19.10.2026 aktualisiert
verifiziert
Premiumkunde
100 % verfügbarSenior Software Engineer | Java, Go, Python, Kubernetes, KI-Systeme (RAG, LLM)
Dresden, Deutschland
Weltweit
B. Sc. Informatik, FernUniversität in Hagen (2012–2015)Über mich
Freiberuflicher Softwareentwickler und Berater, Dresden. 20 Jahre Berufserfahrung: Backend in Java, Go und Python, Kubernetes seit 2016, AWS-zertifiziert. Seit 2025 Entwicklung und Betrieb einer eigenen KI-Plattform (RAG, selbst gehostete Sprachmodelle). Projekte für Volkswagen, Siemens, Staffbase.
Skills
Argo CDGitOpsMLflowFlux CDMLOpsKubernetes-SicherheitJavaAPIsKünstliche IntelligenzPythonPostgreSQLSoftware ArchitectureRabbitMQRedisAnsible
Freiberuflicher Softwareentwickler und Berater, 20 Jahre Berufserfahrung, davon über zehn Jahre in Cloud- und Plattformprojekten für Konzerne und Mittelstand (u. a. Volkswagen, Siemens, Miles & More, Staffbase). AWS Certified Solutions Architect.
Backend- und API-Entwicklung
Services in Go, Python (FastAPI) und Kotlin/Java; GraphQL- und REST-APIs; Microservices; mandantenfähige SaaS-Systeme mit Rollen- und Rechteverwaltung; ereignisgetriebene Verarbeitung mit Job-Queues und Workflow-Engines (NATS, RabbitMQ); Datenmodellierung und Query-Optimierung in PostgreSQL.
Architektur und Qualität
Softwarearchitektur, Domain-Driven Design, Legacy-Modernisierung und Refactoring; Testautomatisierung (Testcontainers, Ginkgo/Gomega, pytest, Playwright); Code-Reviews, Architecture Decision Records, technische Dokumentation, Einarbeitung von Teams.
Kubernetes und Cloud-Infrastruktur
Aufbau und Betrieb von Kubernetes-Plattformen (k3s, GKE, EKS) mit GitOps (Flux CD, ArgoCD), Secrets-Verwaltung (SOPS/Age), Monitoring (Prometheus, Grafana, Loki) und Security-Hardening (NetworkPolicies, signierte Images, WireGuard). Betrieb auf AWS, GCP und Hetzner.
KI-Systeme: Suche, RAG und Sprachmodelle
Hybride Suche aus BM25, Dense Embeddings, SPLADE, ColBERT und Cross-Encoder-Reranking auf Qdrant; RAG-Systeme für deutschsprachige Dokumente; LoRA-Fine-Tuning (TRL/PEFT); selbst gehostete Inferenz mit vLLM und Ollama, On-Premise oder in europäischer Cloud, DSGVO-konform. Semantische Suche und NLP seit 2009.
KI-gestützte Entwicklung
Seit 2025 tägliche Softwareentwicklung mit Claude Code und eigenen Agenten-Workflows (MCP); Absicherung durch Tests, Code-Reviews und CI/CD.
MLOps und Datenpipelines
Experiment-Tracking und Modell-Registry (MLflow, Aim), Datenlabeling (Argilla, LLM-as-Judge), Evaluationsläufe mit statistischen Kennzahlen. Web-Crawler (Headless Chrome), Dokumentenverarbeitung (Apache Tika, Gotenberg), Volltext- und Geodaten-Anbindung.
Programmiersprachen
Go (seit 2021), Python (seit 2017), Java/Kotlin (seit 2006), TypeScript/JavaScript, SQL, Bash; ferner C++, Rust, Scala.
Datenbanken
PostgreSQL (CloudNativePG, HA, Volltextsuche, Indexdesign), Qdrant, Redis, MinIO/S3, MongoDB, Oracle, MySQL; Apache Spark/Hadoop.
DevOps und CI/CD
GitHub Actions, GitLab CI, Docker, Ansible, Terraform, Helm, Kustomize, Flux CD, ArgoCD, cert-manager.
AI/ML-Frameworks
PyTorch, Hugging Face Transformers, sentence-transformers, PEFT/LoRA, TRL, vLLM, Ollama, MLflow, Aim, TensorBoard, Argilla, LitServe.
Adobe Experience Manager
Vier Jahre AEM-Projekte (Sites, Assets, Java/OSGi, Sling, JCR, HTL); Adobe Certified AEM Lead Developer.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2025
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Entwicklung und Betrieb einer SaaS-Plattform zur Analyse öffentlicher Ausschreibungen für deutschsprachige KMU. Go-Backend mit GraphQL-API, mandantenfähige Architektur mit Rollen- und Rechteverwaltung, Workflow-Engine, Crawling- und Dokumentenpipeline, hybride Suche auf Qdrant, LLM-Fine-Tuning und selbst gehostete Inferenz (vLLM) auf eigener GPU-Infrastruktur
Bilderkennungs-API für Kunstlogistik und Galerie-Digitalisierung: GPU-gestützte Bildanalyse für Museums- und Galeriebestände, ML-Inferenz mit LitServe, API mit FastAPI und Strawberry GraphQL, PostgreSQL, React-Frontend. Reproduzierbares Deployment per Ansible und Docker auf Kunden-Infrastruktur (On-Premise).
Pipeline zur Extraktion strukturierter Veranstaltungsdaten aus Webquellen mit selbst gehostetem DeepSeek-R1 auf dediziertem GPU-Server (Hetzner), ohne externe LLM-APIs.