Hannes Krauss
Dubai, Émirats arabes unis
Hannes Krauss
Ingénieur principal en IA et en sécurité — LLM sécurisé, agents
Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
J’aide des clients de taille moyenne et grande entreprise à transformer des idées d’IA/LLM en systèmes de production en lesquels ils peuvent réellement avoir confiance — combinant une ingénierie Python/LLM pratique avec un réflexe axé sur la sécurité acquise depuis trois ans en tant que chef d’équipe du renseignement des menaces.
Ce que je livre
Intégration LLM : pipelines RAG, appel de fonctions, orchestration d’agents avec LangChain et API de fournisseurs directs (OpenAI, Anthropic, modèles ouverts)
Automatisation de la production : flux de travail n8n pour l’orchestration d’agents, pipelines LLM, intégrations système à système
Le ML pilote de bout en bout : de la composition du problème au prototype fonctionnel (le plus récent : un modèle de classification d’événements acoustiques pour un cas d’utilisation de surveillance industrielle chez Cordes & Graefe, 2025)
Activation interne de l’IA : ateliers pour équipes d’ingénierie (flux de travail Copilot/Claude, schémas de prompts, utilisation sécurisée)
Architecture de solution : fonctionnalités d’IA intégrées proprement dans les paysages applicatifs existants (REST/SOAP, hybride sur site/cloud, sécurisé par conception)
Pourquoi l’hybride est important
Les projets d’IA dans des environnements réglementés (finance, industrie, secteur public adjacent) échouent plus souvent en matière d’intégration et de sécurité que sur la qualité des modèles. J’apporte les deux en une seule personne : une expertise approfondie en ingénierie de production (Python, .NET, TypeScript, cloud) et une expérience en sécurité opérationnelle (tests d’intrusion, renseignement sur les menaces, BAIT/MaRisk - contexte pour clients bancaires). Cela signifie des systèmes RAG construits avec des pistes d’authentification et d’audit, des flux de travail d’agents avec des limites d’outils sécurisées, et des pipelines qui survivent à une véritable revue de sécurité.
Pile technologique et outils
Langages : Python (expert), C#/.NET, TypeScript, Java, Bash
IA/LLM : LangChain, OpenAI/API anthropiques, RAG, ingénierie des prompts, pipelines NLP, classification audio/ML
Automatisation & CI/CD : n8n (production), Jenkins (y compris les bibliothèques partagées), GitHub Actions, Azure DevOps
Cloud & infra : Azure (Functions, SQL DB, Data Factory), AWS (EC2, S3, Lambda, RDS), Docker, Kubernetes, Linux (admin)
Données : SQL Server, PostgreSQL, MySQL, pipelines ETL
Contexte
6+ ans d’expérience d’ingénieur dans des rôles full-stack, données et architecture
3 ans en tant que chef d’équipe du renseignement sur les menaces chez eyeDsec — obligations de sécurité incluant les clients bancaires (DACH, anonymisé)
Architecte logiciel senior en cybersécurité chez Cordes & Graefe (commerce industriel en gros, 2025–2026)
Licence en informatique, Hochschule Coburg (2.0)
Modèle d’engagement
Télécommande en premier depuis Dubaï (LLC-FZ, EU B2B prêt à la recharge inversée)
Disponibilité : variable, temps plein à temps partiel selon le projet
Journées sur site possibles avec une couverture de voyage complète
Langues : allemand (natif), anglais (couramment)
Je suis prêt à commencer par un court appel de cadrage — généralement 30 minutes suffisent pour savoir si votre projet a vraiment besoin d’un LLM, d’une approche classique en apprentissage automatique ou simplement d’une meilleure automatisation.
Ce que je livre
Intégration LLM : pipelines RAG, appel de fonctions, orchestration d’agents avec LangChain et API de fournisseurs directs (OpenAI, Anthropic, modèles ouverts)
Automatisation de la production : flux de travail n8n pour l’orchestration d’agents, pipelines LLM, intégrations système à système
Le ML pilote de bout en bout : de la composition du problème au prototype fonctionnel (le plus récent : un modèle de classification d’événements acoustiques pour un cas d’utilisation de surveillance industrielle chez Cordes & Graefe, 2025)
Activation interne de l’IA : ateliers pour équipes d’ingénierie (flux de travail Copilot/Claude, schémas de prompts, utilisation sécurisée)
Architecture de solution : fonctionnalités d’IA intégrées proprement dans les paysages applicatifs existants (REST/SOAP, hybride sur site/cloud, sécurisé par conception)
Pourquoi l’hybride est important
Les projets d’IA dans des environnements réglementés (finance, industrie, secteur public adjacent) échouent plus souvent en matière d’intégration et de sécurité que sur la qualité des modèles. J’apporte les deux en une seule personne : une expertise approfondie en ingénierie de production (Python, .NET, TypeScript, cloud) et une expérience en sécurité opérationnelle (tests d’intrusion, renseignement sur les menaces, BAIT/MaRisk - contexte pour clients bancaires). Cela signifie des systèmes RAG construits avec des pistes d’authentification et d’audit, des flux de travail d’agents avec des limites d’outils sécurisées, et des pipelines qui survivent à une véritable revue de sécurité.
Pile technologique et outils
Langages : Python (expert), C#/.NET, TypeScript, Java, Bash
IA/LLM : LangChain, OpenAI/API anthropiques, RAG, ingénierie des prompts, pipelines NLP, classification audio/ML
Automatisation & CI/CD : n8n (production), Jenkins (y compris les bibliothèques partagées), GitHub Actions, Azure DevOps
Cloud & infra : Azure (Functions, SQL DB, Data Factory), AWS (EC2, S3, Lambda, RDS), Docker, Kubernetes, Linux (admin)
Données : SQL Server, PostgreSQL, MySQL, pipelines ETL
Contexte
6+ ans d’expérience d’ingénieur dans des rôles full-stack, données et architecture
3 ans en tant que chef d’équipe du renseignement sur les menaces chez eyeDsec — obligations de sécurité incluant les clients bancaires (DACH, anonymisé)
Architecte logiciel senior en cybersécurité chez Cordes & Graefe (commerce industriel en gros, 2025–2026)
Licence en informatique, Hochschule Coburg (2.0)
Modèle d’engagement
Télécommande en premier depuis Dubaï (LLC-FZ, EU B2B prêt à la recharge inversée)
Disponibilité : variable, temps plein à temps partiel selon le projet
Journées sur site possibles avec une couverture de voyage complète
Langues : allemand (natif), anglais (couramment)
Je suis prêt à commencer par un court appel de cadrage — généralement 30 minutes suffisent pour savoir si votre projet a vraiment besoin d’un LLM, d’une approche classique en apprentissage automatique ou simplement d’une meilleure automatisation.
Horaires de travail
- Lundi:08h00 à 22h00
- Mardi:08h00 à 22h00
- Mercredi:08h00 à 22h00
- Jeudi:08h00 à 22h00
- Vendredi:08h00 à 22h00
- Samedi:08h00 à 22h00
- Dimanche:Non disponible
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Chez Krasper Technologies (mon propre cabinet indépendant, depuis 2026), je travaille comme fondatrice et consultante principale en IA, cybersécurité et ingénierie logicielle — la majorité des mandats actuels étant axés sur la livraison de l’IA. J’intègre des LLM dans des systèmes de production (pipelines RAG, appel de fonctions, orchestration d’agents avec LangChain et API de fournisseurs directs), je construis des workflows n8n pour l’orchestration d’agents et les intégrations système-à-système, et je traduis des idées d’IA/LLM en solutions qui tiennent bien la route lors d’une véritable révision de sécurité. Parallèlement à la filière IA, je propose du conseil en cybersécurité, l’architecture REST-API et des intégrations cloud-native sur Azure et AWS, et je gère le côté produit technique des feuilles de route clients — alignement des parties prenantes, ingénierie des exigences, livraison agile. L’angle hybride est délibéré : profondeur en ingénierie de production combinée au réflexe de sécurité opérationnelle que j’ai développé en trois ans en tant que chef d’équipe du renseignement sur les menaces.
Chez Cordes & Graefe (commerce de gros industriel, 2025–2026), j’ai occupé un poste hybride en tant qu’architecte logiciel senior en cybersécurité et ingénieur de données — et j’ai de plus en plus détenu la filière d’activation de l’IA de l’entreprise. J’ai conçu et animé des ateliers internes d’IA pour l’équipe d’ingénierie, couvrant les flux de travail Copilot/Claude, les schémas de prompts et l’utilisation sûre des LLM dans des contextes professionnels. Côté montage, j’ai piloté des projets pilotes ML de bout en bout — notamment un modèle de classification d’événements acoustiques qui transformait une tâche de surveillance manuelle auparavant en un pipeline automatisé de signalisation. En dehors de la filière IA, j’étais responsable du développement backend en Python et C#/.NET, de l’architecture cloud Azure (Functions, base de données SQL, Data Factory), de la modélisation SQL Server et de l’ajustement des performances, des intégrations REST/SOAP avec des systèmes adjacents à l’ERP, et des workflows CI/CD — ainsi que de la planification technique de projets et de la coordination des parties prenantes.
Chez eyeDsec Cyber Security GmbH (cabinet boutique en cybersécurité, 2022–2025), j’ai travaillé en tant que chef d’équipe Threat Intelligence & Cyber Security Specialist — trois ans à construire et exploiter la pratique Threat Intelligence de l’entreprise depuis le départ. J’ai dirigé des mandats de tests d’intrusion et de renseignement sur les menaces pour des clients dans des secteurs réglementés, avec un fort accent sur les clients bancaires de la région DACH (anonymisé) — y compris l’exposition aux exigences pertinentes pour BAIT/MaRisk dans le cadre du pentest. Mon quotidien combinait une prestation de sécurité pratique (analyse des vulnérabilités, exécution de pentest, conception de solutions de sécurité) avec la direction d’une petite équipe spécialisée, l’acquisition de clients et la gestion des partenaires. Ce rôle influence encore ma façon de travailler aujourd’hui : je considère la sécurité comme une préoccupation de conception en amont, et non comme une étape d’audit en aval — un aspect qui ancre désormais mes exigences d’intégration et d’architecture logicielle en IA.
Fondation académique : Licence en sciences (B.Sc.) avec une spécialisation principale en génie logiciel et ingénierie des données. Je suis spécialisé dans la transformation d’exigences complexes en code structuré et maintenable, en tirant parti des normes d’ingénierie allemandes pour construire des infrastructures numériques robustes.
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