Yannik Käckenmeister

Angestellt, Software Engineer, PLANET AI GmbH
Bis 2025, Informatik, Universität Rostock
Rostock, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Backend
Java
Python
TypeScript
JavaScript
Spring Framework
MinIO
Git
PostgreSQL
React
CSS
SQL
HTML
Linux
MongoDB
Docker
REST
Microservices
Redis
RabbitMQ
AWS
PyTorch
Pandas
NumPy
Tailwind CSS
Kubernetes
Helm (Kubernetes)

Werdegang

Berufserfahrung von Yannik Käckenmeister

  • Bis heute 10 Monate, seit Mai 2025

    Software Engineer

    PLANET AI GmbH

    Building backend infrastructure for intelligent document processing—including inter-service communication, caching, persistence layers, and API design.

  • 7 Monate, Okt. 2024 - Apr. 2025

    Working Student

    PLANET AI GmbH

    Conducted research and development on indexing structures generated by neural retrievers in RAG systems. Concluded with a one-month transition period focused on project handover, while completing my master's degree, before transitioning to a full-time role.

  • 1 Jahr, Okt. 2023 - Sep. 2024

    Research Assistant

    Universität Rostock

    Extended my bachelor's thesis research on 3D object recognition, continuing development and eventually co-publishing key results.

  • 6 Monate, Okt. 2022 - März 2023

    Software Development Intern

    Porsche Engineering

    Built microservices to process and analyze vehicle data from test drives.

  • 1 Jahr und 5 Monate, Feb. 2021 - Juni 2022

    Student Assistant

    Universität Rostock

    Developed new features for the “4EM” modeling software and supported teaching as a tutor and by checking preliminary exam work.

Ausbildung von Yannik Käckenmeister

  • 1 Jahr und 7 Monate, Okt. 2023 - Apr. 2025

    Informatik

    Universität Rostock

    Grade: very good | Thesis: "Sparse Index Structures in RAG Systems: Efficient Search and Embedding Strategies for Heterogeneous Data Sets"

  • 4 Jahre, Okt. 2019 - Sep. 2023

    Wirtschaftsinformatik

    Universität Rostock

    Grade: very good | Thesis: "Identification, Evaluation and Adaption of Neural Network Based 3D Object Detection Methods for Underwater Environments"

Sprachen

  • Deutsch

    -

  • Englisch

    -

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