Mit 4 Jahren Erfahrung im Bereich Machine Learning entwickle ich produktionsreife KI-Funktionen, die kontextbewusst, kosteneffizient und mathematisch fundiert sind.
Egal, ob du ein RAG (Retrieval-Augmented Generation)-System brauchst, um mit deinen privaten Daten zu sprechen, oder einen autonomen Agenten, der Code ausführt – ich schließe die Lücke zwischen komplexen KI-Modellen und deinem bestehenden Node.js- oder Python-Backend.
Was ich mitbringe:
- Maßgeschneiderte RAG-Pipelines: Ich verbinde deine PDFs, SQL-Datenbanken oder Notion-Seiten mit einem LLM über Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate oder Milvus).
- Feinabstimmung & Prompt-Engineering: Ich optimiere Modelle für spezielle Nischen, um hohe Genauigkeit und weniger "Halluzinationen" zu gewährleisten.
- Kostenoptimierung: Mit meinem Math-Hintergrund analysiere ich deine Token-Nutzung, um Caching und effizientes Prompt-Chucking zu implementieren, was dir bis zu 30 % bei API-Kosten spart.
- Full-Stack-Integration: Nahtlose Verbindung der KI mit deinem React/Vue-Frontend und Nest.js/Django-Backend.
- Sicherheit an erster Stelle: Mit meinem CISCO Networking-Hintergrund stelle ich sicher, dass deine Daten privat bleiben und deine API-Endpunkte gehärtet sind.
Technologie-Stack:
- Sprachen: Python (Django/Flask/FastAPI), Node.js (Nest.js/Express), TypeScript.
- KI-Frameworks: LangChain, LlamaIndex, OpenAI