Fabian

Hi, ich bin Franz Fabian – Software Engineer und KI-Architekt mit Fokus auf Forecasting, Private AI und Agentensysteme. Ich entwickle End-to-End-Lösungen von der Idee bis zum produktiven Betrieb in regulierten Branchen – nicht nur im Pitch. Mein Schwerpunkt liegt an der Schnittstelle von Forschung und Produktion: Transformer-basierte Zeitreihenmodelle (z. B. PatchTST), Private-AI-Architekturen auf eigener Infrastruktur sowie Multi-Agent-Systeme mit Orchestrierung, Observability und Audit-Trails. Technisch arbeite ich auf der gesamten Bandbreite: Backend (FastAPI/Python), Frontend (Angular/TypeScript), Docker- & Deployment-Setups, Datenpipelines sowie KI/ML-Systeme mit Fokus auf Forecasting, LLMOps/MLOps und Vektordatenbanken. In meinen Projekten geht es u. a. um Zeitreihen (z. B. Finanz- und Industriedaten), Feature-Engineering, Modelltraining (TensorFlow/Keras) und skalierbare API-Architekturen, die typischerweise 15–30 % bessere Forecast-Genauigkeit gegenüber klassischen Verfahren wie ARIMA oder Prophet erreichen. Was mich besonders interessiert: • SLM-first-Architekturen statt „ein Modell für alles" • Private AI als Antwort auf EU AI Act und Datensouveränität • Multi-Agent-Systeme mit MCP, Tool-Calling und Guardrails • Kostenbewusstes Routing zwischen Spezial- und Fallback-Modellen Daneben bringe ich Industrie-Erfahrung aus dem Umfeld HMI/Monitoring & Automatisierung (z. B. TwinCAT/Beckhoff) sowie hardwarenahe Programmierung in C/C++, RF-Schnittstellen und sensorbasierte Systeme mit. Studiert habe ich Elektrotechnik und Informationstechnik an der Ernst-Abbe-Hochschule Jena. Ich lege Wert auf sauberen Code, robuste Schnittstellen, gute Doku und pragmatische Lösungen – und schreibe regelmäßig über Private AI, Forecasting-Architekturen und Agentensysteme, auf Deutsch und Englisch. Wenn du jemanden suchst, der Software + Daten + KI wirklich zusammenbringt – ob für KI-Strategien 2026, private LLM-Deployments oder konkrete Forecasting-Projekte: Lass uns sprechen.