Filipp Trigub
Multi-Chain-LLM-Copilot für akademisches Lehren und Studieren
Erfahrungen
Multi-Chain-LLM-Copilot für akademisches Lehren und Studieren
Infolab.ai
- Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
- Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
- Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
- Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.
Audio-Zusammenfasser
- Zusammenfassung von Audioaufnahmen, insbesondere Büchern, in prägnante stichpunktartige Zusammenfassungen.
- Umwandlung von Audioaufnahmen in Text mittels STT, in diesem Fall Whisper- und Huggingface-Modelle.
- Entwicklung eines Meta-Prompts und einer Zusammenfassungsschleife, die die Aufnahme zunächst in benutzerdefinierte Abschnitte (Kapitel) und dann in token-begrenzte Segmente unterteilt, um für jeden Teil sowie die gesamte Aufnahme eine sinnvolle und prägnante Zusammenfassung zu erstellen.
- Erstellung einer Flutter-basierten UI, die Nutzern ermöglicht, ihre Aufnahmen zusammenzufassen und die Zusammenfassung per E-Mail zu erhalten.
- Dockerisierung und Deployment auf Vercel und Azure mit Terraform und CI/CD.
KI-Sommelier
- Aufbau eines Verkaufsbots für einen Weinladen, der Kundenpräferenzen konsistent erkennt und speichert, um dem Kunden ein sommelierähnliches Erlebnis zu bieten.
- Entwicklung eines LLM-Agenten mit einem Empfehlungstool, basierend auf einem allgemeinen Haystack-Agenten-Muster, mit einer Streamlit-Oberfläche.
- Implementierung eines spezifischen Meta-Prompts, um Kundenpräferenzen korrekt und konsistent zu erkennen und zu merken.
- Programmatische Extraktion dieser Präferenzen, um die Nutzung des Tools nach einer bestimmten Anzahl erkannter Präferenzen zu erzwingen.
- Dockerisierung und Deployment auf Azure mit Terraform.
Telegram-Suche & Chat
- Telegram durchsuchbar machen. Ermöglichung der automatisierten Erkundung zahlreicher Telegram-Kanäle durch einen GPT-Bot, der mit vektorisierten Dokumenten aus einem Suchmechanismus versorgt wird.
- Abruf von Chat-Inhalten aus Telegram mit Telethon und Laden in eine FAISS-Datenbank mit OpenAI-Embeddings, gehostet in einem FastAPI-Backend.
- Implementierung einer Frage-Antwort-Pipeline mit Haystack, unter Verwendung von Dense Passage Retrieval und OpenAI-Generierung.
- Bereitstellung einer leichtgewichtigen UI mit Benutzer-Authentifizierung für Telegram und anschließendem Chatfenster.
- Deployment des Bots auf Azure mit Docker.
GPT-gestützter Assistent für Service-Mitarbeiter
d-fine GmbH
- Bereitstellung eines GPT-gestützten Chatbots, der interne Dokumente nutzt, um Service-Mitarbeiter zu unterstützen und direkt mit Kunden zu interagieren.
- Leitung von Design und Entwicklung eines leichtgewichtigen GPT-gestützten Chatbots zur Service-Mitarbeiter-Unterstützung für einen internationalen Kunden.
- Wesentlicher Beitrag zum initialen Design, zur Technologiewahl und Architektur.
- Implementierung einer Haystack-Pipeline mit OpenAI-Embeddings zur Optimierung der GPT-Nutzung sowie Integration von CI/CD und DevOps für schnelle, kollaborative Entwicklung.
- Federführende technische Entwicklung und Einführung agiler Arbeitsweisen, Festlegung von Richtlinien und Konventionen für das Team.
Full-Stack-Anwendungsdesign und -entwicklung
d-fine GmbH
- Ganzheitliche Konzeption und Entwicklung einer Anwendung zur statistischen Datenanalyse und bedarfsorientierte Unterstützung der Nutzer.
- Entwarf und entwickelte architektonische Erweiterungen basierend auf Kundenanforderungen und -einschränkungen.
- Erfolgreiche Implementierung von über 500 Stories in einer Codebasis mit über 300.000 Zeilen Code, die ein dockerisiertes Python-Backend in AWS mit PostgreSQL und Oracle DB sowie ein JS-Frontend umfasste, beides über CI/CD bereitgestellt.
- Sicherstellung der kontinuierlichen Stabilität durch umfangreiche Unit- und End-to-End-Tests.
- Über ein Jahr als Scrum Master für ein Team von 7 Entwicklern tätig.
Zusammenfassung
Ich bin theoretischer Physiker mit Erfahrung in Tech- und Strategieberatung. Ich habe nachweislich Kundenbedürfnisse in technische Architekturvorschläge umgesetzt, diese iterativ verbessert und die finale Lösung implementiert. Zu meinen früheren Auftraggebern im Rahmen einer Festanstellung zählen große Banken, eine internationale Zentralbank und multinationale Unternehmen aus der Pharma- und Cloud-Hosting-Branche. Ich bin spezialisiert auf LLM-Anwendungsentwicklung und habe komplexe LLM-Agenten-Systeme von der Machbarkeitsstudie bis zur Produktion gebracht.
Darüber hinaus bin ich ein erfahrener Python-, TS- & SQL-Entwickler mit breiten T-förmigen Fähigkeiten, darunter Datenverarbeitung, Training und Modellimplementierung sowie Backend-Entwicklung und Bereitstellung von Cloud-Infrastrukturen. Ich bin versiert in analytischer Problemlösung, erkenne Trends und Muster in komplexen Daten und entwickle Algorithmen zur Lösung von Geschäftsproblemen. Ich arbeite gerne selbstständig oder im Team, remote oder vor Ort. Mir ist KI und Technik wichtig, weil ich meinen Partnern und Kunden echten Mehrwert bringen möchte.
Fähigkeiten
End-to-end Lösungsarchitektur Für Gpt-basierte Anwendungen
Programmierung – Fortgeschritten: Python, Sql
Programmierung – Vertraut: R, Ts, C, C++
Tools – Llm: Langchain, Haystack, Openai Api, Faiss
Tools – Ml: Tensorflow, Keras, Sklearn, Pytorch
Tools – Infra: Docker, Poetry, Gitlab
Tools – Cloud: Azure, Aws, Terraform
Tools – Datenbank: Oracle, Postgresql, Mysql, Mongodb
Sprachen
Ausbildung
Humboldt-Universität zu Berlin
M.Sc. · Theoretische Physik · Berlin, Deutschland · 3,6 (GER-Skala 1,4)
Profil
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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