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Atruvia: Überarbeitet

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Thomas Langer
2026-07-05 20:09:28 +02:00
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bewerbungen/2026-07-04_Atruvia_Senior-AI-Engineer_Hybrid-München/entwurf.md
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@@ -9,15 +9,15 @@ Sehr geehrte Frau Eickbusch,
auf Ihre Stelle als AI Engineer bewerbe ich mich sehr gern, denn die Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen mit generativer KI trifft genau mein angestrebtes Tätigkeitsfeld. Besonders reizt mich, KI-Systeme auf hohem Engineering-Niveau von der Idee bis zum produktiven Einsatz umzusetzen, unter hohen Anforderungen an Performance, Sicherheit und Stabilität. Ein Eintritt ist mir ab sofort möglich.
Als TÜV-zertifizierter AI Consultant setze ich generative KI und Agentic AI täglich praktisch ein. Beispielsweise habe ich für meinen Geschäftsbetrieb einen Claude Code Skill entwickelt, der Projektausschreibungen automatisiert versteht, anhand meines Lebenslaufs bewertet und über eine REST-API in mein CRM einträgt, das auf meinem lokalen KI-Server läuft. Neue KI-Lösungen am Markt beobachte und bewerte ich fortlaufend und wähle die jeweils geeigneten Werkzeuge aus. Meine Python-Kenntnisse sind sehr gut, Coding Agents nutze ich effizient und zielführend, und mit IDEs, Git und der DevOps-Arbeitsweise bin ich bestens vertraut.
Als TÜV-zertifizierter AI Consultant setze ich generative KI und Agentic AI täglich praktisch ein. Beispielsweise habe ich für meinen Geschäftsbetrieb einen Claude Code Skill entwickelt, der Projektausschreibungen automatisiert versteht, anhand meines Lebenslaufs bewertet und über eine REST-API in mein CRM einträgt, das auf meinem lokalen KI-Server läuft. Neue KI-Modelle und KI-Lösungen am Markt beobachte und bewerte ich fortlaufend und wähle die jeweils geeigneten Werkzeuge aus. Derzeit arbeite ich intensiv mit Claude Code und Cowork.
Um das Verhalten eines LLM zu ändern, habe ich eigene Trainingsdaten generiert, mit Supervised Fine Tuning ein OpenAI Modell modifiziert und zum Testen einen Chatbot mit diesem Modell online gestellt. Für RAG-Anwendungen habe ich Inference- und Embedding-Modelle evaluiert, Chunks erstellt und in Vektordatenbanken geladen sowie die Qualität der semantischen Suche validiert. Die Modellqualität bewerte ich systematisch hinsichtlich Korrektheit und Robustheit, und die dafür benötigten Datensätze erzeuge ich selbst.
Meine Python-Kenntnisse sind sehr gut, Coding Agents nutze ich effizient und zielführend, und mit IDEs, Git und der DevOps-Arbeitsweise bin ich bestens vertraut. Cloud-KI-Dienste binde ich in selbst erstellte Programme ein, etwa über die Python Libraries von OpenAI und Anthropic; so nutzt der genannte CRM-Skill die Anthropic Cloud-Modelle, und ein von mir umgesetzter Telegram-Agent greift auf Daten meiner Google-Cloud zu. Zum lokalen Betrieb von KI-Modellen verwende ich PyTorch, Transformers, vLLM und llama.cpp, für Workflow-Automatisierung n8n und Langflow, das auf LangChain aufsetzt.
Mit containergestützten und Cloud-Lösungen arbeite ich auf zwei Wegen. Seit 2011 betreibe ich eigene Linux Root Server, auf denen durch Docker- und Podman-Container bereitgestellte Private Cloud Services laufen, darunter Git, n8n, Langflow, Langfuse, Nextcloud, DMS und CRM. Zusätzlich binde ich Cloud-KI-Dienste in selbst erstellte Programme ein, etwa über die Python Libraries von OpenAI und Anthropic; so nutzt der genannte CRM-Skill Cloud-Modelle über deren API, und ein von mir umgesetzter Telegram-Agent greift auf Cloud-Daten zu. Zum lokalen Betrieb von KI-Modellen verwende ich PyTorch, Transformers, vLLM und llama.cpp, für Workflow-Automatisierung n8n und Langflow, das auf LangChain aufsetzt.
Seit 2011 betreibe ich eigene Linux Root Server, auf denen durch Docker- und Podman-Container bereitgestellte Private Cloud Services laufen, darunter Git, n8n, Langflow, Langfuse, Nextcloud, DMS und CRM. Cloud- und On-Premise-Lösungen wäge ich mit ihren jeweiligen Stärken gegeneinander ab, auch unter den Gesichtspunkten Governance, Datenschutz und Compliance.
Cloud- und On-Premise-Lösungen wäge ich mit ihren jeweiligen Stärken gegeneinander ab, auch unter den Gesichtspunkten Governance, Datenschutz und Compliance; DSGVO-konforme KI-Anwendungen gehören zu meinem Erfahrungsschatz.
Um das Verhalten eines LLM zu ändern, habe ich eigene Trainingsdaten generiert, mit Supervised Fine Tuning ein OpenAI Modell modifiziert und zum Testen einen Chatbot mit diesem Modell online gestellt. Für RAG-Anwendungen habe ich Inference- und Embedding-Modelle evaluiert, Chunks erstellt und in Vektordatenbanken geladen sowie die Qualität der semantischen Suche validiert.
Fachübergreifende Projekte habe ich mehrfach geleitet. Beim Startup Ubidyne habe ich als Head of RF Integration eine Gruppe mit bis zu zehn Mitarbeitern aufgebaut und geleitet, mit Berichtslinie an die Entwicklungsleitung, und dabei sehr anspruchsvolle Zielvorgaben verantwortet. Technische Konzepte bereite ich adressatengerecht auf und präsentiere sie klar und gut verständlich, Fachteams ebenso wie der Geschäftsführung.
In fachübergreifenden Projekten habe ich oft gearbeitet. Beim Startup Ubidyne habe ich als Head of RF Integration eine Gruppe mit bis zu zehn Mitarbeitern aufgebaut und geleitet, mit Berichtslinie an die Entwicklungsleitung, und dabei sehr anspruchsvolle Zielvorgaben verantwortet. Technische Konzepte bereite ich adressatengerecht auf und präsentiere sie klar und gut verständlich, Fachteams ebenso wie der Geschäftsführung.
Aus meiner langjährigen Ingenieurtätigkeit bringe ich Praxis aus allen Phasen der Produktentstehung mit, vom Aufstellen der Anforderungen über Lösungskonzepte, Implementierung sowie Verifikation und Validierung bis zur System Integration. Durch strukturierte Entwicklung, automatisierte Tests und sorgfältige Dokumentation stelle ich eine hohe Qualität, Stabilität und Wartbarkeit sicher.