Julien Look
MLOps-Ingenieur
Erfahrungen
MLOps-Ingenieur
SAMGEN
- Aufbau und Skalierung der Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
- Entwurf und Implementierung einer datengesteuerten DevOps-Pipeline für reibungslose Deployments und CI/CD-Workflows
- Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung integrierter Modell-Retrainings
KI-Ingenieur
KI-Vertriebsmitarbeiter
- Anpassung und Integration eines sprachbasierten KI-Agenten mit RAG in die bestehende Website, um Fragen zum Unternehmen zu beantworten, Nutzern Dienstleistungen vorzuschlagen und selbstständig Termine zu vereinbaren
KI-Ingenieur
Applai
- Erstellung eines agentenbasierten Tools für Bewerbungen, um die Suche nach passenden Stellen zu beschleunigen und Anschreiben zu automatisieren
- Entwicklung eines Selenium-Scrapers mit FastAPI für Jobplattformen, Verkettung mehrerer RAGs und LLMs für konsistente Ergebnisse
- Nutzung von LangGraph für agentenbasierte Workflows und LangSmith zur Modellauswertung
Lehrbeauftragter für MLOps
Nobleprog
- Konzeption und Durchführung von Unterrichtseinheiten in MLOps (Machine Learning Operations), die automatisierte Datenaufbereitung, Machine-Learning-Lebenszyklen, Monitoring und Orchestrierung in Produktionsumgebungen abdecken
- Entwicklung praxisorientierter Labore mit realen Fallstudien zur Vermittlung von Chancen und Herausforderungen in MLOps mit einer Vielzahl moderner Tools und Frameworks
- Einsatz und Besprechung von Tools wie MLflow, DVC, GitHub Actions, AWS, Amazon Sagemaker, Airflow, Docker, Kubernetes, AutoML, Scikit-Learn, evidently.ai
Lehrbeauftragter für Datenanalyse
Data Smartpoint
- Vermittlung von Data Analytics, Datenschutz, Machine Learning, Web Scraping und API-Entwicklung in Gruppen von ca. 15 Studierenden, einschließlich der Konzeption von Lernmaterialien und Abschlussprojekten
Softwareentwickler
Cinoware
- Prototypen und automatisierte Testsoftware für kritische Infrastrukturen im Regierungsbereich erstellt
- Entwicklung einer Robotersteuerungsanwendung mit Python, FastAPI und React, Experimente mit multimodalen LLMs
- Bilderkennungsanwendung mit OpenCV erstellt und mit MLflow und scikit-learn evaluiert
- Entwicklung einer Selenium-Grid-Testumgebung, Analyse von Allure-Berichten zur Leistungskontrolle
- Entwicklung eines Jira-Automatisierungstools für Datenimporte mit Node.js, Bash und Docker
Frontend-Entwickler
R-Cycle
- Leitung der Entwicklung eines Kunden-Dashboards zur Überwachung des Kunststoffproduktionszyklus bei mehreren Herstellern und Unterstützung der Daten- und Produktkonformität mit staatlichen Recyclingvorgaben
- Umsetzung von architektonischen Verbesserungen (Workspace-Refactoring und Teststrategie) zur Stabilisierung der Anwendung
- Entwicklung von Frontend-Komponenten mit React, SASS und CoreUI für eine responsive Benutzeroberfläche
- Umgestaltung der Datenbank- und Dateiverwaltung mit GCP, um Nutzern die Anpassung der App-Oberfläche zu ermöglichen
Shopify-Fullstack-Entwickler
Cybercrush
- Leitung eines Teams von 4 Entwicklern und Erstellung eines maßgeschneiderten Shopify-Storefronts mit Remix.js, Shopify-APIs und GraphQL
KI-Ingenieur
Full-Circle Family
- Entwicklung einer mobilen KI-Elternberatung für schnelle und preiswerte Kinderbetreuung
- Beratung und Implementierung eines Chatbots mit feinabgestimmten LLM und RAG sowie Entwicklung einer Benchmarking-Strategie
- Verknüpfung mehrerer Anwendungen in einem Monorepo mit Microservices und Cloud-Entwicklung auf AWS zur kombinierten Verwaltung von Datenschutz und Skalierbarkeit (Lambda, API Gateway, DynamoDB, Amplify, Cognito, EC2)
Dateningenieur
co-dex
- Entwicklung einer Daten-Transformations-Pipeline für den Energiesektor mit Python, pandas und Airflow
Azure-Cloud-Ingenieur
kunveno
- Full-Stack-App in Microsoft Teams als Nachrichtenerweiterung mit Azure entwickelt und integriert
Datenwissenschaftler
Expresssteuer GmbH
- DSGVO-sensible ETL-Prozesse verwaltet und das Cloud Data Warehouse mit Google Analytics, BigQuery, Firebase und dbt neu aufgebaut, wodurch die ursprünglichen Datenbankkosten um mehr als 90 % gesenkt wurden
- Microservices in Verbindung mit Cloud-Diensten mit Firebase, Angular und TypeScript implementiert
- Maßgeschneiderte KI-Lösungen für interne Prozesse entwickelt, um die Betriebskosten um etwa 70 % zu senken, darunter:
- Screening- und Extraktionstool für verschiedene Rechtsdokumente mit Google Vertex AI entwickelt
- Kundenorientierten agentischen Chatbot erstellt, der Antworten auf individuelle Anfragen automatisiert
- Analyse-Dashboards entworfen, die Finanz- und Betriebsteams datenbasierte Einblicke ermöglichen
Wissenschaftliche Hilfskraft Data Science
Technical University Berlin
- Forschung im Bereich Maschinelles Lernen in der Qualitätswissenschaft durchgeführt und zur Veröffentlichung eines Papers beigetragen
Machine-Learning-Ingenieur
Cyanite
- Mehrere Machine-Learning-Prototypen modelliert, um Musikepochen mit Python und TensorFlow zu klassifizieren
Betriebssystem-Ingenieur
Bosch SEA
- Debian-Pakete in Bash und Python für die firmeninterne Linux-Distribution entwickelt und für eine globale Nutzerbasis bereitgestellt
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 Informationstechnologie (3.5 Jahre), Bildung (3 Jahre), Regierung und Verwaltung (1.5 Jahre), Fertigung (1.5 Jahre), Bank- und Finanzwesen (1.5 Jahre) und Professionelle Dienstleistungen (1.5 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 (5.5 Jahre), Produktentwicklung (3 Jahre), Business Intelligence (2.5 Jahre), Qualitätssicherung (1.5 Jahre), Betrieb (1.5 Jahre) und Forschung und Entwicklung (1.5 Jahre).
Zusammenfassung
Als Software Engineer, der in verschiedenen Disziplinen arbeitet, habe ich bereits Rollen als Data Scientist, Fullstack-Entwickler, KI- oder DevOps-Ingenieur übernommen. Ich entwerfe und skaliere datengetriebene Software und integriere KI-Lösungen, um Unternehmen im digitalen Wandel voranzubringen. Mit Erfahrungen in Startups und Großunternehmen biete ich technische Führung und strategische Beratung für alle Reifegrade der Technologie. Durch meine achtjährige Lehrerfahrung macht es mir Spaß, Teams zu betreuen und zu stärken, damit sie selbstständig arbeiten können.
Fähigkeiten
- Datenwissenschaft & Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen (Llm, Cnn, Klassifikation, Zeitreihen, Regression, Reinforcement Learning); Daten-engineering (Big Data Mining, Etl); Datenqualität (Evidently.ai, Deepeval); Dsgvo; Bibliotheken (Tensorflow, Keras, Pytorch, Pandas, Scikit-learn, Tidyverse, Opencv, Ollama, Langchain)
- Software-architektur/bereitstellung: Monorepo (Nx); Microservices; Versionskontrolle (Git); Cloud-dienste (Firebase, Microsoft Azure, Aws); Ci/cd (Github Actions, Gitlab Ci/cd; Expo, Docker, Mlops (Amazon Sagemaker, Mlflow, Dvc, Deployment); Workflow-management (Airflow, Flowise, Langgraph)
- Frontend-entwicklung: Sass; Web-scraping (Selenium, Xml); Graphql; Jquery; Websockets (Socket.io); E2e-tests (Cypress); Ui-kits (Tailwind, Bootstrap, Material Ui, Headlessui, Coreui); Modul-bundler (Webpack, Vite); Rxjs; Rest; Server-side-rendering; Caching; Authentifizierung (Jwt, Oauth)
- Backend-entwicklung: Server-frameworks (Express, Restify, Flask, Fastapi); Serverless-entwicklung; Threading; Multiprocessing; Datenbank-management (Mongodb, Orm, Dbt, Prisma, Redis, Big Query, Rag, Chroma, Pinecone); Unit-/integrations-/api-tests (Jest, Python Unittest)
- Programmiersprachen: Web (Javascript, React, Remix, Angular, Html, Css); Backend (Node.js, Typescript, Bash); Data Science (Python, R, Sql); Mobile (React Native)
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Berlin
B.Sc. in Rechnergestützten Ingenieurwissenschaften · Rechnergestützte Ingenieurwissenschaften · Berlin, Deutschland · 2,1 (entspricht einem GPA von 3,1 oder einer Punktzahl von 86%)
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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