LLM und Agentic AI
LLM-Integration, RAG, Agentic AI, Evaluation und Modellintegration für produktive Anwendungen.
Produktionsreife KI, ohne Show.
KI Engineer Zürich | AI Engineering Lead
Tamas Darvas ist AI Engineering Lead im Raum Zürich. Sein Fokus liegt auf produktionsreifen KI-Plattformen, LLM-Integration, RAG, Agentic AI, Data Engineering und technischer Führung in regulierten Enterprise-Umgebungen.
Profil
Ich helfe Enterprise-Teams, KI-Prototypen in Systeme zu überführen, die Menschen nutzen, betreiben, prüfen und verbessern können. Meine Arbeit verbindet Hands-on Engineering, People Leadership, Mentoring, technische Richtung und Erfahrung aus Finanztechnologie im Raum Zürich.
Die Kommunikation auf dieser Seite ist bewusst einfach gehalten. Arbeitssprachen: Englisch, Ungarisch und Deutsch B1.
Mein Schwerpunkt ist nicht eine einzelne Demo oder ein einzelnes Modell. Wichtig ist, ob ein KI-System im Alltag funktioniert: mit klarer Verantwortung, guter Datenbasis, sicheren Zugriffen, messbarer Qualität, nachvollziehbarem Betrieb und Teams, die das System weiterentwickeln können. Genau dort entsteht nachhaltiger Nutzen.
Ich arbeite gern an der Stelle, an der aus einer guten Idee ein belastbares Produkt werden muss. Dazu gehören für mich klare Fragen, frühe Risikosichtbarkeit, einfache technische Wege und Teams, die das System nach dem ersten Release selbst weitertragen können.
Schwerpunkte
Führung und Mentoring
People Leadership, Mentoring, technische Richtung und Zusammenarbeit mit Stakeholdern.
Daten und Governance
Retrieval, Zugriffskontrolle, Datenqualität, Data Engineering und Governance in Enterprise-Teams.
Plattformen und Betrieb
APIs, Plattformarchitektur, Observability, Developer Experience und zuverlässige Integration.
Für Unternehmen und Recruiter im Raum Zürich
Wenn Sie einen AI Engineering Lead suchen, der nahe am Code bleibt und gleichzeitig Menschen, Architektur und Delivery führt, bin ich offen für ausgewählte Gespräche. Besonders relevant sind Rollen rund um produktionsreife KI-Plattformen, regulierte Enterprise-Umgebungen und senior Hands-on Engineering Leadership.
Für Recruiter und Hiring Manager ist der Unterschied wichtig: Ich positioniere mich nicht nur als KI-Engineer oder Machine-Learning-Profil. Mein Profil verbindet technische Umsetzung, Plattformdenken, People Leadership, Mentoring und Erfahrung mit regulierten Systemen. Das ist besonders nützlich, wenn Teams von ersten KI-Experimenten zu stabilen Plattformen wechseln wollen.
Technische Themen
Die englischen Field Notes erklären diese Themen im Detail. Sie zeigen, welche Fragen ich in Architektur- und Design-Reviews stelle: Wer besitzt die Daten? Wie wird Zugriff kontrolliert? Wie wird Qualität gemessen? Was passiert, wenn ein Modell keine gute Antwort geben kann? Wie bleiben Systeme beobachtbar und betreibbar?
Production RAG
Retrieval, Zugriffskontrolle, Evaluation, Observability und Feedback-Loops nach dem Demo.
Agentic AI
Tool-Berechtigungen, Freigaben, Auditability, klare Grenzen und Fehlerverhalten.
AI Platform Architecture
Gemeinsame Plattform-Services, Developer Experience, Governance und wiederverwendbare Muster.
Kontakt
Für Gespräche über AI Engineering Leadership, produktionsreife KI-Plattformen und regulierte Enterprise-Umgebungen im Raum Zürich.