# Samuel Abramov

**Freelance Software Engineer · Backend, Full-Stack & Applied AI**

## Kontakt

- E-Mail: info@abramov-samuel.de
- Standort: Hamburg, Deutschland (Remote weltweit)
- Website: https://abramov-samuel.de
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/samuel-abramov-54060a121/
- GitHub: https://github.com/Samyssmile

## Profil

Seit über 15 Jahren begleite ich Enterprise-Projekte für Unternehmen wie Viessmann Climate Solutions, die Bundesagentur für Arbeit, Signal Iduna und viele weitere Namen aus Industrie und Mittelstand. Von der ersten Architektur-Skizze über die Implementierung bis zur Produktivsetzung sorge ich für nachvollziehbare Entscheidungen und saubere Delivery.

Meine Leidenschaft liegt an der Schnittstelle zwischen klassischer Softwareentwicklung und künstlicher Intelligenz. Ich veröffentliche Forschung im Bereich Computer Vision und bringe ML-Modelle sicher in produktive Umgebungen. Das Ergebnis: intelligente Lösungen, die bestehende Prozesse messbar verbessern.

## Eckdaten

- 15+ Jahre Erfahrung
- 50+ Projekte Delivered
- Sprachen: Deutsch, Englisch, Russisch

## Verfügbarkeit

### Jetzt – März 2026 — Kontingent belegt

- Fokus: Full Stack Engineering @ REWE Digital
- Kapazität: 4 Tage/Woche remote
- Arbeitsmodell: Remote-first, punktuelle Workshops in Köln
- Langfristiges Mandat, Commerce-Plattform & AI-Features im Fokus.

### Ab April 2026 — Offen für neue Engagements

- Fokus: Greenfield Fullstack Delivery (Java & Angular) sowie AI/ML-Produktentwicklung
- Kapazität: Vollzeit (4–5 Tage/Woche)
- Arbeitsmodell: Remote-first, punktuelle Workshops vor Ort (DACH/EU)
- Bevorzugt Projekte mit klarer Ownership und datengetriebenem Fokus.

## Leistungen

- **Backend Engineering** — Skalierbare APIs, Messaging und Datenflüsse, die in kritischen Umgebungen zuverlässig laufen – von Microservices bis zu verteilten Systemen.
- **Frontend Engineering** — Responsive Interfaces, die schnell laden, klar strukturiert sind und in komplexen Domain-Teams bestehen.
- **Machine Learning** — Von Prototypen bis zum produktiven ML-Stack: Datenpipelines, Modelle und Monitoring, die Mehrwert liefern.
- **Desktop Applications** — Enterprise-Grade Clients auf Basis von Eclipse RCP oder RAP mit tiefen Integrationen und nativer User Experience.
- **Mobile Development** — Native oder Cross-Platform Apps, die Produktteams schnell testen, ausrollen und skaliert betreiben können.
- **Software Architecture** — Von Domain-Driven Design bis Cloud-native Governance: Ich helfe Teams, tragfähige Strukturen zur Skalierung aufzubauen.

## Technologien

Java, Spring Boot, TypeScript, Angular, React, Svelte, Node.js, Python, TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes, AWS, Azure, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Kafka, GraphQL, REST, Git

## Referenzkunden

- **Viessmann Climate Solutions SE** — Entwicklung von Backend-Services für Smart-Home-Lösungen und IoT-Integration in Enterprise-Umgebungen.
- **Bundesagentur für Arbeit** — Implementierung kritischer Backend-Systeme für digitale Verwaltungsprozesse mit höchsten Sicherheitsanforderungen.
- **Signal Iduna** — Entwicklung von Versicherungs-Microservices und Integration in bestehende Legacy-Systeme.
- **DZR Deutsches Zahnärztliches Rechenzentrum** — Modernisierung der Abrechnungssysteme mit zeitgemäßen Software-Architekturen und Cloud-Integration.
- **Plath GmbH** — Entwicklung spezialisierter Software-Lösungen für Sicherheitstechnologie und Signalverarbeitung.
- **REWE Digital GmbH** — Full-Stack-Entwicklung mit Keycloak User Federation, Electron.js Desktop-Anwendungen und moderne Backend-Services für digitale Retail-Lösungen.
- **EnCo Software GmbH** — Architektur und Implementierung von Enterprise-Anwendungen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Performance.
- **RobotDreams GmbH** — Entwicklung von KI-gestützten Robotik-Anwendungen und Computer-Vision-Lösungen für autonome Systeme.
- **T-Systems** — Consulting und Implementierung in komplexen und sensiblen Projektumgebungen für internationale Großkunden.

## Zertifizierung & Forschung

- iSAQB Certified Professional for Software Architecture (CPSA-F)
- Publikation: „Semi-Supervised Learning for Cancer Detection of Lymph Node Metastases" (arXiv: https://arxiv.org/pdf/1906.09587)
- Open Source: edux & notectl (https://github.com/Samyssmile)

## Zusammenarbeit

- **Arbeitsmodelle:** Remote-first, Hybrid in Hamburg oder projektbezogen europaweit vor Ort.
- **Reisebereitschaft:** Onsite-Workshops bis zu 2 Tage pro Monat in DACH sind möglich.
- **Response & Onboarding:** Reaktionszeit < 24h an Werktagen, Start innerhalb von 3 Wochen realisierbar.