21.10.2026 aktualisiert
verifiziert
Premiumkunde
100 % verfügbarPrincipal Consultant | KI/DevOps/FullStack Softwareentwickler
Wien, Österreich
Nur Remote
Informatik und Robotik, Belarusian National Technical University (1997-2002)Über mich
Principal Consultant und Softwarearchitekt, 20+ Jahre: cloud-native Systeme, KI/LLM-Anwendungen (GenAI, Agenten), ereignisgesteuerte Plattformen (Kafka, Flink), AWS/Azure/GCP, Kubernetes, CI/CD. Hands-on von der Architektur bis zum Produktivbetrieb. Offizieller Einzelunternehmer. Wien, AUT
Skills
Clean ArchitectureAzure FunctionsAPIsKünstliche IntelligenzEntwurfDevOpsWeb EntwicklungPythonMachine LearningAzure Data LakeSystem DesignRust (Programming Language)Google CloudChatbotsAzure Data Factory
KI- und LLM-Anwendungsentwicklung
Konzeption und Umsetzung von KI-gestützten Systemen, darunter LLM-Agenten, GenAI-Demonstratoren, Self-Service-Plattformen mit agentischer KI sowie LLM-as-a-Judge-Qualitaetsschichten. Einsatz von Azure OpenAI, AWS Bedrock, Langfuse und MCP fuer produktionsreife KI-Loesungen.
Cloud-Architektur und DevOps
Entwurf und Betrieb skalierbarer, cloud-nativer Infrastrukturen auf AWS, Azure und GCP. Einsatz von Terraform, Kubernetes, Helm, CI/CD-Pipelines (GitHub Actions, Bitbucket Pipelines) sowie Observability- und Sicherheitskonzepten fuer Produktionssysteme.
Full-Stack-Webentwicklung
Entwicklung vollstaendiger Webanwendungen mit React, Next.js, TypeScript, Node.js sowie Java/Quarkus im Backend. Umsetzung von GraphQL- und REST-APIs, WebSocket- und WebRTC-Integrationen sowie mandantenfaehigen Plattformen mit rollenbasierter Autorisierung.
Echtzeit-Datenstroeme und Messaging
Entwurf und Implementierung von Streaming-Architekturen mit Apache Kafka, Flink und Confluent. Umsetzung von Schema-Registry-Integration, Kafka-Topic-Provisionierung und Pipeline-Persistenz mit Hibernate/Flyway.
Python-Entwicklung und Data Engineering
Einsatz von Python mit FastAPI, PydanticAI, Django, Flask, SQLAlchemy, NumPy, Pandas, Pytorch und scikit-learn fuer Backend-Services, KI-Pipelines und Datenverarbeitung seit 2008.
Java-Entwicklung
Langjaerige Erfahrung mit Java (1.3 bis 21), Spring Boot, Quarkus, Flyway, JBoss, Tomcat und Gradle fuer die Entwicklung robuster Backend-Dienste und Microservices-Architekturen seit 2004.
Microservices- und Containerisierung
Refactoring und Skalierung von Microservices in Java, Python und R auf Kubernetes (k8s). Migration von Legacy-Infrastrukturen auf OpenShift-Cluster mit Helm-Charts, Tekton-Pipelines und ArgoCD.
Datenbankmanagement
Einsatz relationaler und nicht-relationaler Datenbanken wie PostgreSQL, Cosmos DB, MongoDB, Redis, MySQL und Bigtable in skalierbaren Cloud-Architekturen.
Rust-Entwicklung
Entwicklung performanter Rust-Anwendungen, darunter eine Neuimplementierung des Python-Docling-Projekts mit ONNX-Layout, TableFormer/OCR-Stack und Whisper-ASR sowie Node.js/TypeScript-Bindings.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
DeutschgutEnglischverhandlungssicherRussischMuttersprache
Projekthistorie
Performante Rust-Neuimplementierung von Python Docling, aufgenommen in das offizielle Docling-Projekt, die über 20 Dokumentformate (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, Bilder, Audio) in eine einheitliche DoclingDocument-Struktur für KI/RAG-Pipelines umwandelt. Reiner Rust-PDF-Parser mit ONNX-Layout/TableFormer/OCR-Stack und Whisper-ASR; 2–57× weniger Speicher und bis zu 46× schneller als Python, mit Node.js/TypeScript-Bindings. Erzeugt Markdown, docling-JSON und DocLang (.dclx) und enthält ein modulares RAG-Subsystem: Chunking, austauschbare Embedder und Vektordatenbanken, Hybrid-/Multi-Query-/HyDE-Retrieval sowie eine REST-API.
Repository: https://github.com/docling-project/docling.rs
Verantwortung fuer Architektur und Engineering von KI/LLM-gestuetzten Anwendungen, verteilten ereignisgesteuerten Plattformen und Full-Stack-Webprodukten. Projekte umfassen eine Self-Service-Plattform fuer agentische KI, GenAI-Demonstratoren fuer Vertriebs- und Angebotsprozesse, eine Plattform fuer Konzertveranstalter, einen Web-Client fuer KI-Chatbot-Systeme sowie ein Fahrzeugdaten-Streaming-System und ein Online Sales Forecasting Tool. Stack: Node.js, React, Next.js, Java, Quarkus, Flyway, Python, PydanticAI, PostgreSQL, Cosmos DB, Redis, Apache Kafka, Flink, Confluent, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Langfuse, MCP, Terraform, Kubernetes, Helm, AWS, Azure.
Arbeit an einem grossen B2B-Projekt in der Modebranche (#1 auf dem US-Markt), Integrationsaufgaben und Entwicklung einer benutzerdefinierten ETL-Engine. Profiling und Refactoring von Node.js-Microservices, Design und Implementierung von Box.com- und Dropbox-Konnektoren fuer die ETL-Engine (Go lang), Integration von Threedium 3D-Modellen. Stack: Node.js, ReactJS, TypeScript, redux, lerna, grpc-web, Go lang, GRPC, protobuf, Threedium, Rust, Docker, Kubernetes, Google Cloud Platform, MongoDB, PostgreSQL, Bigtable.