Julian von der Goltz

ML-systeemarchitect gespecialiseerd in end-to-end ontwikkeling van productieklare ML- en DL-oplossingen. Ik bouw betrouwbare systemen van concept tot deployment, met focus op computer vision en LLM-toepassingen. Met mijn formele achtergrond in systeemtechniek en praktische ervaring in AI-implementatie breng ik een pragmatisch, hands-on perspectief in mijn teams.

Bent u geïnteresseerd in het toevoegen van mijn expertise aan uw projecten? Neem contact op via contact@vdgoltz.net!

Interesses en Specialisaties

Ik help bedrijven AI en automatisering praktisch in te zetten. Denk aan doorzoekbare kennisbanken met een chatinterface, of het automatiseren van data-invoer die niemand graag doet. Het doel is altijd hetzelfde: minder routinewerk, meer tijd voor het werk dat er echt toe doet.


Vaardigheden

Een overzicht van de technische gebieden waarin ik gespecialiseerd ben:

Computer Vision

ClassificationObject DetectionSegmentation3D Vision3D ReconstructionOpenCV

Data & AI

PyTorchTensorFlowNLPGenerative AI (LLMs)RAG SystemsModel Development/Training/EvaluationProduction DeploymentMLOpsMLflow

Software Engineering

PythonTypeScript/JavaScriptNodeJSExpressJS

Platformen & Delivery

GitPostgreSQLCI/CDDockerKubernetesTerraformGCPAWSAzureScrum/Agile

Werkervaring

KickstartAI

Machine Learning Engineer · 2025 - heden

  • Consultancyrol bij een non-profit die community-initiatieven en industriepartners helpt bij AI-adoptie.
  • Projecten: RAG-chatbot (ING); multi-task segmentatie- en dimensieschattingstool voor wondrapportage (LUMC).

VDG Engineering & Technology

Zelfstandig (ZZP) · 2022 - 2025

  • LLM fine-tuning: Mistral-7B op historische Nederlandse literatuur (DBNL).
  • RAG-zoekoplossing voor ruimtevaartstandaarden.
  • Nieuwsclustering met LLM-samenvatting.
  • LLM-gedreven web-crawl agent voor gepersonaliseerde zoekopdrachten.

Mainblades Inspections

Lead Engineer, Vision & AI · 2018 - 2025

  • Leidde de ontwikkeling en business-implementatie van AI-oplossingen; multidisciplinaire systeemarchitectuur die de inspectietijd van vliegtuigen terugbracht van acht uur naar 20 minuten.
  • Bouwde partnerships met Delta Air Lines, Blue Origin, Lufthansa en KLM.
  • Highlights: PyTorch schade-detectiemodellen; in-house ML-stack (Airflow, Docker, Seldon Core); backend-bijdragen (NodeJS/ExpressJS); schaalbare architectuur op GCP/Kubernetes.

Opleiding

Delft University of Technology

MSc. Systems and Control (cum laude) · 2016 - 2019

Scriptie: “Classification of Damages on Aircraft Inspection Images Using CNNs”.

ScriptieScriptie (PDF)Literatuurstudie (PDF)

Delft University of Technology

BSc. Aerospace Engineering (cum laude) · 2012 - 2016


Contact

contact@vdgoltz.net


CV

CV (PDF)