Niklas Hintergrundbild
Niklas

Niklas

AI Engineer, Fullstack Entwickler

Leipzig

Full Stack Development
AI Development
Python

KI und Software für Ihr Unternehmen

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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

Amazon Web Services
Docker
Kubernetes
Terraform
IT Projektmanagement
UX Design

Junior:in

Go
C++
Java

Portfolio

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

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

Entwicklung einer ML Plattform

Entwicklung einer ML Plattform

Entwicklung einer Entscheidungshilfe für Lebertransplantationen

Entwicklung einer Entscheidungshilfe für Lebertransplantationen

Projekte

  • Co-Founder, KI & Produkt einer AI Sales Plattform

    Zell · Internet und Informationstechnologie

    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 · Internet und Informationstechnologie

    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 · Internet und Informationstechnologie

    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

Berufserfahrungen

  • Software Engineer & Data Scientist · Vollzeit

    Code17 · Internet und Informationstechnologie

    2022 — 2024

  • Data Scientist/Engineer · Vollzeit

    Alexander Thamm · Internet und Informationstechnologie

    2022

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