Senior Software Engineer

Wilfredo R. Ronsini Jr.

Zuverlässige Cloud-Anwendungen für Industrieunternehmen — Java/Spring- und Python-Backends, Angular/React-Frontends, AWS-Deployment und KI im Kern.

📍 Heidelberg, Deutschland 🇩🇪 Deutsch: B2 🏢 WEISS GmbH
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Über mich

Der rote Faden

Ich bin Softwareentwickler mit über 25 Jahren Erfahrung in der Konzeption und dem Aufbau produktiver Systeme — von der Mainframe-Fertigung bei IBM in Brasilien und den USA bis hin zu Cloud-Anwendungen und angewandter KI in Deutschland.

Bei der WEISS GmbH habe ich das Backend des Produktkonfigurators entwickelt, der auf der Unternehmenswebsite live ist und täglich von Kunden und dem Vertrieb genutzt wird. Ich arbeite mit Java/Spring, Python (Flask, FastAPI), Angular und React; ich deploye auf AWS und Heroku mit Docker und CI/CD; und ich entwickle praxisnahe KI-Systeme mit LangChain — RAG-Pipelines und LLM-Fine-Tuning für Text und Bilder. Mein Fokus liegt auf Software, von der Organisationen wirklich abhängig sind — keine Demos. Ich begann in der Fertigung und im Test Engineering von IBM-Großrechnern, wo Präzision und Qualität im großen Maßstab unverzichtbar waren — dieselbe systematische Sorgfalt bringe ich in jede Zeile Code, die ich ausliefere.


Technologie

Technologie-Stack

Produktiv eingesetzt auf Backend-, Frontend-, Cloud- und KI-Ebene.

Sprachen
Java Python TypeScript SQL
Frameworks
Spring Boot Flask FastAPI Angular React
Cloud & Infrastruktur
AWS Heroku Docker CI/CD PostgreSQL Cassandra
KI / ML
LangChain RAG LLM Fine-tuning OpenAI API IBM watsonx

Ausgewählte Projekte

Fallstudien

Ausgewählte Projekte — jedes löst ein echtes Produktionsproblem.

Produktkonfigurator · WEISS GmbH
Backend für einen industriellen Produktkonfigurator — live im Einsatz bei Kunden und Vertrieb
Konzeption und Aufbau des Java/Spring-REST-Backends für den webbasierten Konfigurator der WEISS GmbH — mit komplexer Produktlogik, Preisregeln und Echtzeit-Validierung im Produktivbetrieb.
JavaSpring BootPostgreSQLAWSDocker
Weitere Projekte →
Angewandte KI · RAG-Pipeline
Retrieval-Augmented Generation für interne Dokumentensuche und Q&A
Aufbau einer produktiven RAG-Pipeline in Python/LangChain, die proprietäre Dokumentenquellen mit LLM-Inferenz verknüpft — kürzere Recherchezeiten und Antworten, die Keyword-Suche nicht findet.
PythonLangChainRAGFastAPIOpenAI
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LLM Fine-tuning · Bild + Text
Domänenangepasstes Modell für Produktklassifikation und Beschreibungsgenerierung
Fine-Tuning eines multimodalen Modells auf proprietären Produktdaten zur Generierung präziser Beschreibungen und Klassifikation von Bauteilen — Ablösung eines fragilen regelbasierten Systems.
PythonLLM Fine-tuningLangChainIBM watsonx
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Erkunden

Drei Kapitel

Jeder Bereich steht für eine eigene Tiefe — folgen Sie dem, was für Sie relevant ist.

🤖
KI-Anwendungen
Wie ich LLMs und RAG im Produktivbetrieb einsetze — Ansatz, Evaluierungsmethodik und öffentliche Projekte. Mit Live-Demo.
KI-Arbeit erkunden →
🖥
Mainframe & Fertigung
Test- und Produkt-Engineering bei IBM Mainframes — die Grundlage vor der Cloud. Ein Differenzierungsmerkmal, kein Randvermerk.
Die Entstehungsgeschichte →
📄
Kontakt & Lebenslauf
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