Beschreibung

30 Jahre Erfahrung in IT Architektur und Entwicklung mit Spezialisierung auf AI. Lösungsorientiert und gerne mit Out-of-the-Box thinking. Leitsatz: Less code is better code, reduce complexity in code and environment, TDD, YAGNI, DRY.

Branchenexpertise

Sprachen

Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Französisch
Verhandlungssicher
Spanisch
Konversationssicher
Englisch
Verhandlungssicher

Arbeitsortpräferenzen

Vor Ort möglich

Zürich (bis zu 50 km)

Schweizer Uni
AI Engineer / Architekt
BILDUNG & E-LEARNING
März 2026 - Heute (3 Monate)
Projekt: AI E-Learning-Lösung – Universität

Für eine Universität habe ich als AI Engineer und Architekt eine vollständige RAG-basierte Wissensinfrastruktur konzipiert und implementiert, die Kursmaterialien automatisiert in ein intelligentes Frage-Antwort-System überführt.
Die Lösung deckt die gesamte Pipeline ab:
Parsing & Retrieval – Strukturierte Extraktion und Chunking von Kursdokumenten (PDF, DOCX, Slides), Aufbau einer hybriden Sucharchitektur mit Vektor-Datenbanken (semantisches Retrieval) und keyword-basierter Suche (BM25/Hybrid Search) für maximale Treffergenauigkeit.
Reranking – Nachgeschaltetes Reranking der Suchergebnisse mittels Cross-Encoder und Relevance Scoring, um die qualitativ relevantesten Textpassagen ans Sprachmodell weiterzugeben.
Generation & Output-Optimierung – Entwicklung der Prompt-Strategie inkl. Guardrails zur Qualitätssicherung, Output-Enrichment für strukturierte, didaktisch aufbereitete Antworten sowie kontinuierliches Prompt Engineering zur Steigerung der Antwortqualität.
Ergebnis: Studierende erhalten präzise, kontextbewusste Antworten, die direkt auf dem offiziellen Kursmaterial basieren – skalierbar, nachvollziehbar und halluzinationsarm.
Stack: Python, LangChain / LlamaIndex, OpenAI / Mistral, Qdrant / Weaviate, BM25, Cross-Encoder, n8n
LLMs Retrieval-Augmented Generation (RAG) Scoring Claude Code n8n