14.10.2026 aktualisiert
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Senior AI Engineer | Python, Azure, RAG & Datenintegration
Stuttgart, Deutschland
Stuttgart +50 km
Bachelor of Engineering (B.Eng.), Internet der Dinge, Hochschule Aalen, 02/2021Über mich
Ich entwickle KI-Anwendungen mit Python, Azure und RAG, binde Datenquellen an und übergebe die Lösung verständlich an Ihr Team. Dazu kommen praktische KI-Workshops, die ich selbst konzipiere und leite.
Skills
RAGAzure FunctionsFine-TuningAPIsKünstliche IntelligenzMicrosoft AzureData IntegrationPythonPostgreSQLSQLData ScienceGenerative AIDocker
Ich entwickle KI-Anwendungen, die vorhandene Daten und Systeme nutzbar machen. Meine Schwerpunkte sind Dokumentensuche mit RAG, Python-Schnittstellen, Datenpipelines und Azure-Anwendungen. Ich begleite die Aufgabe von der technischen Klärung über die Umsetzung bis zur dokumentierten Übergabe an Ihr Team.
Was Sie beauftragen können
• Dokumente und Wissensbestände mit RAG durchsuchbar machen.
• Datenquellen, APIs und vorhandene Anwendungen mit Python und SQL verbinden.
• KI-Anwendungen auf Azure umsetzen und den Betrieb nachvollziehbar aufsetzen.
• Ihr Team in praktischen KI-Workshops zur eigenen Weiterarbeit befähigen.
Konkrete Projekterfahrung
• Hochschule Esslingen, 2024–2026: Mehr als zehn KI-Workshops selbst konzipiert und geleitet. Praktische Aufgaben zu Python, lokalen Sprachmodellen, RAG und Agenten entwickelt. Öffentlich dokumentiertes RAG-Lehrsystem mit PDF-Aufbereitung, Vektorindex und Chat auf Basis von Ollama und LlamaIndex.
• findyouraitool, 2023–2024: Eigenes Produktprojekt im Viererteam. Als Product Owner und Cloud-Architekt Produktanforderungen, semantische Suche und Azure-Betrieb betreut; App Service, Functions, Datenbanken, Key Vault und Kostenbudgets. Der Katalog umfasste damals nach eigener Zählung über 3.500 KI-Werkzeuge.
• Aktuell, 2026: Produkt- und Betriebsverantwortung für iQuest34, eine eigene Lernanwendung im Team. Python-Webanwendung, automatisierte Bereitstellung, Registrierung und E-Mail-Bestätigung, Anbindung der Bezahlstrecke. Livebetrieb und echte Mailabläufe funktional geprüft.
Hinzu kommt Data-Science-Kundenarbeit bei P3 im Automotive-Umfeld: Datenaufbereitung, Prototypen, Azure-Architekturentwürfe und Abstimmung mit den Projektbeteiligten.
Technischer Schwerpunkt
Python, SQL, APIs, FastAPI, PostgreSQL, Docker und Git/CI/CD; Microsoft Azure; RAG, Vektorsuche und LlamaIndex. LLM-Fine-Tuning als zusätzliche praktische Erfahrung, MCP und n8n aus Workshop- und Eigenprojektarbeit.
Deutsch und Russisch Muttersprache, Englisch verhandlungssicher. Für passende Projekte bin ich verfügbar. Start und Umfang stimmen wir gemeinsam ab.
Arbeitsmaterialien: https://github.com/2undvierzig/Generative-KI-Workshop
Aktueller Betriebsbeleg: https://iquest34.de
English overview
I build Python and Azure applications, connect data sources and implement RAG-based document search. I combine hands-on implementation with practical AI workshops and a clear handover to your team.
Erfahrung
Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRussischMuttersprache
Projekthistorie
Aktuelle eigene Produktarbeit im Team. Betreiberverantwortung für die Lernanwendung iQuest34: Python-Webanwendung, automatisierte Bereitstellung, Registrierung mit E-Mail-Bestätigung, Passwortwiederherstellung und Anbindung einer Bezahlstrecke. Ergebnis: Produktiver Livebetrieb; Registrierung und echte E-Mail-Abläufe funktional geprüft. Öffentlicher Arbeitsbeleg: iquest34.de.
Aufgabe: Praktische KI-Anwendungen für Studierende, Mitarbeitende und Lehrende vermitteln.
Eigene Verantwortung: Mehr als zehn Workshops konzipiert und geleitet; Semestertermine organisiert, Python-Übungen zu Open-Source-LLMs, RAG und Agenten entwickelt und Studienprojekte technisch betreut.
Arbeitsbeleg: Öffentlich dokumentierte RAG-Pipeline mit PDF-Aufbereitung, Vektorindex und Ollama-/LlamaIndex-Chat sowie semesterweise Unterrichtsnotebooks.
Öffentliche Arbeitsmaterialien: https://github.com/2undvierzig/Generative-KI-Workshop
Aufgabe: Einen durchsuchbaren B2B-Katalog für KI-Werkzeuge aufbauen.
Eigene Verantwortung: Product Owner und Cloud-Architekt im Viererteam; Produktanforderungen und Business Cases, semantische Suche und Crawler-Pipeline sowie Azure-Betrieb mit App Service, Functions, Blob Storage, Azure SQL/Cosmos DB, Key Vault, Monitor und Kostenbudgets.
Ergebnis: Veröffentlichte Plattform mit damals nach eigener Zählung über 3.500 gelisteten KI-Werkzeugen.