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Anton K.AK

Anton K.

Backend Entwickler Python | Data | KI

€550/day
Amsterdam, NL
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Anton

🚀 Fullstack-Entwickler mit Daten- & KI-Fokus | Geschäftswert durch intelligente Systeme

Ich entwickle datengetriebene Plattformen und KI-Lösungen, die messbaren Business Impact liefern – ob zur Umsatzsteigerung, Prozessautomatisierung oder Marktoptimierung. Mein Schwerpunkt liegt auf Fullstack-Architekturen mit integrierter Datenverarbeitung und Machine Learning – sowohl mit klassischen ML-Verfahren als auch Deep Learning.

📈 Beispiele für Ergebnisse:
✔️ +22 % Umsatzwachstum durch LLM-gestützte Produktdatenanreicherung (15.000+ Produkte, 7+ Märkte)
✔️ 100.000+ Bestellungen/Jahr verarbeitet über integrierte API-Architektur (Amazon, Shopify, ERP-Systeme)
✔️ KI-Prognosesysteme zur Bestandsplanung & Nachschubsteuerung mit Forecasting-Modellen
✔️ Computer-Vision-Lösungen zur Bildverarbeitung & Hochskalierung großer Bilddateien für Drucksysteme
✔️ Deep Learning Pipelines für visuelle Klassifikation, Feature-Analyse und robuste Generalisierungstests

🧠 Technologien & Tools:
Python, Django, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Streamlit, Anvil.works
PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas, FastAPI, Bash, Git
AWS (EC2, S3, SageMaker), REST APIs, Adobe API, Plentymarkets

🎯 Kompetenzen:
Fullstack-Entwicklung, Machine Learning, Forecasting, Computer Vision, Datenintegration, DevOps, MLOps, API-Design, Projektmanagement
  • English

    Native or bilingual

  • German

    Native or bilingual

  • Dutch

    Conversational

  • Russian

    Native or bilingual

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • Modular Print
    Freelance Backend Software Engineer
    August 2023 - June 2025 (1 year and 10 months)
    Berlin, Germany
    🔹 Full-Stack-Plattform für Rechnungsstellung & Auftragsweiterleitung (Druckindustrie)

    Entwicklung einer skalierbaren Plattform zur Rechnungsstellung und Auftragsweiterleitung für eine Druckerei mit zehntausenden Bestellungen.

    Synchronisierung von Bestelldaten über verschiedene Vertriebskanäle und interne CRM-Systeme mittels APIs.

    Prüfung und Neugestaltung des Rechnungssystems mit testgetriebener Entwicklung (TDD); Nachbildung komplexer Preis- und Rechnungskalkulationen.

    Erstellung eines internen Tools für das Vertriebsteam zur individuellen Preisberechnung bei Großbestellungen.

    🔹 Bildverarbeitungspipeline für Großformatdruck

    Entwicklung einer End-to-End-Pipeline für Nutzerbilder, inklusive automatischer Bildverarbeitung und Hochskalierung mit neuronalen Netzen (Pillow, eigene Modelle).

    Integration mit Adobe API und einem maßgeschneiderten CMS für die Druckvorbereitung.

    🔹 Datenintegration & interne Reporting-Tools (E-Commerce)

    Aufbau eines Tools zur automatisierten Auswertung historischer Bestelldaten: Datenaggregation, Visualisierungen und benutzerfreundliches Streamlit-Frontend.

    Enge Zusammenarbeit mit der Buchhaltung zur Erstellung konformer Reportings und zur Einsparung hunderter Stunden manueller Arbeit.

    🔹 Logistik- & Bestandsmanagement (SaaS-Tooling)

    Zusammenstellung und Leitung eines sechsköpfigen Entwicklerteams zur Umsetzung einer internen Lösung für Lagerverwaltung und Nachschubplanung – später als SaaS vermarktet.

    Lieferung des MVP unter Budget, mit Features wie Bestandstracking, Bedarfsprognosen (Forecasting) und automatisierten Warnsystemen.

    Entwicklung des Backends mit Django sowie Implementierung eines ML-Moduls zur Bestandsprognose.
    Django Python Rest-API E-Commerce Amazon Web Services
  • Deeper Systems Consultancy
    Machine Learning Engineer
    July 2022 - August 2023 (1 year and 1 month)
    Clinica Y Optica Full Visionn, QC, Guatemala
    • Led the development ofgradient boost predictive modeling system to identify potential fraud in online poker game, training player classification and collusion detection model based on equity calculation and user history.
    • Conducted a full audit of the payout calculation system for new game modes, identifying calculation errors in various edge cases.
  • Sensit y B.V.
    AI Researcher / Machine Learning Engineer
    January 2022 - June 2022 (5 months)
    Amsterdam, Netherlands
    • Conducted applied research my training AI for deepfake detection using neural networks (PyTorch) and
    quantitative analysis of visual features and adversarial patterns in manipulated imagery.
    • Built pipelines for pre-processing, model evaluation, and dataset augmentation, implemented experiments for model generalization testing and robustness evaluation against various types of synthetic media.

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Education

  • M.Sc. Information Studies
    Universit y of Amsterdam
    2022
    M.Sc. Information Studies
  • B.Sc.
    Universit y of London Royal Holloway College
    2018
    B.Sc.

Skill set

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