Ivaylo Sieme
Cloud-Architekt & KI-Ingenieur
Erfahrungen
Cloud-Architekt & KI-Ingenieur
CmdScale
- Aufbau fehlertoleranter Cloud-Infrastruktur für KI-gestützte Maschinenüberwachung
- Implementierung von ML-Modellen zur Objekterkennung & Analyse
- Automatisierung von Deployments mit GitHub Actions, Helm, Kubernetes
- Tech-Stack: Python, TensorFlow, Kubernetes, AWS, Prometheus, GitHub Actions
KI-Lösungsarchitekt & Full-Stack-Entwickler
CmdScale
- Entwicklung eines intelligenten Echtzeit-Monitoringsystems für Maschinen
- KI-Algorithmen für Echtzeit-Computer Vision mit TensorFlow
- Optimierung von ML-Pipelines & CI/CD-Prozessen
- Tech-Stack: Python, Java, TensorFlow, Angular, Kafka, AWS, Docker
Quant-Entwickler & KI-Ingenieur (Eigenprojekte)
- Entwicklung von KI-gesteuerten Trading-Bots mit Reinforcement Learning
- Backtesting & Deployment von ML-basierten Finanzstrategien
- Cloud-native Trading-Plattform mit Echtzeitanalyse
- Tech-Stack: Python, SciPy, PyTorch, MongoDB, QuantConnect, Flask, Kubernetes
Full-Stack- & KI-Entwickler für E-Commerce & Logistik
- Umsetzung skalierbarer Services mit Python & Microservices
- Entwicklung von APIs und Data-Pipelines für Echtzeitprozesse
- Aufbau von Analyse-Tools zur Prognose & Entscheidungsunterstützung
- Tech-Stack: Python, PHP Symfony, ReactJS, RabbitMQ, AWS, Docker, Grafana
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Bank- und Finanzwesen (7 Jahre), Transport (7 Jahre), Einzelhandel (7 Jahre), Informationstechnologie (4 Jahre) und Fertigung (4 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Informationstechnologie (13 Jahre), Produktentwicklung (8.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (7 Jahre) und Business Intelligence (7 Jahre).
Zusammenfassung
Über 15 Jahre Erfahrung als Python-Entwickler mit Schwerpunkt auf KI, Data Engineering und Cloud-Infrastrukturen
Tiefgehende Expertise in der Entwicklung prädiktiver Modelle, Objekterkennung und Echtzeitdatenverarbeitung
Erfolgreiche Umsetzung komplexer KI-Lösungen in Industrie, Finanzwesen und Logistik – u. a. für STRABAG, GEA, DHL und Hedgefonds
Beratung auf C-Level: Übersetzung technischer Anforderungen in strategische Entscheidungen
Starke Kommunikationsfähigkeiten in cross-funktionalen Teams, Workshops und Stakeholder-Formaten
Technische Führung in der Entwicklung skalierbarer Cloud- und KI-Architekturen (AWS, Kubernetes, Terraform)
Zertifiziert in KI-Engineering, Cloud-Architektur sowie Entrepreneurship an der Harvard Business School
Fähigkeiten
Python
Tensorflow
Pytorch
Scipy
Numpy
Django
Kubernetes
Python-entwicklung & Softwarearchitektur: Hochskalierbare Systeme, Rest Apis, Microservices, Clean Code (★★★★★)
Ki & Maschinelles Lernen (Inkl. Objekterkennung, Deep Learning): Ml-pipelines, Prädiktive Systeme, Tensorflow (★★★★★)
Cloud & Devops (Aws, Iac): Infrastruktur-setup, Automatisierung, Sicherheit, Kosteneffiziente Deployments (★★★★★)
Kommunikations- & Beratungskompetenz: Klare Kommunikation Technischer Konzepte Auf Management- & Entwickler-ebene, Erfahrung In C-level-beratung & Stakeholder-management (★★★☆☆)
Quant & Algorithmischer Handel: Backtesting, Portfolioanalyse, Ki-gestützte Finanzmodelle (★★★★☆)
Echtzeitsysteme: Event-driven-architekturen & Verarbeitung Großer Datenströme Mit Kafka & Rabbitmq (★★★★☆)
Frontend (Nur Unterstützend): Erstellung Strukturierter Backlogs, Moderation, Workshops & Anforderungsanalyse (★★★☆☆)
Python (Django, Flask)
Tensorflow
Pytorch
Scipy
Numpy
Pandas
Fastapi
Aws (Lambda, S3, Rds, Cloudwatch)
Kubernetes
Docker
Terraform
Github Actions
Kafka
Rabbitmq
Postgresql
Mongodb
Prometheus
Grafana
Objekterkennung & Computer Vision (Opencv, Tensorflow, Cnns)
Prädiktive Modelle & Forecasting
Reinforcement Learning & Algorithmic Trading
Echtzeitdatenverarbeitung & Event-driven-architekturen
Data Pipelines & Feature Engineering
Ci/cd
Infrastructure As Code
Monitoring
Zero-trust Security
Api Gateways
Sprachen
Zertifikate & Bescheinigungen
Fundamentals of Software Architecture for Big Data
University of Colorado Boulder
Building Deep Learning Models with TensorFlow
IBM
AWS Cloud Technical Essentials AWS Cloud Solutions Architecting Solutions on AWS Building Data Lakes on AWS Architect Exam Prep: AWS Certified Solutions Architect – Associate
AWS
Introduction to DevOps
IBM
Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras
IBM
Machine Learning with Python
IBM
Python and AI Subject Matter Expert Certificate
Skill-up Technologies
Django Application Development with SQL and Databases
IBM
Developing AI Applications with Python and Flask
IBM
Application Development using Microservices and Serverless
IBM
Python for Data Science & AI
IBM
Developing Back-End Apps with Node.js and Express
IBM
Introduction to Containers w/ Docker, Kubernetes & OpenShift
IBM
Developing Front-End Apps with React
IBM Skills Network
Introduction to Web Development with HTML, CSS, JavaScript
IBM
AI Engineering Professional
IBM
AWS Cloud SOlutions Architect Specialization
AWS
Deep Learning AI
IBM
Machine Learning with Python
IBM
Software Architecture for Big Data
Univ. of Colorado Boulder
Profil
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