Elias Müller

Interne RAG-/LLM- und Backend-Systeme im Schweizer Retailbanking, über 1'000 tägliche User.

Entwicklung von Python-RAG-Pipelines mit hybrider Keyword-/Vektorsuche über indizierte Bankdokumente für fachlich assistierende Chat-Workflows Erreichen von 98% Korrektheit bei Antworten auf einem Evaluationsset von rund 200 durch Fachexperten validierten Konversationen, durch hybrides Retrieval-Tuning, Antwortvalidierungs-Workflows und Iteration bei hartnäckigen Fällen Entwicklung von LangGraph-Workflows für Retrieval-Routing und mehrstufige Suchen über Elasticsearch-Indizes aus mehreren umfangreichen Dokumentquellen Implementierung von Multi-Modell-Agenten-Orchestrierung und eigenen MCP-Servern für Tool-Zugriff, mit A2A Schnittstellen für Agent-zu-Agent- und Human-in-the-Loop-Interaktionen Entwicklung und Wartung des gesamten Stacks für interne Chat-Anwendungen, inklusive Angular-UIs, Kotlin-/Python Services, OpenShift-Betrieb und latenzarmem Streaming via WebSocket/SSE

Tech: Python, Kotlin, Spring Boot, Kafka, LangChain, LangGraph, A2A, MCP, FastAPI, Pydantic, Azure OpenAI, Azure AI Search, Elasticsearch, LLMOps, asyncio, Angular, OAuth2, JWT, MySQL, Redis, Prometheus, Grafana, Splunk, OpenShift, Argo CD

Ereignisgesteuerte Fullstack-Anwendung für den Schweizer Zoll zur Im-/Exportverfolgung von Waren.

Entwicklung von Webanwendungen und RESTful Microservices in Angular und Java zur Verwaltung von Flagging Workflows und Zoll-Simulationen Erweiterung der Drools-Regel-Engine zur Erkennung komplexer Beziehungen zwischen Warenmetadaten und weiteren zollrelevanten Datensätzen Reaktives Backend zur Verarbeitung von Millionen Kafka-Events pro Woche

Tech: Java, Angular, Drools, Kafka, Spring Reactor, Docker, Spring Boot, PostgreSQL, Bash

Backend-Infrastruktur zur Verwaltung der Firmware-Installation von Verkehrsüberwachungsgeräten in vernetzten Verkehrssystemen.

Entwicklung neuer und Wartung komplexer bestehender Backend-Microservices (insgesamt 14) zur Verwaltung der Firmware-Installation von Verkehrsüberwachungsgeräten, mit Anbindung interner UI-Frameworks und mehrerer Datenquellen über REST und SOAP; Betrieb in Kubernetes auf AWS Anbindung von rund einem Dutzend Verkehrsüberwachungsgeräten (Teststufe) an die Plattform über MQTT Implementierung geometrischer Algorithmen zur Fahrzeugpositionierung auf Basis von Telemetrie zwischen Strassengeräten und fahrzeuginternen Einheiten Erstellung von Kubernetes-Konfigurationen und Helm-Charts für die Microservices Verbesserung der Geräteauthentifizierung und Service-Sicherheit, inklusive SSL-Zertifikatsautomatisierung und Behebung von Sicherheitslücken

Tech: Java, Kotlin, Python, Spring Boot, GitLab, Kubernetes, Helm, AWS, MQTT, ActiveMQ, Selenium, JUnit, Mockito, REST, SOAP