Über Fabian
Fabian Crabus ist ein erfahrener Software-Architekt und KI-Entwickler mit über 20 Jahren Erfahrung in den Bereichen Java, Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Geoinformationssysteme (GIS) und IoT. Mit einer starken technischen Expertise und mehr als 15 Jahren Erfahrung in der Projektleitung hat er innovative Lösungen für internationale Unternehmen und Forschungsprojekte entwickelt.
Er verfügt über fundierte Kenntnisse in Microservices-Architekturen (Java, Quarkus, Spring Boot), Datenmanagement (PostgreSQL, MongoDB, DuckDB), Big Data (Apache Spark, Flink, Kafka, Druid) sowie KI- und Machine-Learning-Technologien (DeepLearning4j, Pytorch, YOLO, LSTM) für LLM, Computer Vision, Audio Classification, NLP. Seine Expertise umfasst zudem die Entwicklung und Optimierung von IoT-Lösungen, Geofencing-Technologien sowie Cloud-Umgebungen (AWS, Digital Ocean).
In leitenden Rollen hat er mehrfach technische Architekturen aufgebaut, Teams geführt und strategische Entscheidungen getroffen, u. a. bei der ThPA Thessaloniki, Next Logistics Ventures GmbH (seabo.com), Viaboxx GmbH (Gründer) und DHL. Sein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung innovativer Plattformen, der Optimierung von Logistikprozessen sowie der Digitalisierung von Geschäftsmodellen.
Mit einer agilen Arbeitsweise (Scrum), breiter Technologiekompetenz und internationaler Erfahrung ist er ein geschätzter Experte für komplexe Softwarelösungen und digitale Transformationen.
Sprachlich ist er fließend in Deutsch und Englisch und besitzt fundierte Kenntnisse in Projektmanagement (Scrum, Kanban), Sicherheitstechnologien (JWT, OAuth), CI/CD, Docker und Kubernetes.
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus
Projekt- und Berufserfahrung
- ThPA ThessalonikiLeitung EntwicklungLOGISTIK & SUPPLY CHAINJuni 2024 - Juli 2025 (1 Jahr und 1 Monat)Thessaloniki, GriechenlandProjektleitung und internationale Zusammenarbeit• Verantwortung für die Entwicklung einer innovativen Plattform zur Überwachung und Steuerung von Containerbewegungen innerhalb von Häfen.• Aktive Teilnahme an einem internationalen Forschungsprojekt, das auf die Digitalisierung und Optimierung von Hafenlogistikprozessen abzielt.• Steuerung der technischen Architektur und enge Zusammenarbeit mit internationalen Partnern und Stakeholdern.Softwareentwicklung und technische Implementierung• IoT-Integration: Entwicklung und Implementierung von IoT-Lösungen zur Echtzeitüberwachung von Containerbewegungen.• Geofencing-Technologien: Einsatz von Tile38 für die Erstellung dynamischer Geofencing-Lösungen zur Lokalisierung und Steuerung von Containern.• Microservices-Architektur: Aufbau einer skalierbaren Microservices Infrastruktur mit Java und Quarkus, inklusive REST-APIs und JPA für Datenmanagement.• Schnittstellenintegration: Anbindung externer Systeme und Implementierung von MQTT-Protokollen für effiziente Datenkommunikation. Datenmanagement und Sicherheit• Verwaltung und Optimierung von Datenbanken (PostgreSQL) zur Sicherstellung einer hohen Datenkonsistenz und -verfügbarkeit.• Implementierung von Sicherheitslösungen wie JWT für die Authentifizierung und Autorisierung.- Erstellung einer KI-basierten Architektur zur Vorhersage von Durchlaufzeiten
- DiversKurzprojekteJanuar 2018 - Heute (8 Jahre und 5 Monate)- 2025: Eigenentwicklung: Computer Vision zur Erkennung von Drohnen im Raum (Tiefenbilder, Point Clouds, Depth Anything)- 2025: Eigenentwicklung – AI zur Auswertung von Polizeiberichten unter Nutzung von LLMs und Named Entity Recognition. Vergleich der Leistungsfähigkeit zwischen off-the-shelf Open Source Systemen versus fine-grained Modellen (Betrieb on-premise GPU Cluster)- 2024: Eigenentwicklung – RAG unterstütztes LLM (Ollama) für domain-spezifische Queries (Langchain4j)- 2023: Hersteller für Schiffsantriebssysteme – Prototypische Auswertung von Schiffsparametern (Position, Tiefgang, Geschwindigkeit, Küstennähe, maritime Besonderheiten, Wartungszyklen) zur frühzeitigen Verschleisserkennung von Schiffspropellern (AI/KI Modell RNN) aka Predictive Maintenance.- 2022: Eigenentwicklung – Autonomer fahrender Roboter mit Lidar-Umgebungserkennung auf Basis Nvidia Jetson und Zed 2 (ROS/Java/Python)- 2021: Konsumgüterindustrie – Erstellung von KI-Modellen zur Auswertung von Audiodaten. Fragestellung: können FFT/STFT Daten von Convolutional Networks (CNN) zur Verschleißerkennung/Predictive Maintenance genutzt werden?- 2019: Industrie – Schulung “Stand KI – Nutzung in der Industrie 4.0”
- Next Logistics Ventures GmbHLeitung Java Entwicklung (AI / Big Data / Geodaten)LOGISTIK & SUPPLY CHAINNovember 2016 - Dezember 2024 (8 Jahre und 1 Monat)Hamburg, DeutschlandLeitung Java-Entwicklung (AI / Big Data / Geodaten)• Projektleitung und strategische Verantwortung• Aufbau eines innovativen Startups im Bereich Schifffahrtslogistik und Entwicklung einer marktführenden Chartering-Plattform.• Technische Beratung und Konzeption der Gesamtarchitektur in enger Zusammenarbeit mit Kunden und Stakeholdern.• Durchführung von Vorträgen, Präsentationen und Texterstellung für Marketing- und Werbevideos.• Überwachung und Kontrolle des Budgets sowie Sicherstellung eines effizienten Ressourceneinsatzes.• Softwareentwicklung und technische Implementierung• Microservices-Architektur: Entwicklung skalierbarer Microservices mit modernen Frameworks wie Quarkus, Javalin und Spring Boot.• Datenbanken und Persistenz: Einsatz und Optimierung relationaler und NoSQL-Datenbanken (PostgreSQL, MongoDB, DuckDB) unter Verwendung von JPA/Hibernate/Panache.• Schnittstellenintegration: Anbindung externer APIs und Datenquellen über REST, GraphQL und ETL-Prozesse.• Kommunikationsbackbone: Aufbau einer robusten Kafka-Infrastruktur zur Unterstützung hochfrequenter Datenflüsse.• Performance-Optimierung: Durchführung von Profiling, Debugging und Optimierungsmaßnahmen zur Steigerung der Softwareeffizienz.• Erstellung umfassender Dokumentationen und Tests zur Qualitätssicherung.
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