KI-Ingenieur

• KI-Strategiekonzept und Implementierungs-Roadmap für ein Energieberatungs-Unternehmen.
• Use-Case-Matrix mit neun Anwendungsszenarien (u. a. Förderrecherche, Chatbot, KI-Erstberatung, Themenradar), umgesetzt als wiederverwendbare Claude-Code-Skills.
• KI-Strategie, Use-Case-Analyse / Claude Code Skills / n8n.

• Gestaltung und Umsetzung von WordPress-Websites mit dem Divi-Theme sowie Umsetzung der Vorstellungen von Kunden in ansprechende und benutzerfreundliche digitale Erlebnisse.
• Verantwortlich für Frontend- und funktionales Design mit Fokus auf einfache Navigation und optimale Leistung.

• Konzeption, Entwicklung und produktiver Rollout eines Enterprise HR Copiloten auf Basis von Microsoft Copilot Studio zur Automatisierung interner HR Prozesse
• Entwicklung eines AI gestützten Assistenten zur Beantwortung von Mitarbeiteranfragen auf Grundlage einer SharePoint Wissensdatenbank und unternehmensinterner HR Dokumentation
• Integration des Copiloten in Microsoft Teams inklusive Begrüßungslogik, Benutzerführung und rollenbasiertem Routing
• Automatisierung von HR Prozessen und Genehmigungsworkflows mit Microsoft Power Automate zur Reduzierung manueller Bearbeitungsschritte
• Entwicklung realistischer HR Dokumente und Antwortvorlagen mit Azure OpenAI unter Berücksichtigung fachlicher Anforderungen und konsistenter Unternehmensrichtlinien
• Implementierung von Prompt Strategien, Wissensmanagement und Response Optimierung zur Verbesserung der Antwortqualität und Benutzerakzeptanz
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse von Anforderungen sowie Integration der AI Lösung in bestehende Unternehmensprozesse

Technologien:

Microsoft Copilot Studio, Microsoft Teams, Azure OpenAI, SharePoint, Power Automate, Power Platform, Microsoft 365, Prompt Engineering, Workflow Automation

• Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
• Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
• Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.

• Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
• Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
• Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
• Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
• Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
• Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
• KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
• Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
• KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
• Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
• Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
• Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
• Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

• Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
• Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
• Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
• Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
• Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.

• Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
• Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
• Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
• Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.

Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.

• Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
• Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
• Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern

Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular

Vollständiger Aufbau einer B2B-SaaS-Plattform für Personalvermittler

• Multi-Source-Job-Aggregation über ATS-APIs
• KI-gestütztes Career-Page-Scraping
• Regelbasiertes und KI-gestütztes Matching
• Credit-basiertes Monetarisierungsmodell mit Stripe-Integration
• Seit Juli 2026 live in Produktion

Tech-Stack

• NestJS
• React
• PostgreSQL
• pgvector
• Claude AI
• Prisma

• Gespräche mit Geschäftsbereichen geführt, um Anwendungsbereiche festzulegen, KI-Bots und Chatbots für den On-Premise-Einsatz zu entwickeln und bereitzustellen
• Einen universell einsetzbaren agentenbasierten KI-Assistenten auf Basis der MCP-Architektur bereitgestellt

• Ich begleite mittelständische Mandanten bei ihren Fördermittelbedarfe.
• Ich evaluiere operative Geschäftsprozesse und übersetze komplexe gesetzliche und regulatorische Vorgaben in fachliche Anforderungen, Zielbilder und umsetzbare Roadmap-Epics.
• Ich setze gezielt Generative KI-Werkzeuge und Automatisierungen ein, um Anforderungsdokumentationen, Prozessanalysen, Auswertungen, Gesprächsvorbereitungen, Kundenanalysen und Entscheidungsvorlagen effizient zu erstellen.

Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock

Erfolge:

• Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
• Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
• Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
• Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.