KI-/IT-/Cybersecurity-Experte/Architekt/Projektmanager

• Ich arbeite hauptsächlich als IT-/AI-Architekt (80%), nehme aber gerne die Herausforderung an, einige interessante Schlüsselkomponenten selbst zu implementieren (20%), z.B. dort, wo viele Anforderungen/Komplexitäten (Funktio-nalität, Sicherheit, Effizienz, Skalierbarkeit....) zusammenkommen: So bleibe ich im Quellcode und mit allen Anforde-rungen vertraut und praxisnah. Bei sehr komplexen Komponenten ist das schneller als alles zu dokumentie-ren/erklären und ich bin somit immer tief genug in Details, um Aspekte selbst zu implementieren, bei denen Ent-wickler Schwierigkeiten haben. • Graph Convolutional Network (Graph-ConvNet) Tools wie Octavian Clevr-Graph/Octavian Mac-Graph, TensorFlow DRAGNN, Google Sling. • Big Data / Hadoop und Data Science: Alle Tätigkeiten außer Support und Administration (Cloudera, Hortonworks, IBM Big Insights, Microsoft Azure Integration HDInsight). • Cloud computing: Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Kubernetes/Docker, hybrid Clouds; Migrationen in die Cloud. • Business Intelligence (BI): Modellierung, SQL, Datenextraktion, Star- und Snowflake-Schema; alle gängigen Tools incl. IBM, Oracle, Teradata, Microsoft Power Query Editor, Power BI and Power Automate. • Software-/System-/Infrastruktur-Architektur • IT-Sicherheit / Cybersicherheit / Cybersecurity • Projektmanagement und Testmanagement • Agile Coaching (Scrum, Kanban, Lean, DAD, SAFe, LeSS, Design Thinking), Schulungen (Sicherheit, Big Data, BI, KI) • Entwicklung und Umsetzung branchenspezifischer Geschäftsmodelle/Strategien (Markt, Produkte, Personal, Finanzen, Organisation, Vertrieb, IT) • Konzeption und Management komplexer Entwicklungs- und Veränderungsprojekte auf strategischer und operativer Ebene • Strategische/operative Entwicklung und Bewertung von IT- und Facharchitekturen • HTML5, Ajax, Node.js, React, React Native (etwas Angular, Vue.js, weitere Libraries). • Mobile Apps (Native, Cross-Platform, HTML5) für iOS, Android. Fast 20 Jahre KI-Erfahrung (Künstliche Intelligenz/AI – Artificial Intelligence): Letzte Jahre (2010 - heute): Deep Learning, Data Science, Big Data Key Skills: Deep Learning (CNN, RNN, TensorFlow, PyTorch, etc.), Natural Language Processing: LLMs, LMMs, RAG, LoRA, LlamaIndex, RAGChain, CodeTF, Transformers, Embeddings, Vector DBs, Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods (PEFT) for Pretrained Language Models (PLMs), DPO, PPO, Graph Neural Networks (GNNs), Knowledge Graphs (KGs), LLMOps, LMMOps, RLHF, RLAIF, SSMs, H3, Mixture of Experts (MoE), MetaGPT, Reinforcement Learning (RL), Q* Search/Q-Learning, Policy NN, Value NN, MCTS, OpenAI CLIP Architecture, DocLLM. Data Science (Apache Spark MLlib, R, spaCy, Anaconda), hybride Modelle (vorgegebene Strukturen + neuronale Netze + Gewichte/Stochastik, z.B. LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), Attention), PMML, ONNX, OpenScoring.io, Speicherung von Deep Learning Zwischenständen + Modellen, Wissensrepräsentation und Inferenz (Schlussfolgerungen ziehen), Semantik, Virtualisierung, Management mit Docker, Kubernetes, Airflow, etc.