Mathias (Dr.) Wilhelm-Entwicklung einer KI-gesteuerten Social Media Automatisierung zur Identifikation von Themen, Textgenerierung und Ausspielung
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Erfahrungen
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion
Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Modernisierung von Datenplattform und BI-Reporting
DearEmployee GmbH
- Dienstleister für Corporate Health Tracking*
Herausforderung: Das BI-Reporting basierte auf einer manuellen, undokumentierten ETL-Strecke mit inkonsistenten Daten und 13 Sekunden Dashboard-Ladezeit; Änderungen waren aufwendig und fehleranfällig.
Umsetzung:
- Analyse der Datenlandschaft und Power-BI-Datenmodelle
- Aufbau eines datenschutzgerecht gestalteten Data Warehouse mit ETL-Pipelines (SQLMesh); datenschutzgerechte Datenmodelle und Reportinglogiken für sensible Corporate-Health-Daten (Aggregation, rollenbasierter Zugriff)
- ML-basierte Anreicherung von Nutzerdaten, u. a. zur Ableitung demografischer Merkmale
- Entwicklung eines neuen Dashboards
- Konzeption eines MCP-Servers zur Bereitstellung von DWH- und BI-Daten für Text-to-SQL und künftige agentische KI-Anwendungen
Erfolg: Automatisierte, dokumentierte Datenpipeline als Single Source of Truth, Dashboard-Ladezeit von 13 auf 3 Sekunden reduziert, tragfähige Basis für agentische KI-Anwendungen
Verwendete Technologien: Scikit-learn, Python, PostgreSQL, ClickHouse, SQLMesh, FastAPI, React, Power BI
Automatisierung von Social Media Marketing
nuco.cloud
- Cloud Computing Anbieter*
Herausforderung: Die manuelle Content-Erstellung band erhebliche Ressourcen – mit unregelmäßigen Veröffentlichungen und begrenzter zielgruppenspezifischer Ansprache.
Umsetzung:
- Analyse der Marketingprozesse und Identifikation von Automatisierungspotenzialen je Kanal
- Agentic-AI-System zur Identifikation von Unternehmens-USPs, Zielgruppenanalyse und Trend-Recherche unter Berücksichtigung von DSGVO, Transparenzanforderungen und menschlichen Freigabeprozessen
- End-to-End-Implementierung von KI-gestützter Generierung, Planung und kanalübergreifender Veröffentlichung
- RAG- und MCP-basierte Wissensschicht für interne Unternehmensinformationen und externe Nachrichtenquellen
Erfolg: Verdreifachung der Posting-Frequenz bei deutlich reduziertem manuellem Aufwand und konsistenterer, zielgruppengerechterer Ansprache
Verwendete Technologien: LangChain/LangGraph, PGVector, PostgreSQL, Python, FastAPI, GitHub Actions, Docker
Entwicklung einer KI-gesteuerten Social Media Automatisierung zur Identifikation von Themen, Textgenerierung und Ausspielung
- Optimierung und Automatisierung der Marketingaktivitäten in den Social Media Kanälen
- Erfassung der Anforderung und der zu optimierenden Prozesse
- Erstellung einer Automation zur Identifizierung der Unternehmens-USPs für verschiedene Marketingzielgruppen
- Erstellung eines Algorithmus zur Suche und Identifikation von relevanten Nachrichten
- Umsetzung eines Algorithmus zur Erstellung und Senden von Social Media Posts
- Konzeption und Umsetzung der gesamten Automation in Python
- Erstellung einer Webanwendung in AngularJS
- Steigerung der Wahrnehmung des Unternehmens durch mehr und zielgerichtetere Posts auf Social Media Kanälen
- Verwendete Technologien: Anforderungsmanagement, Stakeholder-Management, Architekturentscheidungen, NLP, LLM, Transformers, Python, FastAPI
DevOps
- Neukonzeption und Umsetzung der kompletten Infrastruktur und CI/CD-Pipeline
- Technische Infrastruktur-Dokumentation und Prozessbeschreibung gemäß ISO/IEC 27001
- Stabilisierung und Absicherung der Infrastruktur sowie Erstellung einer Backup-Lösung
- Eliminierung der Ausfallzeiten der Plattform
- Deployment-Zeit um den Faktor 4 beschleunigt
- Steigerung der Zeit vom Ticket bis zur Produktion um Faktor 2 durch dynamische Review-Umgebungen und JIRA-Automation
- Verwendete Technologien: Infrastructure as Code, Terraform, Hetzner, Cloud, Ansible, GitLab, CI/CD, Linux, Bash, Docker, Docker Swarm, Microservices, MariaDB, MinIO, Git
Interim CTO für dezentrale Cloud-Lösung
- Gesamtverantwortung für Entwicklung und Produktstrategie
- Einführung von Strukturen und Prozessen
- Planung eines neuen Plattformkonzepts und Unterstützung bei der Umsetzung mit Spring Boot, Java und AngularJS
- Schnittstellenmanagement
- Produktstrategie geschärft
- Interdisziplinäre Teamzusammenarbeit nachhaltig verbessert, speziell die Performance des indischen Teams deutlich gesteigert
- QA-Prozess zur Steigerung der Produktqualität eingeführt
- Aufbau neuer strategischer Partnerschaften und deren technische Integration in die Plattform
- Verwendete Technologien: Projektmanagement, Anforderungsmanagement, Stakeholder-Management, Teamentwicklung, Architekturentscheidungen, Agile, ClickUp, Monday, Git, REST
Berater und Data Scientist für Versicherungsdienstleister
Mindhopper GmbH
- Erhebung von Anforderungen, Erstellung von Use- und Business Cases
- Entwicklung und Umsetzung von diversen KI-Services und Automationen zur Digitalisierung von Prozessen in der Schadenregulierung: Dokumentensplitting, automatisierte Bewertung von Belegen, Dokumententyperkennung, Schadenarterkennung, Gewerkeerkennung, BelegGPT zur Fragestellung an Belege
- Optimierung des internen Schadenprüfungsprozesses um ca. 50 %
- Erfolgreiche Unterstützung bei der Produktplatzierung bei Versicherungen
- Entscheidender Beitrag zur neuartigen Optimierung des Schadenprüfprozesses von Versicherungen
- Verwendete Technologien: Anforderungsmanagement, Stakeholder-Management, Datenanalysen, Prototypentwicklung, Maschinelles Lernen, LLM, NLP, Bilderkennung, Anomalieerkennung, Textklassifikation, GPT APIs, spaCy, NLTK, PyTorch, scikit-learn, OpenCV, Python, FastAPI, REST, Docker, Microservices, MongoDB, MySQL, Git, CI/CD
Berater und Data Scientist für B2B-Handelsplattform
Windeit Software GmbH / Trusc GmbH
- Projektmanagement
- Entwicklung und Umsetzung von KI-basierten Business- und Use Cases für eine B2B-Handelsplattform für gebrauchte Hardware, z. B. Preisindikation für gebrauchte Hardware, KI-basierte Normalisierung von Produktspezifikationen, intelligente Produktspezifikationssuche für über 8 Mio. Produkte
- Steigerung der Plattform-UX durch Einführung von KI-gestützter Nutzereingaben
- Schaffung neuer Business Cases für bestehende KI-Services
- Lösungsorientiertes Projektmanagement bei 100 % kundenorientiertem Ergebnis
- Verwendete Technologien: Stakeholder-Management, Datenanalysen, Maschinelles Lernen, NLP, LLM, spaCy, NLTK, PyTorch, scikit-learn, OpenSearch, Python, FastAPI, REST, Docker, Microservices, MariaDB, Git, CI/CD, JIRA, Confluence
Advanced Data Analysis & Optimierung von BI-Dashboards
Windeit Software GmbH / Lenovo
- B2B-Handelsplattform*
Herausforderung: Inkonsistente, unbereinigte E-Commerce-Daten und wenig aussagekräftige Dashboards erschwerten datengestützte Entscheidungen.
Umsetzung:
- Datenbereinigung und ETL-Prozesse für konsistente, qualitätsgesicherte E-Commerce-Daten; umgesetzt innerhalb der bestehenden Enterprise-Governance- und Berechtigungsstrukturen
- Entwicklung neuer, relevanter KPIs für die Handelsplattform und interne Prozesse
- Optimierung und Erweiterung der Power-BI-Dashboards (Benutzerfreundlichkeit, Informationsdichte)
Erfolg: Höhere Transparenz in den E-Commerce-Abläufen und spürbar schnellere datengestützte Entscheidungen
Verwendete Technologien: Power BI, Python, Data Warehouse, ETL, PL/SQL
Entwicklung und Data Science
bridgingIT GmbH
- Machbarkeitsprojekt für einen CV-Parser und einen Skill-Matching-Algorithmus
- Projekt führte aufgrund der Nutzerakzeptanz und positiven Testergebnisse zur Digitalisierung und Optimierung des Recruitingprozesses
- Verwendete Technologien: Stakeholder-Management, Anforderungsmanagement, LLM, NLP, Maschinelles Lernen, TensorFlow, scikit-learn, spaCy, Python, JavaScript, HTML, FastAPI, REST, Docker, SQLite, Git
Entwicklung und Data Science
- Entwicklung eines Namensgenerators für Projekte, Produkte und Webseiten
- Erstellung einer Datenbank mit allen vergebenen Domainnamen weltweit (über 100 GB, 300 Mio. Datensätze) zur Validierung der Verfügbarkeit generierter Namen
- Beitrag zur Reduzierung externer Kosten für Naming-Workshops und Agenturen
- Verwendete Technologien: Stakeholder-Management, Datenanalysen, Maschinelles Lernen, Markov-Prozesse, NLP, scikit-learn, Python, FastAPI, GraphQL, REST, PostgreSQL, Docker, Git, CI/CD
Selbstständiger Berater für KI und Digitalisierung
Freelancer
Entwurf und Umsetzung eines Tradingalgorithmus
Iron Eagle Capital GmbH
Herausforderung: Für den automatisierten Handel mit Währungen und Krypto sollte eine eigenständige Lösung entwickelt werden, die Marktdaten in Echtzeit verarbeitet, Handelssignale erzeugt und Transaktionen automatisiert ausführt.
Umsetzung:
- Entwicklung und iterative Optimierung eines Handelsalgorithmus auf Basis fortgeschrittener Zeitreihenanalysen
- Umsetzung der Handelslogik und Plattformintegration mit MQL5 und Python
Erfolg: Entwicklung eines funktionsfähigen End-to-End-Systems zur automatisierten Analyse von Krypto- und Währungsmärkten und Ausführung regelbasierter Handelsentscheidungen in Echtzeit
Verwendete Technologien: MQL5, Python, Zeitreihenanalyse, WebSockets, Algorithmusentwicklung
Berater und Projektmanagement für Vertriebslösung
Right Point GmbH
- Projektmanagement und Produktmanagement
- Neuentwicklung der KI-basierten Vertriebslösung
- Erstellung innovativer KI-basierter Analysen für Vertriebsdaten (Cross- und Upselling-Potenzial, Branchen- und Kundenanalysen, Lead-Potenzial-Analysen, Effizienz- und Effektivitätsanalysen)
- Neubildung des Entwicklerteams und Einarbeitung neuer Entwickler
- Erhöhung des F1-Scores der bestehenden KI von 0.35 auf 0.8
- Erweiterung der Lösung um weitere Kennzahlen und Metriken
- Beschleunigung der initialen Kundendatenanalyse
- Schaffung neuer Business Cases für bestehende KI-Services
- Lösungs- und budgetorientiertes Projektmanagement
- Verwendete Technologien: Stakeholder-Management, Datenanalysen, Use- und Business-Case-Entwicklung, Produktmanagement, Architekturentscheidungen, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, Tensorflow, scikit-learn, Python, MariaDB, Airflow, MLflow, Git, CI/CD
Leiter des Kompetenzzentrums für selbstadaptive Systeme
DAI-Labor Berlin
Data Scientist und Projektleiter
DAI-Labor Berlin
Studentischer Mitarbeiter im Bereich Maschinelles Lernen
TU Berlin
Systemadministrator
Humboldt Universität zu Berlin
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen, Versicherung, Einzelhandel und Bank- und Finanzwesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Strategie und Planung.
Zusammenfassung
Mathias Wilhelm hilft Unternehmen, das wirtschaftliche Potenzial von KI nutzbar zu machen – durch fundierte Beratung, zielgerichtete Umsetzung und langjährige Erfahrung in Tech- und Business-Projekten. Mit über 20 Jahren Erfahrung als Data Scientist, Entwickler und Projektleiter bringt er nicht nur tiefgehendes technisches Know-how mit, sondern auch ein fundiertes Verständnis für wirtschaftliche Zusammenhänge und Projektstrategie. Ob Konzern, Start-Up oder Forschung – er verbindet unternehmerisches Denken mit fundierter KI-Expertise.
Fähigkeiten
Ki-Beratung & Strategie: Entwicklung Von Use Cases, Machbarkeitsanalysen, Ki-Roadmaps, Anforderungsanalysen
Data Science & Ml Engineering: Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, Klassifikation, Nlp, Ner, Dokumentenanalyse, Bildverarbeitung, Forecasting, Statistik, Daten- Und Ergebnisvisualisierung
Prototyping & Produktentwicklung: Von Der Idee Bis Zum Mvp – Inkl. Architektur, Entwicklung, Testen, Deployment Und Infrastruktur
Devops/Mlops & Infrastruktur: Ci/Cd, Mlops, Docker Swarm, Terraform, Ansible, Cloud (Aws, Hetzner, Uvm.), Automatisierung, Security
Technische Projektleitung: Steuerung Von Entwicklungsteams, Anforderungsmanagement, QualitäTssicherung
Branchen: Vertrieb, Versicherung, Cloud, B2b Plattformen, Recruiting, Finanzen, Automotive, Iot
Sprachen: Python, Sql, Bash, Javascript, Html/Css
Ml/Ds: Genai, Llm, Transformer, Bilderkennung, Llm Prompt Engineering, Scikit-Learn, Tensorflow, Pytorch, Opencv, Pandas, Numpy, Mlflow
Datenbanken: Mysql, Mariadb, Sqlite, Mongodb, Postgressql, Minio, S3
Frameworks: Spacy, Nltk, Pytorch, Tensorflow, Scikit-Learn, Opencv, Fastapi, N8n, Opensearch
Devops: Docker, Docker Swarm, Gitlab Ci/Cd, Terraform, Ansible, Linux, Git, Jira
Cloud/Hosting: Aws, Hetzner, Ovh, Cudo Computing, Vultr, Self-Managed Docker Swarm
Apis & Services: Api Design, Rest, Fastapi, Mqtt, Json, Xml
Sprachen
Ausbildung
TU Berlin
Promotion (Dr.-Ing.), Ring-basierte Multi-Finger-Gestensteuerung · Ring-basierte Multi-Finger-Gestensteuerung · Berlin, Deutschland
TU Berlin
Dipl.-Ing. Technische Informatik · Technische Informatik · Berlin, Deutschland
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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