Artem Kustikov
Principal Consultant, KI/DevOps/FullStack Softwareentwickler
Wien ¤ Österreich
artem.kustikov@gmail.com ¤ +43 664 9310 6218
freelancermap.at
Principal Consultant und praxisorientierter Softwarearchitekt mit über 20 Jahren Erfahrung in der Konzeption und durchgängigen Umsetzung skalierbarer, cloud-nativer Systeme. Ich verantworte Architektur und Engineering für KI/LLM-gestützte Anwendungen, verteilte ereignisgesteuerte Plattformen und Full-Stack-Webprodukte und übersetze Geschäftsziele in widerstandsfähige, gut steuerbare Lösungen. Schwerpunkte: GenAI und agentische Systeme (LLM-Agenten, Evaluation und Observability, MCP), Solution- und Microservices-Architektur, Cloud-Infrastruktur (AWS, Azure, GCP), DevOps und Platform Engineering (Kubernetes, Terraform, CI/CD) sowie Echtzeit-Datenströme (Kafka, Flink). Ich verbinde technische Führung mit umfassender Liefererfahrung — Mentoring von Teams, Etablierung von Engineering-Best-Practices und die Bereitstellung skalierbarer Produktionssysteme.
Open-Source-Projekte
- KateChat — Selbst-gehostete Multi-Provider-LLM-Chat-Plattform (offene ChatGPT-Alternative). React/TypeScript-Frontend mit Node.js- und Rust-Backend; integriert AWS Bedrock, OpenAI und Yandex AI mit RAG (Docling), MCP-Tool-Servern, In-Browser-Python (Pyodide) und Bildgenerierung. GraphQL-API, WebSocket-Subscriptions, PostgreSQL/Redis.
- docling.rs — Performante Rust-Neuimplementierung von Python Docling, aufgenommen in das offizielle Docling-Projekt, die über 20 Dokumentformate (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, Bilder, Audio) in eine einheitliche
DoclingDocument-Struktur für KI/RAG-Pipelines umwandelt. Reiner Rust-PDF-Parser mit ONNX-Layout/TableFormer/OCR-Stack und Whisper-ASR; 2–57× weniger Speicher und bis zu 46× schneller als Python, mit Node.js/TypeScript-Bindings. Erzeugt Markdown, docling-JSON und DocLang (.dclx) und enthält ein modulares RAG-Subsystem: Chunking, austauschbare Embedder und Vektordatenbanken, Hybrid-/Multi-Query-/HyDE-Retrieval sowie eine REST-API.
Erfahrung
Principal Consultant, KI/DevOps/FullStack Softwareentwickler
Stack: Node.js, React, Next.js • Java, Quarkus, Flyway • Python, PydanticAI • PostgreSQL, Cosmos DB, Redis • Apache Kafka, Flink, Confluent • Azure OpenAI, AWS Bedrock, Langfuse, MCP • Terraform, Kubernetes, Helm • AWS, Azure
Solution Architect/AI Engineer - Self-Service-Plattform für agentische KI
- End-to-End-Verantwortung für eine Self-Service-Plattform, auf der Fachanwender einen KI-Agenten im Chat beschreiben, ihn als bearbeitbaren visuellen Workflow zurückerhalten, veröffentlichen und mit echtem Traffic über ein gemeinsames Postfach, einbettbare Webformulare, Live-Telefonate (WebRTC mit kurzlebigen Ephemeral Tokens) und Cron-Zeitpläne betreiben; Agenten stützen sich auf Azure AI Foundry Vector Stores, antworten in der Sprache des Kunden, übergeben Ergebnisse an Salesforce und SAP und erreichen Kundensysteme über OAuth2-gesicherte MCP-Server mit verschlüsselt gespeicherten Tokens.
- Entwurf der Architektur: ein Next.js-Portal, zwei Python Azure Function Apps (Dispatcher und Executor auf PydanticAI über die Azure OpenAI Responses API) und Storage Queues als einzige Schnittstellen, verbunden durch einen gemeinsamen Workflow-JSON-Vertrag für ReactFlow-Canvas, Generierungs-Bot und Laufzeit — mit gestreamter Ausgabe, Retry-Klassifizierung und einem Redis-gestützten Human-in-the-Loop-Pause/Resume-Primitiv.
- Mandantenfähigkeit von Grund auf (domainbasierte Mandantenauflösung, Mandanten-Prädikat in jeder Abfrage, Build-brechender Test für jede Abfrage ohne Mandanten-ID) und Auslieferung wahlweise als gemeinsames Portal mit kundenspezifischem Branding oder als Single-Tenant-Installation in der Azure-Subscription des Kunden; Terraform und GitHub Actions mit OIDC bauen die Plattform aus einer leeren Subscription auf, das Kunden-Onboarding besteht aus einem GitHub Environment und einer tfvars-Datei.
AI/ML Engineer - GenAI-Demonstratoren für Vertriebs- und Angebotsprozesse
- Aufbau einer LLM-as-a-Judge-Qualitätsschicht für kundenorientierte Chatbots: Jeder Gesprächsschritt wird in Langfuse erfasst und asynchron durch einen AWS Bedrock LLM-Judge in Kombination mit programmierten Metriken bewertet — 9 Live-Qualitätskennzahlen (Qualität, Kosten, Eskalationsrisiko), einsetzbar mit jedem Chatbot.
Solution Architect/FullStack - Plattform für Einteilung, Abrechnung und Verträge von Konzertveranstaltern
- Konzeption und Umsetzung einer mandantenfähigen Plattform für mehrere rechtlich getrennte Gesellschaften und Veranstaltungsformate: Ein Login unterstützt mehrere Rollen mit rollenspezifischen Funktionen; jede Abfrage wird über Zugriffsrechte je Mandant eingegrenzt, die an einen unterzeichneten Vertrag gekoppelt werden können.
- Modellierung wiederkehrender Dienstpläne, die Konzerte mit unveränderlichem Besetzungs-Snapshot erzeugen; Doppelbuchungen werden bereits in der Datenbank verhindert. Ergänzt um
.ICS-Bestätigungs-E-Mails sowie PDF-Berichte zu Teilnehmern und Gagen. - Durchgängig TypeScript auf Bun — GraphQL Yoga, Prisma/PostgreSQL, React/Redux/Mantine, Google- und Apple-OAuth — auf AWS ECS Fargate mit Terraform/Terragrunt und GitHub Actions; vollständig mit Claude Code entwickelt, von Anforderungen und Datenmodell bis zur Infrastruktur, als Fallstudie für AI-gestützte Entwicklung im Produktionsmaßstab.
Senior DevOps/FullStack - Web-Client für KI-Chatbot-System
- Entwicklung einer robusten und widerstandsfähigen CI/CD-Plattform mit integrierten Unit- und e2e-Tests (Playwright) und Feature-Umgebungen.
- Einführung nahtloser Benutzer-Authentifizierung und rollenbasierter Autorisierung gegen AWS Cognito.
- Unterstützung von kollaborativen Chats, Arbeitsbereichen, Dokumenten basierend auf WebSockets und WebRTC.
Senior Java Entwickler/DevOps - Plattform für einheitliches Fahrzeugdaten-Streaming
- Entwurf und Implementierung der Quarkus-Plattformdienste — Management API für Schemata, Datenbestellungen, Pipelines und Provisionierung sowie Deployment Service für Kafka-Topics, ACLs und Identity Pools auf Confluent — integriert mit Schema Registry und den Legacy-Fahrzeugdatendiensten des Kunden, mit Schema-Validierung bei der Aufnahme und korrigierter Kafka-Key-Auswahl für Reihenfolgegarantien.
- Verantwortung für die Flink-Schicht: Pipeline-Persistenz auf reaktivem Hibernate/Flyway mit automatischem Neustart fehlgeschlagener Jobs, byteidentisches Refactoring des zentralen Jobs, Redis-gestützter Regel-Cache, Upgrade auf Flink 2.2 sowie Migrationstool (Export, Rewrite, Import, wiederaufnehmbare Batches) und Cilium/Kyverno/ArgoCD/Helm-Codierung für den Umzug auf die neue Kubernetes-Plattform.
- Härtung und Skalierung der Azure-Edge: mTLS für Konsumenten, In-App-JWT-Validierung hinter einem Off/Shadow/Enforce-Schalter, Managed Identity statt SPN-Credentials sowie API-Management-Richtlinien mit gemeinsamem Redis-Token-Cache (99 % Trefferquote), die ~4,9 Mio. redundante Aufrufe pro 12 h beseitigten, die Kapazitätsgrenze von 31 Einheiten aufhoben und die Log-Analytics-Kosten um ~43 k EUR/Monat senkten.
DevOps Engineer/Senior Entwickler - Online Sales Forecasting Tool
- Refactoring bestehender Microservices in Java (Spring Boot), Python (FastAPI) und R (plumber) zur Skalierung in k8s; CI/CD-Framework auf Basis von GitHub Actions. Migration der Legacy-Infrastruktur von AWS (RDS und EC2 mit CloudFormation) auf einen privaten OpenShift-Cluster mit kontinuierlichem Deployment über Helm-Charts sowie Tekton-Trigger und -Pipelines.
Systemarchitekt/Senior FullStack Softwareentwickler
Stack: Node.js (express, restify), ReactJS (TypeScript, redux, lerna, grpc-web), Go lang (GRPC, protobuf), Threedium, Rust, Docker, Kubernetes, Google Cloud Platform, MongoDB, PostgreSQL, Bigtable
Arbeit an großem B2B-Projekt in der Modebranche (#1 auf dem US-Markt), Integrationsaufgaben und Entwicklung einer benutzerdefinierten ETL-Engine (Extract, Transform, Load).
- Profiling und Refactoring von Node.js-Microservices; interaktive UI für das ETL-Tool mit React Flow, dagre und GRPC.
- Design und Implementierung von Box.com- und Dropbox-Konnektoren für die ETL-Engine (Go lang); Integration der excelize-Bibliothek in den XSL-Prozessor samt Behebung mehrerer Probleme im Bibliothekscode.
- Integration von Threedium 3D-Modellen mit einer benutzerdefinierten React-Komponente.
Systemarchitekt/Senior Softwareentwickler
Teilnahme an 20+ Projekten, darunter NLP- und Textmining-Tool Intellexer.
Stack: Node.js (express), React, Angular, Ext.js, AWS (EC2, ElasticBeanstalk, RDS, CloudFront), MySQL, Redis, MongoDB, .NET (C#/Managed C++), ASP.NET MVC, C++, COM, WinAPI, ActiveMQ, Python.
- Crowdfunding-Software — B2B-Plattform für lokale Unternehmen mit enger Integration des Dwolla Zahlungssystems: Architektur von Web-Client und Admin-App, CI-Setup (Bitbucket Pipelines, AWS CloudFormation) sowie ein Node.js-Background-Worker für Geldtransfers, Zinsberechnung und Finanzprüfung.
- Medizin: DICOM/ECG-Parsing und -Analyse — universeller ECG-Datenlader anstelle duplizierter Formatimplementierungen (Physionet, EFS, ISHNE, HL7), Canvas-basierter Web-Client zum Hochladen und Anzeigen von DICOM-Bildern (Zoom, WL-Transformation, interaktive Größenmessung) sowie ein Intranet-Tool zur Klinik-Personalsynchronisation mit ASP.NET MVC/SignalR.
Senior Softwareentwickler
Stack: .NET, C#, C++, ATL/MFC, JavaScript/AJAX, Java, ColdFusion
Softwareentwickler
Stack: ASP 3.0 (VBScript), JavaScript/AJAX, C#, C++/boost/pthread, Java/Spring, MS SQL Server, Oracle
Postgraduierter Student, Lehrer
Arbeit an Robotersimulation und analytischem Programmiersystem – komplexes rechnergestütztes Modellierungssystem zur Simulation realer Industrieroboter und ihrer Umgebung, Berechnung der Roboterkinematik, Kollisionsdetektion und analytische Programmierung. Außerdem als Dozent an der BNTU tätig und mehrere IT-bezogene Kurse unterrichtet: Grundlagen der Computernetzwerke, Mathematische Grundlagen der Roboterprogrammierung.
Fähigkeiten
- JavaScript Full Stack: (2002-heute) TypeScript, React/redux, Angular, Node.js, Express, Next.js, REST/GraphQL
- DevOps: (2015-heute) Docker, Terraform, Kubernetes, AWS, Azure, GCP, Gitlab
- Python: (2008-heute) Django, Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Celery, NumPy, Pandas, nltk, Seaborn, Pytorch, scikit-learn
- Java: (2004-heute) Java 1.3/21, Struts/FOP/JSTL/POI, JBoss, Tomcat, Spring Framework, Spring Boot, Quarkus, Gradle
- Durchführung von 500+ technischen Interviews in JavaScript, DevOps, Java, .NET und Golang
Ausbildung
Belarusian National Technical University | Minsk, Belarus 1997-2002 | Informatik, Robotik
Zertifikate
- Jun 2026: Microsoft AI & ML Engineering
- Jan 2026: AWS Generative AI Applications
- Okt 2025: Confluent Certified Developer for Apache Kafka
- Mai 2024: HashiCorp Certified: Terraform Associate (003)
- Okt 2023: AWS Certified Solutions Architect – Associate
- Aug 2022: DevOps on AWS
- Apr 2017: Machine Learning and Data Analysis from MIPT/Yandex
- Sep 2016: Microsoft Certified Solutions Associate: Web Applications
- Feb 2013: Microsoft Certified Solutions Developer: Web Applications
Sprachen
Russisch (Muttersprache) • Englisch (verhandlungssicher), IELTS 6.5, CEFR B2 • Deutsch (beruflich), OIF Integrationsprüfung B1