Freiberufler

Summit Interconnect (2024-05-01 – 2025-10-31):

Leitete Project Echo, ein Projekt zum Einsatz von LLMs für ITAR-Klassifikation und Informationsgewinnung aus präzisen Leiterplattendiagrammen im Rahmen der Alpine Software-Plattform von Summit, um die PCB-Produktion zu optimieren

Führte umfangreiches Prompt-Engineering mit GPT, Llama 3 und Mistral durch und erreichte 99 % Genauigkeit, 0,986 Präzision und 0,998 Recall

Entwickelte und wartete eine End-to-End-Pipeline auf Microsoft Azure GovCloud mit OCR-Software und Frameworks wie ABBYY und Docling, Pre-/Post-Processing-Skripten und API-Endpunkten zur Klassifikation von PCB-Diagrammen

Integrierte Project Echo in Alpine und erzielte dadurch eine 50 %ige Verringerung der Latenz durch Ersetzen manueller Abläufe mit LLM-gestützter Automatisierung

Erstellte eine kontextuelle Chat-Plattform mit RAG-Architektur auf Azure GovCloud unter Verwendung von Azure Cosmos DB und Azure AI Search für Chat-Zusammenfassungen und Extraktion von Bestellinformationen

Experimentierte mit GPT, Mistral und Claude auf Azure mit Datensätzen in pandas verwaltet, in FAISS indexiert und in Azure Cosmos gehostet

Entwickelte einen Chat-Zusammenfasser, der Zusammenfassungen in 40 Sekunden für ein Jahr Chat-Verlauf liefert vs. 120 Sekunden mit dem AI-Zusammenfasser von Slack

VM Consultants (2024-03-01 – 2025-05-31):

Leitete ein Team zur Entwicklung eines Smart Assistant für EOD-Techniker mit einem auf Llama 3 basierenden Modell und RAG-System

Trainierte RAG-Modelle auf einem 40 GB großen Textdatensatz für mehrstufige Dialoge, inklusive Datensammlung, Pre-Training und Feintuning

Implementierte Datenvorverarbeitung (OCR/Text-Scan, Textreinigung, Chunking, Embedding, Indexierung mit FAISS)

Etablierte eine Kollaborationsumgebung mit Atlassian, Slack und GitHub für die Teamarbeit

Baute Raspberry-Pi-Prototypen, die von US Army EOD-Technikern unter Feldbedingungen getestet wurden

DataAnnotation (2024-01-01 – 2025-01-31; 2025-10-01 – Gegenwart):

Beteiligte sich am Model-Training, um LLM-Antworten auf Wahrheitsgehalt und Nützlichkeit zu analysieren und zu bewerten

Schrieb und korrigierte Modellantworten, um Genauigkeit und Qualität zu verbessern