06/2026 – heute | Selbstständig (tellaev.de) | Freelance Data Scientist & AI Developer

Projekt: Intelligenter n8n-Workflow mit lokalem LLM (automatisierte Datenerfassung und Bewertung)
Zeitraum: 2026 – laufend (in Entwicklung)
Rolle: Konzeption und Entwicklung (alleinverantwortlich)
Kunde/Branche: Eigenprojekt, kein Kundenauftrag
Beschreibung: Aufbau eines self-hosted, intelligenten Workflows mit n8n zur automatisierten Datenerfassung und Bewertung, als erster Baustein eines geplanten Ökosystems aus Workflows und KI-Agenten. Der Workflow ist weitgehend fertiggestellt: vollständig DSGVO-konform ohne Cloud-KI, mit einem Extraktions-Service in Python/FastAPI, einer zweistufigen Bewertung mit einem lokalen Sprachmodell (schnelle Grobbewertung als Filter, Detailbewertung mit strukturierter JSON-Ausgabe) und der Konfiguration in NocoDB. Das Deployment erfolgt über GitLab-CI und ArgoCD (GitOps) auf Kubernetes. Zusätzlich wurde die Verarbeitung auf CPU optimiert (Prompt-Kürzung, sequenzielle Abarbeitung, Timeouts).
Technologien: n8n, Python, FastAPI, Ollama, NocoDB, GitLab CI, ArgoCD, Kubernetes

IDP-Pipeline: Lieferscheinverarbeitung ohne Cloud (Eigenprojekt, Pilot)
Zeitraum: 2026
Rolle: Konzeption und Entwicklung (alleinverantwortlich)
Kunde/Branche: Eigenprojekt, kein Kundenauftrag (Pilot / Proof of Concept)
Beschreibung: Automatisierte Verarbeitung von Lieferscheinen für mittelständische Betriebe: Eine per E-Mail eingehende PDF wird geparst, ein lokal laufendes LLM extrahiert die relevanten Felder (Lieferant, Belegnummer, Positionen), das Ergebnis wird in einer Datenbank abgelegt. Ein Konfidenz-Check leitet unsichere Extraktionen in eine Review-Queue, die eine Sachbearbeiterin per Weboberfläche freigibt oder ablehnt (Human-in-the-Loop). Alle Komponenten sind self-hosted konzipiert, kein Dokument verlässt das Netzwerk.
Technologien: n8n, Docling, Ollama, PostgreSQL, FastAPI und React (für die Review-Oberfläche)

MeetingMind (Eigenprojekt)
Zeitraum: 2026
Rolle: Konzeption und Entwicklung (alleinverantwortlich)
Kunde/Branche: Eigenprojekt, kein Kundenauftrag
Beschreibung: RAG-System zur Beantwortung von Fragen zu Meeting-Protokollen, vollständig lokal und DSGVO-konform. Dokumentenaufbereitung mit Docling (HybridChunker), reine Vektorsuche (Cosine Similarity) in Qdrant, Antwortgenerierung mit lokalem LLM. Eigene Evaluation mit Golden Dataset (15 Testfragen, 3 LLMs verglichen): bestes Modell llama3.1 mit 80 % Antwortgenauigkeit bei 100 % Retrieval-Trefferquote.
Technologien: Python, Docling, Qdrant, Ollama (llama3.1), nomic-embed-text

Weitere Portfolio-Projekte (Eigenprojekte, bzw. Kaggle Competition)
Zeitraum: 2026
Rolle: Konzeption und Entwicklung
Kunde/Branche: Eigenprojekte, kein Kundenauftrag
Beschreibung: (a) NLP-Textklassifikation (Disaster Tweets): Vergleich klassischer Verfahren, Transformer-Fine-Tuning (DistilBERT, BERT, RoBERTa) und Llama-3.1-Zero-Shot, bester F1-Score 0,84 mit RoBERTa. (b) Churn Detection mit XGBoost und SHAP-Erklärbarkeit. (c) E-Commerce-Kundenanalyse (RFM-Segmentierung, Warenkorbanalyse, Cross-Selling-Netzwerk) über rund 540.000 Transaktionen.
Technologien: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, XGBoost, SHAP, PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, KNIME, Tableau

Travel Assist System: Problem-Resolution-Management (VW Konzern - CARIAD SE)
Zeitraum: 06/2019 – 08/2025
Rolle: Problem Resolution Manager
Kunde/Branche: Automotive, Volkswagen Konzern (Festanstellung bei CARIAD)
Beschreibung: Problem-Resolution-Management für das Travel Assist System bis zur Serienfreigabe von Schlüsselmodellen des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation). Alle Automotive-SPICE-Assessments "fully achieved". Definition von KPIs und Tracking-Dashboards, Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung eines KVP-Prozesses, Automatisierung von Ticketprozessen (automatische Ticketerstellung, Zuweisung an verantwortliche Teams, Teambenachrichtigung, Ticketbereinigung). Begleitung der Agilen Transformation vom V-Modell zu SAFe. Stakeholder-Management intern und extern.

Intelligent Parking Assist System (VW Konzern - CARMEQ GmbH)
Zeitraum: 05/2016 – 04/2018
Rolle: Funktionsverantwortliche (Querführung und Umfeldwahrnehmung)
Kunde/Branche: Automotive, Volkswagen Konzern (Festanstellung bei CARMEQ)
Beschreibung: Funktionsbewertung und Fahrzeugintegration im Bereich Querführung und Umfeldwahrnehmung eines Parkassistenzsystems für ein Premiummodell (Beitrag zur Serienfreigabe). Eigenständiges Testen im Fahrzeug, Definition von Testverfahren in den Spezifikationen, Pflege des ASPICE-Qualitätsrahmens, Tracedaten-Analyse und vollständige Ticketauflösung, konzernweite Abstimmung technischer Spezifikationen.
Technologien: CANoe, Tracedaten-Analyse, Ticketsysteme, Automotive SPICE
Technologien: Jira (Boards, Automation), Python-Jira, Confluence, Power BI, Automotive SPICE, SAFe

Bildverarbeitungssystem für Testautomatisierung im Infotainmentbereich ( HM Holldack / Carmeq GmbH)
Zeitraum: 04/2011 – 01/2015
Rolle: Softwareentwicklerin und Projektleiterin
Kunde/Branche: Automotive, Volkswagen Konzern (über HM Holldack-Meditech GbR und CARMEQ GmbH)
Beschreibung: Entwicklung eines Bildverarbeitungssystems zur automatisierten Prüfung von Infotainmentsystemen. Eigene Entwicklung eines Siebensegment-Erkenners (Bildvorverarbeitung und Recognizer) und eines Pattern-Matching-Verfahrens; Integration der Algorithmen in einer modularen Architektur per API. Software- und Releaseplanung, Teamverantwortung, Unit-, System- und Abnahmetests in einer selbst aufgebauten Testumgebung. Rollout über 4+ Konzernmarken.
Technologien: C++, OpenCV, Tesseract, ABBYY 

10/2025 – 04/2026 | EDUCX GmbH | Vollzeit-Weiterbildung Data Science & KI-Anwendung
Python für Data Science (OOP, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Webscraping, Zeitreihenanalyse, EDA), Machine Learning (überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, Klassifikation, Regression, Clustering, Ensemble-Methoden), Deep Learning (CNNs, RNNs, Keras, TensorFlow, PyTorch), Big Data & BI (ETL, Data Warehouses, MongoDB, Neo4j, PostgreSQL, Tableau, Power BI), KI-Anwendung (Prompt Engineering, LLMs, RAG, LangChain, Chatbots, Multi-Agenten-Frameworks, CrewAI).

09/2008 – 03/2011 | Hochschule Emden/Leer | Master of Engineering, Industrie Informatik (Schwerpunkt Bildverarbeitung)
Studieninhalte: Diskrete Mathematik, Modellierung und Visualisierung, Cluster-Computing, Mess- und Sensortechnik, Eingebettete Systeme. Vertiefungsprojekt: Echtzeit-Bildverarbeitung mittels modellbasierter Softwareentwicklung.
Masterarbeit: Algorithmenentwicklung zur Objektverfolgung auf Basis von Daten eines Bodensensornetzwerkes.

09/2005 – 11/2008 | Hochschule Emden/Leer | Bachelor of Science, Informatik (Schwerpunkt Kommunikation)
Studieninhalte: Informatik-Grundlagen, Algorithmen und Datenstrukturen, Softwareentwicklung, IT-Sicherheit, Netzwerktechnologien.
Bachelorarbeit: Implementierung einer Plattform zur statistischen Datenauswertung.

KERNKOMPETENZEN
Python, RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM-Integration mit lokal gehosteten Modellen (Ollama), NLP / Transformer-Fine-Tuning (Hugging Face, PyTorch), Intelligente Prozessautomatisierung (n8n), Intelligent Document Processing (Docling), Computer Vision / Bildverarbeitung (C++, OpenCV), OCR: Tesseract, ABBYY FlexiCapture (4 Jahre Praxis), Automotive SPICE, Problem-Resolution-Management, KVP

DATA SCIENCE & MACHINE LEARNING
Pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, SHAP, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, Keras, PyTorch, PyCaret

KI-ANWENDUNG
Prompt Engineering, Chatbots, Vektordatenbanken: Qdrant, ChromaDB, LangChain, Multi-Agenten-Frameworks (CrewAI, smolagents): angewendet
Evaluation von LLM-Anwendungen (eigenes Evaluierungsset, Giskard), Coding-Agents: Claude Code (Entwicklung der eigenen Website)

DATENBANKEN & BI
PostgreSQL, MongoDB, Neo4j (Graphmodellierung und -abfragen), NocoDB, Power BI, Tableau, KNIME (ETL), SQL, JQL

ENTWICKLUNG & TOOLS
FastAPI (angewendet), React / JavaScript (Review-Oberfläche im IDP-Projekt), Docker, GitLab, GitLab CI, ArgoCD (GitOps-Deployment im Eigenprojekt), Git, Tortoise SVN, PyCharm, JupyterLab, Visual Studio Code, Linux, Jira (Boards, Konfiguration, Jira-Automation, Python-Jira), Confluence, CANoe, C++, Java, LaTeX

METHODEN
V-Modell, SAFe (Begleitung der Agilen Transformation), Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP), Stakeholder-Management, Fehler- und Testmanagement

SOFT SKILLS
Eigenverantwortung, analytisches Denken, Kundenorientierung, Stakeholder-Management, Kommunikation, Konfliktlösung, Projektmanagement

SPRACHEN
Deutsch, Englisch, Russisch