Yevhenii
Python & AI Eng | ML, LLMs & Meta/Google Ads
Über Yevhenii
Ich bin ein motivierter Python- & KI-Ingenieur mit einer soliden Grundlage in Backend Development, Machine Learning und Large Language Models (LLMs). Mein Fokus liegt auf der Entwicklung praktischer KI-Tools, der Automatisierung von Workflows und der Integration von KI-Funktionen in Webanwendungen. Zusätzlich verfüge ich über ein fundiertes Verständnis der Finanzmärkte und der technischen Analyse, was es mir ermöglicht, meine technischen Fähigkeiten mit Geschäfts- und Handelsautomatisierungszielen in Einklang zu bringen.
Meine technischen Kernkompetenzen:
KI- & LLM-Integration: Aufbau von RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines unter Verwendung von LangChain, LlamaIndex und Vektorspeichern (FAISS/Qdrant) zur Verbindung von LLMs mit benutzerdefinierten Daten.
Web Development & APIs: Entwurf sauberer, asynchroner REST APIs mit FastAPI, Datenvalidierung mittels Pydantic und umfassender Swagger-Dokumentation.
DevOps & Cloud Basics: Dockerisierung von Anwendungen, Betrieb virtueller Instanzen in AWS/GCP, Verwaltung von S3 Cloud Storage und Erstellung standardmäßiger Kubernetes-Manifeste.
Machine Learning: Praktische Erfahrung in der Datenvorverarbeitung, dem Training klassischer Modelle mittels Scikit-learn und der Bewertung von...
Meine technischen Kernkompetenzen:
KI- & LLM-Integration: Aufbau von RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines unter Verwendung von LangChain, LlamaIndex und Vektorspeichern (FAISS/Qdrant) zur Verbindung von LLMs mit benutzerdefinierten Daten.
Web Development & APIs: Entwurf sauberer, asynchroner REST APIs mit FastAPI, Datenvalidierung mittels Pydantic und umfassender Swagger-Dokumentation.
DevOps & Cloud Basics: Dockerisierung von Anwendungen, Betrieb virtueller Instanzen in AWS/GCP, Verwaltung von S3 Cloud Storage und Erstellung standardmäßiger Kubernetes-Manifeste.
Machine Learning: Praktische Erfahrung in der Datenvorverarbeitung, dem Training klassischer Modelle mittels Scikit-learn und der Bewertung von...
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