Marc Matt

Profil

Als Senior Freelance Data & MLOps Engineer (15+ Jahre Erfahrung) helfe ich Unternehmen dabei, komplexe Daten-Herausforderungen in messbaren Geschäftserfolg umzuwandeln.

Ich konzipiere, baue und optimiere skalierbare Datenplattformen (GCP/AWS) und manage Projekte ganzheitlich von der ersten Idee bis zur stabilen Produktion.

Unternehmen unterstütze ich besonders in folgenden Bereichen:

💡 Architektur & Implementierung von GenAI (RAG):

Ich entwickle intelligente, KI-basierte Wissensdatenbanken und RAG-Systeme, die Ihre Unternehmensdaten nutzbar machen und Prozesse (z.B. im Kundenservice oder internen Wissensmanagement) automatisieren.

🚀 Entwicklung von Echtzeit-Empfehlungssystemen:

Ich baue und optimiere Real-Time Recommendation Engines (z.B. für E-Commerce oder Medien), die nachweislich die Conversion Rate und Kundenbindung steigern.

📈 Aufbau von Data & MLOps-Workflows:

Ich schaffe robuste, automatisierte MLOps-Pipelines für effizientes Training, Deployment und Monitoring von KI-Modellen in Produktionsumgebungen.

Use Cases / Projektauszug:

• GenAI für Knowledge-Management: Konzeption und Aufbau einer internen RAG-Plattform für einen Tech-Dienstleister, die es Mitarbeitern ermöglicht, komplexe technische Dokumentationen via Chat-Interface in Sekundenschnelle zu durchsuchen.
• Echtzeit-Personalisierung (E-Commerce): Architektur einer skalierbaren Streaming-Datenplattform (Basis: AWS Kinesis & Redshift) zur Verarbeitung von Klick-Streams und Ausspielung von personalisierten Produktempfehlungen in Echtzeit.
• MLOps-Optimierung (GCP): Aufbau einer produktionsreifen MLOps-Pipeline (Basis: VertexAI & Kubeflow) zur Automatisierung des Modell-Trainings und Deployments, was die „Time-to-Market“ für neue Modelle um über 60% reduzierte.

Skills & Services:

• GenAI & RAG-Systeme
• Echtzeit-Empfehlungssysteme (Recommendation Engines)
• Data & MLOps Engineering
• Architektur von Cloud-Datenplattformen (GCP & AWS)
• Projektmanagement (Konzept bis Produktion)
• Optimierung von Data-Workflows

Tech-Stack (Auszug):

• GenAI & LLMOps: LangChain, LlamaIndex, LangSmith / Langfuse, Hugging Face
• Vector-DBs: Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Milvus
• Cloud (GCP): VertexAI, BigQuery, Composer
• Cloud (AWS): Kinesis, Glue, Redshift, MWAA
• MLOps & Orchestrierung: Kubernetes, Kubeflow, Airflow
• Data-Tools: dbt, Databricks