Bewerbung Tenth Revolution Group, Fullstack AI Engineer Computer Vision versandreif
Finale Fassung (kollaborativ, vom Nutzer gekuerzt: Teaser, Einleitung ueber Interessen, OCR-Vergleich, LLMs-taeglich-Satz); Skill-Feinschliff (Grammatik, Workflow-Automatisierung, KI-Modelle statt doppeltem LLMs). Gedaechtnis: neues Schlagwort Multimodale KI; Inhalte zu KI-/Dokumentenanalyse-Praxis und Caveats (keine klassische CV/OCR/MLOps/Cloud-native); Stil-Regeln (nicht belegten Buzzword als Vergleich, Einleitung bei grenzwertiger Rolle ueber Interessen). Register aktualisiert. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
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An: Herrn Mehmet Karakaya (Tenth Revolution Group) per E-Mail an m.karakaya@frankgroup.com
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Betreff: Bewerbung als Fullstack AI Engineer für Computer Vision
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Anhänge: Lebenslauf_Dr-Ing_Thomas_Langer.doc, Zertifikat TÜV AI Consultant
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Sehr geehrter Herr Karakaya,
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vielen Dank für Ihre Nachricht und Ihr Interesse. Ich bewerbe mich sehr gern auf die Rolle des Fullstack AI Engineer mit Fokus auf Computer Vision und intelligente Dokumentenverarbeitung, da sie meine Interessen unmittelbar trifft.
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**Verfügbarkeit:** Ich kann ab sofort im mit Ihnen abgestimmten Umfang einsteigen.
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**Stundensatz:** Meine All-in-Stundensatz-Vorstellung liegt bei 105 € netto.
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**Remote:** Die Leistung erbringe ich größtenteils remote in meinem Ingenieurbüro in Unterhaching (Großraum München), mit eigenen Büroräumen und professionellem IT-Equipment. Gelegentliche Vor-Ort-Termine in Köln, etwa für Onboarding oder Workshops, sind für mich machbar; Reise- und Übernachtungskosten sind in meinem All-in-Stundensatz enthalten.
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Am meisten reizt mich an diesem Projekt, wie leistungsfähig die Künstliche Intelligenz im Bereich Computer Vision von Jahr zu Jahr wird. Aus dieser Entwicklung Lösungen zu formen, die Informationen aus Dokumenten noch besser extrahieren als die konventionellen OCR-Methoden, finde ich besonders spannend.
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Seit 2025 beschäftige ich mich mit der Erstellung von KI-Lösungen und nutze LLMs täglich für die Analyse und Auswertung von Dokumenten. Die Vision-Fähigkeiten mehrerer aktueller KI-Modelle habe ich evaluiert, Python und die KI-relevanten Libraries beherrsche ich sehr gut. Der sichere Umgang mit Git, Workflow-Automatisierung und containerisierten Services gehört zu meinem Arbeitsalltag. Anwendungen in bestehende System- und Datenlandschaften zu integrieren, ist seit vielen Jahren ein Kern meiner Tätigkeit.
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Gern sende ich Ihnen anbei meinen aktuellen Lebenslauf sowie mein TÜV-Zertifikat als AI Consultant. Über Ihr Interesse freue ich mich sehr und stehe für Rückfragen oder ein Gespräch jederzeit zur Verfügung.
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Mit besten Grüßen
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Thomas Langer
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@@ -16,7 +16,7 @@ vielen Dank für Ihre Nachricht und Ihr Interesse. Ich bewerbe mich sehr gern au
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Am meisten reizt mich an diesem Projekt, wie leistungsfähig die Künstliche Intelligenz im Bereich Computer Vision von Jahr zu Jahr wird. Aus dieser Entwicklung Lösungen zu formen, die Informationen aus Dokumenten noch besser extrahieren als die konventionellen OCR-Methoden, finde ich besonders spannend.
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Seit 2025 beschäftige ich mich mit der Erstellung von KI-Lösungen und nutze LLMs täglich für die Analyse und Auswertung von Dokumenten. Die Vision-Fähigkeiten mehrerer aktueller LLMs habe ich evaluiert, Python und die KI-relevanten Libraries beherrsche ich sehr gut. Der sichere Umgang mit Git, Workflow Automatisierung und containerisierten Services gehören zu meinem Arbeitsalltag. Anwendungen in bestehende System- und Datenlandschaften zu integrieren, ist seit vielen Jahren ein Kern meiner Tätigkeit.
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Seit 2025 beschäftige ich mich mit der Erstellung von KI-Lösungen und nutze LLMs täglich für die Analyse und Auswertung von Dokumenten. Die Vision-Fähigkeiten mehrerer aktueller KI-Modelle habe ich evaluiert, Python und die KI-relevanten Libraries beherrsche ich sehr gut. Der sichere Umgang mit Git, Workflow-Automatisierung und containerisierten Services gehört zu meinem Arbeitsalltag. Anwendungen in bestehende System- und Datenlandschaften zu integrieren, ist seit vielen Jahren ein Kern meiner Tätigkeit.
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Gern sende ich Ihnen anbei meinen aktuellen Lebenslauf sowie mein TÜV-Zertifikat als AI Consultant. Über Ihr Interesse freue ich mich sehr und stehe für Rückfragen oder ein Gespräch jederzeit zur Verfügung.
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@@ -16,3 +16,4 @@ passender Einträge als Vorlage nutzen.
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| 2026-06-16 | Vectorial GmbH (Endkunde) | Data Scientist, AI Engineer | Remote | LLM, Python | bewerbung.md | Versandreif (Nutzer versendet über freelancermap-Portal) |
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| 2026-06-17 | K2 Partnering Solutions (Agentur) | Senior n8n Developer | Remote | Workflow-Automatisierung, RAG, LLM, Python | bewerbung.md (englisch) | Versandreif (Nutzer versendet über freelancermap-Portal) |
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| 2026-06-17 | Computer Futures / SThree (Agentur) | Fullstack-Entwickler KI (m/w/d), Rolle 1: Chat, LLMs & Agentic AI | Remote | Agentic AI, LLM, RAG, Python, Container | bewerbung.md | Versandreif (Nutzer versendet über freelance.de; E-Mail-Adresse noch zu erfragen) |
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| 2026-06-18 | Tenth Revolution Group (Agentur) | Fullstack AI Engineer - Computer Vision | Hybrid-Köln | Multimodale KI, LLM, RAG, Python, System Integration | bewerbung.md | Versandreif (Nutzer versendet per E-Mail an m.karakaya@frankgroup.com, alt. freelancermap-Portal) |
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@@ -10,6 +10,8 @@ Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert
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- **On-Prem-Infrastruktur (belegbar, nutzbar in KI-Bewerbungen):** Das EspoCRM läuft in einem Podman-Pod-Container auf dem Server **DesTEngSsv006**, dem eigenen On-Premise-KI-Server (GPU-Inference). Auf demselben Server laufen auch die Claude-Code-Sessions. Der `projekt-anlegen`-Skill holt Projektausschreibungen automatisiert von Portalen (z. B. freelancermap), gliedert sie in Must/Nice/Misc, bewertet sie und trägt sie via REST-API ins CRM ein. Beleg für Agentic AI, MCP, Web-Datenextraktion und produktiv genutzte On-Premise-KI; auch als konkreter, authentischer Aufhänger im Anschreiben verwendbar.
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- **n8n-Praxis (verifiziert vom Nutzer, S+, über den Lebenslauf hinaus):** n8n ist seit 2025 Teil des selbst betriebenen Server-Setups (eigene Linux-Server seit 2011). Konkrete, belegte n8n-Arbeiten: eigene Workflows entworfen und gewartet, inklusive **Customizations in JavaScript**, wo die Standard-Nodes nicht ausreichten; ein **Telegram-AI-Agent mit Zugriff auf Google-Cloud-Daten**; ein **RAG-Workflow**, in dem n8n die Daten-Chunks bildete, die Vektoren per **OpenAI-Embedding-Modell** erzeugte und in einer **Vektordatenbank** ablegte. Nutzbar als konkreter Beleg für [[Workflow-Automatisierung]], n8n-Nodes/Debugging, REST/Webhooks/JSON-Integration und KI-Anbindung in Workflows.
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- **KI-/Dokumentenanalyse-Praxis (für Computer-Vision-/Document-AI-Bewerbungen):** Seit 2025 Erstellung von KI-Lösungen; LLMs werden täglich für die Analyse und Auswertung von Dokumenten genutzt (gedeckt, konsistent mit „Agentic AI ist alltägliches Werkzeug"). Die **Vision-Fähigkeiten mehrerer aktueller KI-Modelle** wurden evaluiert (Niveau „ausprobiert/getestet", siehe [[Multimodale KI]]) — **nur erwähnen, nicht anpreisen**, keine Modellnamen nötig. Guter ehrlicher Aufhänger: KI-Vision „extrahiert Informationen aus Dokumenten besser als konventionelle OCR-Methoden" — nennt den ❌-Buzzword **OCR** als Vergleichsgegenstand, ohne eigene OCR-Erfahrung zu behaupten.
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## Bewährte Bausteine
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- Product-Lifecycle-Baustein: „In mehreren Positionen habe ich komplexe technische Systeme von Grund auf begleitet, vom Aufstellen der Anforderungen über Lösungskonzepte und Implementierung bis zu Verifikation, Deployment und geordnetem Wissenstransfer bei der Übergabe."
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- Wissenstransfer an Kunden ist in **jedem** Projekt gelebte Selbstverständlichkeit: laufend über regelmäßige Update-Meetings und direkten Austausch während der Zusammenarbeit, nach Bedarf. Nicht auf die (kurzen) KI-Workshops/Schulungen verengen, das stellt es zu klein dar. Bewährter Satz (Doku-Variante, wenn die Rolle Dokumentation betont): „Wissenstransfer ist für mich gelebte Praxis: In allen bisherigen Projekten habe ich mein Wissen laufend in regelmäßigen Update-Meetings, je nach Bedarf im direkten Austausch mit den Experten und durch sorgfältige Dokumentation an die Teams meiner Kunden weitergegeben."
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@@ -41,3 +43,6 @@ Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert
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- Keine Kafka-Praxiserfahrung behaupten (nur übertragbares Verständnis ereignisgetriebener Architekturen vorhanden).
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- **Scrum/agile Vorgehensweisen** nur einmal gelebt (Alcatel-Lucent, „Agile Design mit Scrum") → nicht als breite Kompetenz anpreisen; SAFe gar nicht behaupten.
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- **BPMN, Use Cases, User Stories** nicht wörtlich behaupten (im Lebenslauf nicht belegt). Stattdessen „Modellierung fachlicher Abläufe" o. Ä. verwenden.
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- **Computer Vision / Bildverarbeitung:** Nur Evaluierung multimodaler Vision-LLMs belegt ([[Multimodale KI]]), **keine** klassische Computer Vision / Bildverarbeitung (OpenCV-Pipelines, Feature-Detection) → nicht als fundierte CV-Kompetenz anpreisen.
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- **OCR-Technologien / Document-AI:** keine Praxis (Paperless-ngx wird betrieben, aber kein OCR-Entwicklungsnachweis) → nicht behaupten.
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- **MLOps, CI/CD, Cloud-native:** kein belegter produktiver MLOps-/Cloud-native-Betrieb (Fokus On-Premise/Self-Hosted; Azure DevOps Server = ALM, kein Cloud-native-Beleg) → nicht behaupten.
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@@ -2,6 +2,29 @@
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Datierte Einträge: was wurde am Gedächtnis geändert und **warum**.
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## 2026-06-18 — Bewerbung Tenth Revolution Group (Fullstack AI Engineer Computer Vision, Hybrid Köln, Agentur)
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- **Eingegangene Anfrage** (Recruiter schrieb Thomas direkt an) → Eröffnungs-Dank zulässig. Agentur
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(Tenth Revolution Group / Frank Group), Empfänger Mehmet Karakaya. Kanal: E-Mail an die in der
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freelancermap-Kontaktkarte sichtbare Adresse `m.karakaya@frankgroup.com` (im Nachrichtentext war
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sie maskiert); Alternative wäre die Antwort über das Portal. CRM-Opportunity vorab angelegt
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(Reseller, Must-Match 44 %, kein Nice; ❌ Computer Vision, OCR/Document-AI, MLOps/Cloud-native;
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Einsatzort Köln 472,9 km → Misc ❌).
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- **Start-Diskrepanz:** freelancermap-Feld „ab sofort" vs. Nachricht „August/nach Absprache" → auf
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Nutzerwunsch als **ab sofort** formuliert.
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- **Neues Schlagwort `Multimodale KI`** (`schwerpunkte.md`): Computer Vision / Vision-Language-Modelle /
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intelligente Dokumentenanalyse; ausdrücklich nur Modell-Evaluierung belegt, keine klassische
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Bildverarbeitung/OCR.
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- **Inhalte** (`inhalte.md`): KI-/Dokumentenanalyse-Praxis seit 2025, LLMs täglich für Dokumentenanalyse
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(gedeckt); Vision-Fähigkeiten mehrerer KI-Modelle evaluiert = Niveau „ausprobiert", nur erwähnen,
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nicht anpreisen (Nutzer-Hinweis „unter uns"). Neue „nicht behaupten"-Caveats: klassische Computer
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Vision/Bildverarbeitung, OCR/Document-AI, MLOps/CI/CD/Cloud-native.
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- **Stil** (`stil.md`): (1) Nicht belegten Ausschreibungs-Buzzword als **Vergleichsgegenstand/Abgrenzung**
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nutzen (OCR-Beispiel) → Treffer ohne Falschaussage. (2) Bei fachlich **grenzwertiger** Rolle die
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Einleitung über „meine **Interessen**" entschärfen statt beanspruchter Schwerpunkt-Buzzwords.
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- Finale Fassung kollaborativ: Nutzer hat den Text deutlich gekürzt (Teaser), Einleitung auf „Interessen"
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umgestellt, OCR-Vergleich und „LLMs täglich"-Satz eingebracht; Skill machte Grammatik-/Stil-Feinschliff
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(Subjekt-Verb „gehört", „Workflow-Automatisierung", doppeltes „LLMs" → „KI-Modelle").
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## 2026-06-17 — Bewerbung Computer Futures / SThree (Fullstack-Entwickler KI, Rolle 1, Remote, Agentur)
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- **Mehrrollen-Ausschreibung:** Eine Anzeige mit drei Senior-Rollen (Chat/LLMs/Agentic AI;
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ML/Prognose; Vision/Dokumentverarbeitung). Auf Wunsch nur **Rolle 1** bewertet und beworben
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@@ -27,3 +27,4 @@ Commit begründen. Ziel: gleiche Schwerpunkte immer gleich benennen
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| Verifikation & Validierung | V&V-Strategien, Test, systematische Ursachenanalyse, technisches Troubleshooting |
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| Embedded & Kommunikationstechnik | Embedded Systems und Kommunikationstechnologien (Ethernet, TCP/IP, CAN, Bussysteme) |
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| Workflow-Automatisierung | Prozess-/Workflow-Automatisierung mit Low-Code-/Automatisierungstools (n8n, Langflow, UI.Vision, PyAutoGUI), Integration über REST-APIs, Webhooks und JSON, eigene Logik in JavaScript |
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| Multimodale KI | Verarbeitung/Analyse mehrerer Modalitäten (Text, Bild, Audio) mit KI, inkl. Vision-Language-Modellen; Computer Vision und intelligente Dokumentenanalyse (nur Modell-Evaluierung belegt, keine klassische Bildverarbeitung/OCR) |
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@@ -20,6 +20,15 @@ aktualisiert. Nur **übertragbares** Wissen, keine projektspezifischen Einmaligk
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- **Lücken nicht erwähnen.** Schwächen/fehlende Abdeckung nicht offenlegen. Entdeckt
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der Empfänger sie, lässt sich das im Interview souverän klären; von selbst darauf
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hinweisen schadet nur.
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- **Nicht abgedeckten Buzzword als Vergleichsgegenstand nutzen.** Ein in der Ausschreibung
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geforderter, aber **nicht belegter** Begriff darf als Abgrenzung/Vergleich auftauchen, ohne
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eigene Erfahrung zu behaupten (Beispiel Computer-Vision-Projekt: „Informationen aus Dokumenten
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noch besser extrahieren als die konventionellen **OCR**-Methoden" — nennt OCR, ohne OCR-Praxis
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zu behaupten). So entsteht ein Buzzword-Treffer ohne Falschaussage.
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- **Einleitung bei fachlich grenzwertiger Rolle entschärfen.** Trifft die Rolle das Profil nur
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teilweise, kann die Einleitung ehrlich „… da sie meine **Interessen** unmittelbar trifft"
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sagen statt eine Liste beanspruchter Schwerpunkte/Buzzwords. Die konkreten Belege folgen
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weiter unten. (Nutzer-Entscheidung Tenth Revolution Group, Fullstack AI Engineer Computer Vision.)
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- **Triviale Aussagen weglassen.** Nichts schreiben, was für den Empfänger ohnehin
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offensichtlich ist. Insbesondere bei Portal-Bewerbungen **nicht** erwähnen, **wo** die
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Ausschreibung gefunden wurde (bei einer Hays-Bewerbung ist „auf der Hays-Projektbörse
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