Niklas

Über mich

Ich bin KI- und Fullstack-Entwickler (Python und TypeScript) mit 7 Jahren Erfahrung in den Bereichen Machine Learning, NLP und LLMs. In verschiedenen Branchen wie Transport, Sport, Energie und Gesundheitswesen habe ich maßgeschneiderte KI-Lösungen und LLM-basierte Anwendungen entwickelt und implementiert. Kompetenzbereiche: 🤖 KI & LLM-Anwendungen: Entwicklung und Deployment von Machine Learning Modellen. 🧠 NLP: Textverarbeitung, automatisierte Dokumentenanalyse. 💬 Chatbots & AI-Agents: Entwicklung von Conversational Agents für Kundensupport und interne Systeme. 🔧 LLM Fine-Tuning: Anpassung von LLMs für spezifische Anwendungsfälle. ☁️ Cloud (GCP, AWS, Azure): Skalierbare KI-Lösungen. 🛠️ ETL & Datenverarbeitung: Optimierung von Datenflüssen. 🚀 DevOps & MLOps: CI/CD, Docker, Kubernetes. Berufserfahrung: 📊 Machine Learning: CNN, Transformer, LSTM, Random Forest. 🔍 LLMs: GPT-3/4, Falcon, Llama2. 📝 NLP-Projekte: Dokumentenklassifizierung, Informationsextraktion. 🧩 Prompt Engineering & RAG: Präzise Prompts, verbesserte Informationsabfrage. 🌐 APIs & Deployment: Bereitstellung von KI-Modellen und Chatbots über Flask/FastAPI. Software & Tools: 💻 Programmiersprachen: Python, SQL, TypeScript, JavaScript, Go, PHP. 🔬 ML-Tools: PyTorch, TensorFlow, MLFlow, LangChain. 🗄️ Datenbanken: MongoDB, PostgreSQL, Redis. 🛠️ DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD (GitLab, Ansible), Terraform. 🎨 Frontend: React, Angular, Svelte, Vue.js, Next.js. 🎨 Design: Figma, Adobe XD.

Skills

Expert:in

Full Stack Development

AI Development

Python

AI Consulting

Machine Learning

Google Cloud Platform

TypeScript

Angular

React

Backend Development

Frontend Development

Data Science

Microservices

FastAPI

Fortgeschritten

AWS

Docker

Kubernetes

Terraform

IT Projektmanagement

UX Design

Grundkenntnisse

C++

Java

Portfolio

Enwicklung eines AI Sales Produkts als Co-Founder, KI & Produkt

Entwicklung einer ML Plattform

Entwicklung einer Entscheidungshilfe für Lebertransplantationen

Gesamtes Portfolio ansehen

Projekte

Co-Founder, KI & Produkt einer AI Sales Plattform
Zell · IT, Software und Telekommunikation · bis zu 10 Mitarbeiter:innen
2024
KI & LLM Entwicklung

Entwickelte mehrsprachige Sprachassistenten (Deutsch, Englisch, Italienisch) mit Vapi, Retell und Bland AI zur Simulation von Verkaufsgesprächen

Transkribierte Kundenanrufe mit hoher Genauigkeit mithilfe von Deepgram, was eine detaillierte Analyse ermöglichte

Analysierte Anruftranskripte mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs), um Erkenntnisse zu Kommunikationsstil, Verkaufstechniken, Einwandbehandlung und wichtigen Ausschnitten zu gewinnen

Aggregierte Anrufdaten in umfassenden wöchentlichen Berichten für Manager, die wichtige Anrufe, Erfolge und Verbesserungspotenziale hervorhoben, und sparte so Vertriebsmanagern bis zu 8 Stunden pro Woche beim Anhören von Kundentelefonaten

Automatisierte die Erstellung personalisierter Verbesserungskurse, wobei KI-gesteuerte Simulationen von Anrufen für verbesserte Lernerfahrungen integriert wurden

Implementierte die Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen mit CrewAi, LangGraph und AutoGen

Entwicklung der Plattform

Entwarf und entwickelte die Zell-Anwendung von Grund auf in 3 Monaten, erzielte dabei 6k ARR in den folgenden 2 Monaten

Co-entwickelte das Frontend mit Next.js, Prisma ORM, NextAuth.js, MongoDB, Shadcn und Tailwind CSS

Entwickelte ein Python-Paket für Backend- und KI-Logik, implementierte Unit-Tests mit pytest und stellte Backend-Endpunkte als serverless GCP Functions bereit

Nutzte Infrastructure as Code (IaC) durch Erweiterung einer benutzerdefinierten Bibliothek von Terraform-Modulen und GitHub Actions für schnelle und zuverlässige Bereitstellung

Richtete eine schnelle Entwicklungsumgebung mit Docker Compose ein, die die lokale Bereitstellung von MongoDB, dem Frontend und serverless Functions in weniger als 30 Sekunden ermöglichte

Produktmanagement

Führte Interviews mit Kunden durch, um Feedback zu sammeln und Funktionsanforderungen zu identifizieren

Entwarf neue Features in Figma und entwickelte eine langfristige Vision für Zell
Entwicklung eines Text-To-SQL Chatbots
Code17 · IT, Software und Telekommunikation · 10–25 Mitarbeiter:innen
2023 — 2024
Entwickelte eine Messaging Microservices Architectur auf der Google Cloud Platform mit Pub/Sub-Nachrichten, serverless Functions und einer Dokumentendatenbank

Definierte die UX und implementierte die Chatbot-Integration in Google Chat und Slack

Entwickelte eine Administrationsoberfläche in Typescript & React mit einem Firebase- und Python-Backend und einer Firestore-Datenbank

Beitrag zur COBI-Python-Bibliothek, die mit LLMs interagiert und marktführende Ergebnisse bei Text-zu-SQL-Aufgaben liefert
Fullstack Entwicklung einer ML Plattform für Automated Feature Engineering
GetML · IT, Software und Telekommunikation · 10–25 Mitarbeiter:innen
2022 — 2024
Neugestaltung und Umgestaltung des getML-Monitors in Rescript

Optimierung der getML Dokumentation

Mitentwicklung von Algorithmen für automatisiertes Feature-Engineering

Entwickelte eine Bibliothek von Terraform-Modulen für GCP, um die Einrichtung neuer GCP-Ressourcen zu beschleunigen

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Berufserfahrungen

Software Engineer & Data Scientist · Vollzeit
Code17 · IT, Software und Telekommunikation · 10–25 Mitarbeiter:innen
2022 — 2024
Data Scientist/Engineer · Vollzeit
Alexander Thamm · IT, Software und Telekommunikation · 200–500 Mitarbeiter:innen
2022

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KI und Software für Ihr Unternehmen