Tobias Oberrauch
Python Entwickler
Erfahrungen
Python Entwickler
BundesMessenger
Implementierung neuer Funktionen im Admin-Backend
Automatisierte Tests (Modul- und End-to-End-Tests)
Architekturabstimmung mit externen Partnern
Funktionen: Benutzerverwaltung, Raumsteuerung, Release-Automatisierung.
KI-Lösungsarchitekt
Entwicklung einer sicheren, generativen KI-Plattform für Kunden mit anspruchsvollen Daten- und Prozessanforderungen
Feinabstimmung und Bereitstellung von Mistral-/GPT-Architekturen
Aufbau von Vektordatenbanken, LangChain-/RAG-Integration
Nutzung von LangFuse, Ollama, PyTorch, Entra ID für Governance
Technologien: React, FastAPI, Kubernetes, GitHub Actions, Azure, LangChain
Ergebnis: Produktive, skalierbare LLM-Infrastruktur mit Anbindung an SharePoint, Active Directory & Unternehmensdatenräume.
Dateningenieur & ML-Architekt
Encavis
Migration historischer Produktions- und Nachfragedaten auf eine skalierbare Prognoseplattform zur Last- und Ressourcenplanung
Datenarchitektur und Prognoselogik mit PySpark und Azure Synapse
Entwicklung einer Prognose-Pipeline für Einspeisemengen
CI/CD-Automatisierung und Begleitung beim Live-Gang
Technologien: Azure Synapse, Terraform, FastAPI, Data Factory, MLOps
Ergebnis: Echtzeit-Planung & Prognose auf Energiedatenbasis, verbesserte Ressourcensteuerung.
Dateningenieur
Wolters Kluwer
Entwicklung einer neuen Synapse-Datenplattform zur verbesserten Kundenanalyse und Angebotssteuerung
Architekturdesign und Implementierung mit PySpark, Synapse & Power BI
Durchführung interner Schulungen.
Machine-Learning-Ingenieur & KI-Architekt
Porsche
Umsetzung der fünf Stufen der autonomen Fertigung bei Porsche – von der einfachen Überwachung bis zur Echtzeit-Optimierung
Aufbau KI-gestützter Qualitäts- und Produktionsprognosen (Stufe 2–5)
Multisensor-Integration, Machine Learning Modelle mit AWS Lambda & SageMaker
Echtzeit-Auswertung und Prozessanpassung in der Produktionskette
Technologien: PyTorch, AWS Lambda, CDK, React, MLOps, Kubernetes
Ergebnis: Optimierte Auslastung, präzisere Planung, Frühwarnsystem für Engpässe.
DevOps-Ingenieur
Daimler
Entwicklung einer Microservices-Infrastruktur zur Anbindung von E-Ladestationen in einem Greenfield-Projekt
Etablierung skalierbarer CI/CD-Pipelines mit Docker, Kubernetes und Azure DevOps für produktionsnahe Anwendungen.
Cloud-Ingenieur
Bosch
Planung und Realisierung der Migration eines CMS in eine hochverfügbare Azure-Infrastruktur
Fokus auf Disaster Recovery, Performanceoptimierung und Sicherheitsdesign
Nutzung von SQL Server, Key Vault und Terraform.
Technischer Leiter
Simplicity
Aufbau und Betrieb einer Kubernetes-basierten Datenplattform in agiler Teamumgebung
Verantwortlich für Prozessgestaltung, Coaching und strukturierte Datenflüsse zur kontinuierlichen Optimierung interner Services.
Fullstack-Entwickler
1&1
Entwicklung zentraler Module für die 1&1 MyWebsite
Schwerpunkt auf Einführung automatisierter Tests.
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 (6 Jahre), Telekommunikation (3 Jahre), Automotive (2.5 Jahre) und Energie (0.5 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 (10 Jahre), Qualitätssicherung (6.5 Jahre), Business Intelligence (3 Jahre), Produktentwicklung (2.5 Jahre), Betrieb (2.5 Jahre) und Produktion (2 Jahre).
Zusammenfassung
„Ich bin der Richtige, wenn Sie kein weiteres KI-Experiment, sondern eine produktiv einsetzbare Lösung suchen“
Was Sie planen, habe ich bereits umgesetzt…
Sie suchen eine erfahrene Persönlichkeit für die konzeptionelle Beratung zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der prognosegestützten Produktions- und Personalplanung. Ziel ist ein praktikabler Ansatz zur Vorhersage von Kundenbestellungen, um operative Maßnahmen wie Urlaubsplanung und Kapazitätssteuerung datenbasiert zu ermöglichen.
Ihre Anforderung – Meine Erfahrung:
Langjährige Leitung von KI-Projekten – u. a. Aufbau der KI-Beratung von Großkunden in regulierten Branchen, Entwicklung von maßgeschneiderten RAG-Architekturen.
Einsatz bei Porsche: 5 Stufen der autonomen Fertigung, Vorhersagemodelle in Produktionsprozessen, Lösungen für vorausschauende Wartung.
Entwicklung von Bestellmengenprognosen bei Encavis, Auslastungsprognosen, Zeitreihenanalyse mit LSTM, Prophet, XGBoost.
Projektarbeit mit Produktionsdaten, ERP-Anbindung, SCM- und operativer Planung; KPI-getriebene Optimierung bei Porsche, Encavis, Wolters Kluwer.
Präsentationen bei Versicherungskonzernen, Rückversicherern und Automobilherstellern; Leitung von Workshops und strategischen Briefings mit C-Level.
Entwicklung und End-to-End-Konzeption (Anwendungsfall → Architektur → Umsetzung) in Projekten wie BundesMessenger, Azure-Synapse-Migrationen und ChatGPT-Alternativen.
Sprachen
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
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