 Min. ohne Anfrage wird der Server heruntergefahren und die Steckdose ausgeschaltet
- Zwischenspeicherung der Anfragen in einer Redis Queue mit Node.js fastify Server
- Betrieb von bis zu 35B grossen LLMs auf llama.cpp / llama-server auf einer Ubuntu Proxmox VM
- Entwicklung eines Laravel Moduls für die standardisierte Verwendung mit Async Support über eine Callback URL / Polling
- Usage Logging über Grafana (Gesamt Input / Output Tokens, Queue Size im Zeitverlauf, Usage je Token / User, etc.)
Konzeption und Umsetzung einer Webapp für das Monitoring von politischen Aktivitäten in deutschen Medien mit Bezug auf Tierrechte / Tierwohl für einen deutschen Tierschutzverein. Grober Ablauf: regelmäßiges Abfragen von News Suchergebnissen für alle Mitglieder des deutschen Bundestags und Bewertung der gefundenen Artikel über mehrstufige Prompts an sowohl ein lokal betriebenes LLM auf eigener Hardware als auch auf Openrouter gehosteten Modellen. Import der Politikerdaten sowie Export der gefundenen Aktivitäten erfolgt an eine von dem Tierschutzverein verwendeten CiviCRM Instanz.
Tech Stack:
- Laravel Inertia
- Queue Workflow für asynchrones und resilientes Abwickeln der ca. 3000 analysierten URLs pro Durchlauf
- Anbindung an eigene Scraper Infrastruktur (s. verwandtes Projekt)
- Anbindung an lokalen LLM Server auf llama-server Basis (s. verwandtes Projekt)
- Definition der nötigen Infrastruktur über Ansible und Betrieb auf AWS EC2 / RDS
Umsetzung einer VueJS App auf Basis von Figma Layouts und Anbindung an ein Python Backend für die Steuerung von AI generierten Antworten auf Social Media Kommentare.
Tech Stack:
- VueJS / Pinia / Vue Router
- Anbindung an Python REST API
- Integration in das Deployment auf Github Actions