tlg/bewerb
SHA256
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Entwurf FindYou: Wissenstransfer-Satz (Variante 3); Baustein im Gedächtnis korrigiert

Browse Source 
- entwurf.md: Wissenstransfer als gelebte Praxis (regelmäßige Update-Meetings,
  direkter Austausch) statt Verengung auf KI-Workshops
- gedaechtnis/inhalte.md: Baustein entsprechend angepasst

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
tlg
2026-06-12 19:16:23 +02:00
parent 16156db5c8
commit fbab4d3c14
2 changed files with 2 additions and 2 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
bewerbungen/2026-06-12_FindYou-Consulting_Data-Scientist-MLOps-Engineer-mit-Agentic-AI-und-MCP-Expertise_Remote/entwurf.md
View File

@@ -20,7 +20,7 @@ Stundensatz: Mein All-in-Stundensatz beträgt 105 € netto.
Remote-Anteil: Wie gewünscht erbringe ich die Leistung zu 100 % remote. Dafür stehen mir eigene Räume mit professionellem IT-Equipment in meinem Ingenieurbüro in Unterhaching (Großraum München) zur Verfügung.
Was ich einbringe: Ich arbeite praktisch mit Agentic AI und der Integration von MCP-Servern, mit LLMs, Embedding-Modellen und Vektordatenbanken sowie mit dem Betrieb von Diensten in Docker-Containern. Den von Ihnen gewünschten Wissenstransfer und das Coaching interner Teams habe ich bereits in mehreren KI-Workshops und Schulungen geleistet.
Was ich einbringe: Ich arbeite praktisch mit Agentic AI und der Integration von MCP-Servern, mit LLMs, Embedding-Modellen und Vektordatenbanken sowie mit dem Betrieb von Diensten in Docker-Containern. Wissenstransfer ist für mich gelebte Praxis: In allen bisherigen Projekten habe ich mein Wissen laufend in regelmäßigen Update-Meetings und im direkten Austausch an die Teams meiner Kunden weitergegeben.
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. Diese Erfahrung möchte ich einbringen, damit die KI-Plattform Ihres Kunden einen verlässlichen, messbaren Nutzen liefert.

2
gedaechtnis/inhalte.md
View File

@@ -9,7 +9,7 @@ Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert
## Bewährte Bausteine
- 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."
- Wissenstransfer/Coaching ist durch mehrere durchgeführte KI-Potenzialanalyse-Workshops und KI-Schulungen belegt.
- 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: „Wissenstransfer ist für mich gelebte Praxis: In allen bisherigen Projekten habe ich mein Wissen laufend in regelmäßigen Update-Meetings und im direkten Austausch an die Teams meiner Kunden weitergegeben."
## Nicht zutreffend / nicht behaupten
- **Nicht** behaupten, täglich/laufend an einer produktionsreifen Agentic-AI-Plattform oder „der ersten produktionsreifen Plattform" zu arbeiten.