MOHAMMAD EISA

• Entwicklung einer FastAPI-basierten KI-Middleware zur Integration von Ticketsystem und Monitoring-Software für die automatische Klassifizierung von Support-Tickets und die Generierung interner Antwortentwürfe. Einsatz eines lokal gehosteten, DSGVO-konformen Gemma-Modells via Ollama,wodurch der manuelle Triage-Aufwand in Kernprozessen um knapp 40 % reduziert wurde. • Entwurf und Implementierung von generativen KI-Funktionen, um die Anwendung robuster und um fast 20% schneller zu machen.

• Leitung eines funktionsübergreifenden Teams von 8 Entwicklern (Angular, Java, SQL), was die pünktliche Sprint-Lieferung um 25% erhöhte und die Einhaltung von Project milestones zu 100% sicherstellte. • Organisation der bedarfsgerechten Entwicklung durch die Abstimmung zwischen Ärzten und Entwicklern, wodurch Feedback-Schleifen für neue Funktionen um 40% und Nacharbeiten um 20% reduziert wurden.

• Implementierung einer JavaScript/React UI zur Konfiguration von .NET/WPF Vision Services, wodurch die manuelle Einrichtungszeit um 40% reduziert und die täglichen Bildverarbeitungs Workflows beschleunigt wurden.

• Entwicklung moderner App-Lösungen mit Next.js, Node.js und MongoDB, was die Seitenladezeiten um 30% verbesserte. • Entwicklung eines KI-Chatbots für psychologische Unterstützung mit LangChain und FastAPI sowie Implementierung einer RAG-Pipeline für intelligente, kontextbezogene Antworten.

• Entwicklung skalierbarer Full-Stack-Anwendungen mit .NET und SQL. • Eigenständige Verwaltung des kompletten Softwareentwicklungs Lifecycle, von der ersten Anforderungsanalyse bis zur kontinuierlichen Wartung in der Produktion.