Paul Schwieg

Paul Schwieg ist Consultant und Agentic-AI Engineer mit B.Sc. und M.Sc. in Informatik sowie neun Jahren Berufserfahrung. Er entwickelt skalierbare Generative-AI-Architekturen mit Schwerpunkt auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentenbasierten Systemen, integriert und optimiert LLMs (u. a. OpenAI, Claude) und setzt präzises Prompt-Engineering ein. Sein Tech-Stack umfasst LangChain/LangGraph, Vektordatenbanken (Weaviate, Qdrant, Neo4j), semantische Suche und Reranking. In der Cloud realisiert er performante, sichere Workloads auf AWS und Azure – inklusive containerisierter Deployments und CI/CD (Docker, GitHub Actions, Azure DevOps). Ergänzend bringt er Erfahrung in NLP (Whisper, NLLB, Hugging Face), Datenmodellierung (APIs, Pydantic) und Visualisierung/Reporting (Pandas, Plotly, Tableau) ein. Branchenfokus: Gesellschaft, Verkehr & Logistik, E-Commerce/Handel. Sprachkenntnisse: Deutsch (C2), Englisch (C1), Französisch (A2).