Mahabub (H) A.
LLM KI-Assistent für Demenzpflege
Erfahrungen
Jan. 2025 - Bis heute
10 MonatenLLM KI-Assistent für Demenzpflege
- Entwicklung eines KI-basierten Konversationsassistenten (GPT-4, LangChain, RAG mit ChromaDB) zur Unterstützung von Demenzpatienten bei Alltagsroutinen und Gedächtnisstütze.
- Ermöglichung der Wissensorchestrierung durch adaptive Erinnerungen, Kontextabruf und natürliche Sprachinteraktion, wodurch die Effizienz der Pflegekräfte steigt und die Autonomie der Patienten gefördert wird.
Jan. 2024 - Dez. 2025
2 JahrenGenerative KI für personalisiertes Lernen
- Entwicklung generativer KI-Modelle für adaptive Lernpfade, die dynamisch personalisierte Inhalte basierend auf Lernfortschritt und Interaktionsdaten erstellen.
- Verbesserte Lernbeteiligung und -bindung durch RAG-basierte Wissensdatenbanken und PEFT-Feinabstimmung von HuggingFace-Modellen.
Aug. 2023 - Bis heute
2 Jahren 3 MonatenMünchen, Deutschland
Teamleiter – Engagement & Relevanz
OLX eCommerce
- Leitung eines cross-funktionalen Teams aus Backend-, Frontend- und ML/Data-Ingenieuren, mit Balance zwischen aktiver Mitwirkung (Architektur, Codierung, Reviews) und Teamführung (Mentoring, Priorisierung des Backlogs, Abgleich mit Roadmap).
- Entwurf und Bereitstellung KI-gestützter Such- und Discovery-Funktionen, darunter Learning-to-Rank (LTR), Query Expansion und Vektorsuche, zur Verbesserung der Ergebnistrelevanz und des Nutzerengagements.
- Implementierung von Personalisierungs- und Empfehlungspipelines unter Nutzung von Verhaltensdaten und Segmentierung zur Steigerung der Kundenbindung und des Customer Lifetime Value.
- Etablierung datengesteuerter Prozesse durch Aufbau von A/B-Testing- und Experimentier-Workflows (Odyn, MLflow) zur Messung der Auswirkungen von Features auf CTR, NDCG und Conversion.
- Verantwortung für die Architektur und Roadmap des Teams, Modernisierung der Services mit cloud-nativen Microservices und ereignisgesteuerten Systemen (AWS, Pulumi, Terraform) zur Verbesserung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
- Steigerung der Zuverlässigkeit und Betriebsexzellenz durch Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic), Incident Management und Post-Mortems, was die Ausfallzeiten für kundennahe Services verringerte.
- Mentoring und Unterstützung von Entwicklern, Förderung technischer Weiterentwicklung, Zusammenarbeit und einer kundenorientierten Denkweise durch regelmäßiges Feedback, Coaching und Code-Reviews.
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Forschern und Stakeholdern, um Kunden-Insights in technische Lösungen zu übersetzen, die Discovery, Engagement und Bindung verbessern.
- Erkundung von Generative AI/LLM-Anwendungsfällen (GPT-4, LangChain, RAG), Prototypen für intelligente Assistenten und personalisierte Discovery-Workflows zur Steigerung der Nutzerzufriedenheit.
- Konkrete Ergebnisse erzielt: Steigerung des Engagements durch Personalisierung, Beitrag zum Umsatzwachstum und Verringerung von Vorfällen durch Integration von Resilienz und Observability.
Apr. 2022 - Juli 2023
1 Jahr 4 MonatenMünchen, Deutschland
Lead Engineer – Relevanz & Engagement
OLX eCommerce
- Tätigkeit als Lead Engineer mit unmittelbarer Einbindung in Design und Entwicklung ML-gesteuerter Discovery-, Empfehlungs- und Engagement-Services, die täglich Millionen Nutzer in 12 europäischen Märkten versorgen.
- Konzeption und Implementierung von Kernfunktionen wie Learning-to-Rank (LTR)-Modelle, semantische Query Expansion, Vektor-Embeddings und personalisierte Ranking-Pipelines zur Verbesserung von Discovery, Bindung und Engagement.
- Aufbau und Erweiterung von Experimentierframeworks und A/B-Testing-Pipelines (MLflow) zur Bewertung von Such- und Empfehlungsverbesserungen mit robusten Kennzahlen (CTR, NDCG, Conversion).
- Verantwortung für die Architektur-Roadmap von Discovery und Engagement, Migration von Legacy-Monolithen zu cloud-nativen Microservices und ereignisgesteuerten Systemen (AWS, Kubernetes, Terraform) zur Unterstützung fast Echtzeit-ML-Inferenz im großen Maßstab.
- Beitrag zum Code und Überprüfung kritischer Komponenten, um Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Best Practices in Search Engineering und ML-Modell-Deployment sicherzustellen.
- Betreuung von Ingenieuren und technischen Leitern, Anleitung in Entwicklung, Versuchsdesign und resilienter Architektur; enge Abstimmung mit Produktmanagern, Stakeholdern und Data Scientists, um Geschäftsziele in technische Lösungen zu übersetzen.
- Messbare Ergebnisse erzielt: +13,7% Umsatzsteigerung im Marktplatz durch ML-gestützte Relevanzfunktionen und –30% Vorfälle durch Integration von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic) und resilientem Systemdesign.
Apr. 2020 - März 2022
2 JahrenMünchen, Deutschland
Teamleiter Engineering – Depotbanking & Discovery-Plattform
Union Investment
- Führung und Aufbau einer cross-funktionalen Organisation aus Engineers und ML-Ingenieuren, mit Balance zwischen praktischer technischer Leitung (Architektur, Code-Reviews, Prototyping) und strategischer Führung (Teamentwicklung, Abstimmung mit Stakeholdern, Roadmaps).
- Leitung der Modernisierung kritischer Banking-Plattformen (Depot, Banking Workspace, Integration Services) durch Migration von Monolithen zu cloud-nativen Microservices und ereignisgesteuerten Architekturen auf OpenShift, um regulatorische Resilienz, Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
- Einsatz von Advanced Analytics, Tracking-Daten und A/B-Tests zur Analyse des Kundenverhaltens, Optimierung von Nutzerflüssen und Verbesserung der Zufriedenheitswerte entlang der B2B- und B2C-Kundenreisen.
- Konzeption von Such- und Abrufdiensten, Optimierung von Ranking und Relevanz für hochvolumige Finanzdatenanfragen mit ElasticSearch, NLP und ML-Modellen.
- Innovation mit AI/ML für Kundenbindung und Personalisierung durch Aufbau von Pipelines mit MLflow, Airflow und Kafka für prädiktive Modellierung, personalisierte Empfehlungen und intelligente Entscheidungsunterstützung.
- Stärkung der Zuverlässigkeit und Betriebsexzellenz durch Einführung SLA/SLO-basierter Observability, strukturiertes Incident Management und 3rd-Level-Support; Ausfallzeiten um 20% reduziert, was Vertrauen und Loyalität in kritischen Banking-Services erhöhte.
- Etablierung von Governance- und Compliance-Frameworks durch Integration von Secure SDLC, Dependency-Scanning und CI/CD-Pipelines (GitLab CI, Jenkins) zur Gewährleistung vorhersagbarer, prüfbarer und sicherer Auslieferung in einem regulierten Finanzumfeld.
- Mentoring und Entwicklung von Senior Engineers und Teamleitern, Förderung von Eigenverantwortung, technischer Exzellenz und Kundenorientierung; Etablierung von Karrieremodellen und Peer-Learning-Praktiken zur Skalierung der Führungskapazität.
- Enge Zusammenarbeit mit Finance-, Risk-, Marketing- und Produkt-Stakeholdern, um Geschäftsziele und Compliance-Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen; Gewinnung von Zustimmung für KI-gestützte Engagement-Strategien und Plattform-Updates.
- Sofortige Wirkung und langfristige Innovation geliefert: Bei gleichzeitiger Sicherung regulatorischer Stabilität und Verfügbarkeit explorative Arbeiten zu semantischer Suche, Personalisierung und KI-gestützten Kundenreisen initiiert, um die Plattformen von Union Investment zukunftssicher zu machen.
Nov. 2017 - März 2020
2 Jahren 5 MonatenMünchen, Deutschland
Leitender Ingenieur – B2B-E-Commerce
MAN Truck & Bus SE (Volkswagen Group)
- Leitete den Aufbau und Start einer stark frequentierten B2B-E-Commerce-Plattform für After-Sales und Ersatzteile, ermöglichte digitales Auftragsmanagement, erweiterte Teilekatalogsuche und nahtlose ERP/CRM-Integration in den VW/MAN-Service-Netzwerken.
- Entwarf und implementierte zentrale Such- und Entdeckungsfunktionen mit Java (Spring Boot), Python und Elasticsearch, um skalierbare, zuverlässige und intuitive Erlebnisse für Unternehmenskunden zu bieten.
- Optimierte Suchmaschinen-Ranking und Relevanz durch Tracking-Daten, Analysen und Nutzerverhaltenssignale; setzte NLP-Techniken (semantische Suche, Entity Recognition) und ML-Modelle (TensorFlow, scikit-learn) für Personalisierung und Abfrageverständnis ein.
- Migrierte veraltete Monolithen zu cloud-nativen Microservices, eingesetzt auf AWS, Docker, Kubernetes; führte event-getriebene und Service-Patterns ein, um Skalierbarkeit, Compliance und langfristige Wartbarkeit sicherzustellen.
- Schuf Operational Excellence für eine stark frequentierte E-Commerce-Umgebung: Etablierte strukturiertes Incident-Management und Third-Level-Support-Prozesse, führte Observability (SLA/SLO-Dashboards, proaktives Monitoring) ein und reduzierte die MTTR um 25%.
- Gab Mentoring und technische Leitung für Ingenieure, förderte Wachstum durch Code-Reviews, Karriereentwicklung und Peer-Learning-Sessions; pflegte eine starke Kultur von Eigenverantwortung, Zusammenarbeit und konsistenter Lieferung.
- Arbeitete mit Produktmanagern, Data Scientists und strategischen Partnern (RIO, Scania, Harman) zusammen, um E-Commerce-, Such- und KI/ML-Lösungen an Kundenbedürfnisse und Branchen-Roadmaps anzupassen.
Apr. 2016 - Okt. 2017
1 Jahr 7 MonatenSenior Softwareentwickler / Berater
ARS Consulting → IBM
- Entwickelte Unternehmens-Webanwendungen (IBM License Management Tool, Datev e-Termin) mit Angular, Node.js und Python/Django.
- Unterstützte Beratungsprojekte mit skalierbarem, sicherem Lösungsdesign und Integrationen.
Aug. 2014 - März 2016
1 Jahr 8 MonatenEngineering Lead – E-Commerce-Startup
Combyne GmbH
- Skalierte das Engineering-Team von der Seed- bis zur Series-A-Runde und lieferte Kernfunktionen für ERP/E-Commerce.
- Führte modulare Frameworks und Automatisierung ein, um Zuverlässigkeit und Release-Takt um 30% zu verbessern.
Juli 2012 - Okt. 2013
1 Jahr 4 MonatenSoftwareingenieur
Tiger IT LTD
- Entwickelte biometrische Erkennungsmodule (Finger- und Handvenen-AFIS) mit 98,7% Genauigkeit für hochsichere Ausweisprogramme.
Zusammenfassung
Technischer Leiter mit über 13 Jahren Erfahrung im Aufbau stark frequentierter Plattformen, in Relevanz und Suche sowie in Lösungen für Kundenbindung. Nachweislich erfolgreich in der Führung von Teams und der Betreuung von Entwicklern, während ich aktiv zu Architektur, Codierung und Experimenten beitrage. Erfahren in Suchrelevanz, Personalisierung und ML/KI-Funktionen und geübt im Einsatz von A/B-Tests und Analysen zur Steuerung von Produktentscheidungen. Versiert darin, technische Tiefe mit Geschäftszielen abzustimmen und Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit sowie messbare Erfolge bei Engagement, Kundenbindung und Umsatz sicherzustellen.
Motiviert, datengesteuerte Kundenerlebnisse und robuste Engineering-Praktiken voranzutreiben, um kontinuierliche Verbesserung und langfristigen Mehrwert zu schaffen.
Sprachen
Englisch
MutterspracheDeutsch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2013 - Mai 2015
Technical University of Munich
Master of Science, Informatik · Informatik · München, Deutschland
Jan. 2009 - Aug. 2012
North South University
Bachelor of Science · Informatik · Dhaka, Bangladesch
Zertifikate & Bescheinigungen
Azure Gen AI Associate
Microsoft Azure
Generative AI with Large Language Models
DeepLearning.AI
Supervised Machine Learning
Stanford/DeepLearning.AI
AWS Certified Cloud Practitioner
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