Ich erstelle rag-Agenten und LLM-Feinabstimmung
AI-Ingenieur Datenwissenschaftler
Über diesen Service
Generativer KI-Entwickler | KI-Ingenieur | Algorithmus-Ingenieur
Ein KI-Ingenieur aus Singapur, der jahrelange praktische Erfahrung in der Arbeit an KI, LLM und Edge-deployten KI-Anwendungen hat, um Startups und kleinen Unternehmen bei der Integration von KI in ihr Geschäft zu helfen. Berufserfahrung bei großen Konzernen wie Intel, Mediatek und Jabil – Bereitstellung von Referenz-KI-Lösungen und Designs für Top-Kunden wie Google, Lenovo und Asus. Hat Erfahrung im Veröffentlichen von Forschungspapieren zum Thema Financial Reinforcement Learning.
Meine Dienstleistungen / Fähigkeiten:
- Lokales LLM Finetuning – Finetuning von LLM bis 14B mit Lora unter Verwendung einer 5090 GPU.
- LLM RAG – Chunking, Ingestion, Retrieval, multimodal.
- LLM Agents, MCP und Workflows.
- LLM Integration und Backend – OpenAI, Huggingface, Ollama, vLLM
- MLOps/LLMOps – CICD, AWS, MLFlow, Grafana, Langfuse/Langsmith.
- KI-gestützte App-Entwicklung – React, Tauri.
- KI-Algorithmen und Optimierungen – Transformers, BERT, SPD, MOE, Matformer, Quantisierung.
Meine Tools:
- Frameworks: Unsloth / Langchain / Llamaindex / Huggingface / OpenAI / Ollama / Vectordb
- Sprache: Python / C++ / React / Tauri
- IDE: Vscode
Frameworks:
scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
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Andere
Datentyp:
Text
Programmiersprache:
Python
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SQL
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Colab
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MLflow
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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tensorflow
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Excel
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MLflow
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Colab
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Andere
APIs:
OpenAI
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Müssen wir unsere eigenen Dokumente bereitstellen?
Es ist optional. Falls kein Dataset bereitgestellt wird, wird eine generische Pipeline zum Ingestieren von Dateien aufgebaut.
Unterstützt du multimodales RAG?
Bildmodalität kann unterstützt werden. Zwei Modi: Grounded, Bilder in Text umwandeln und vektorisieren; Hybrid, Originalbilder im selben Vektorraum wie Texte vektorisieren.
Machst du Agents oder Finetuning von LLM?
Das hängt vom Umfang und der Skalierung des Projekts ab. Die Preise können variieren, sind aber verhandelbar.

