KI-Ingenieure in Deutschland

• 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

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

• 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.

• 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.

• Geschäftsführer der Vishnu Artists GmbH in Berlin (seit 01/2025, gemeinsam mit Benedikt Irsch).
• Verantwortung für Finanzen, Planung und Reporting des Unternehmens; Arbeit mit DATEV.
• Reporting mit Power BI sowie Planungs- und Auswertungsmodelle in Excel als Grundlage für Entscheidungen der Geschäftsführung.
• Auswahl, Aufbau und Einführung KI-gestützter Werkzeuge im Unternehmen, darunter Flow Compass.
• Co-Host des Vishnu AI Freelancer Meetup, das alle vier Wochen auf Miro stattfindet; Austausch über den praktischen Einsatz von KI-Anwendungen in Coaching und Moderation.

KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Warenwirtschaftsintegration

Konzeption und Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung zur automatisierten Verarbeitung von Liefer- und Rechnungsdokumenten mit Anbindung an SelectLine ERP. Dokumente werden per KI analysiert, mit Bestellungen und Positionen abgeglichen und für die Buchung von Wareneingängen vorbereitet.

WIRKUNG:

• Automatisierte Extraktion strukturierter Bestell-, Liefer- und Rechnungsdaten aus PDF- und Bilddokumenten
• Automatisches und manuelles Mapping von Dokumenten auf Bestellungen und Bestellpositionen
• Integration mit SelectLine ERP für Bestellimport, Statusabgleich und Wareneingangsbuchungen
• Nachvollziehbare Verarbeitung durch getrennte Analyse-, Mapping- und Buchungsprozesse sowie technisches Logging
• Aufbau einer containerisierten End-to-End-Architektur mit KI-Analyse, Workflow-Automatisierung und relationaler Datenhaltung

SCHLAG-WORTE: KI, Dokumentenanalyse, OpenAI, n8n, SelectLine ERP, FastAPI, Python, JavaScript, MariaDB, Docker, REST API, PDF, OCR, Mapping, Warenwirtschaft, Wareneingang, Workflow Automation

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

Ich erweitere kontinuierlich meine Expertise im Bereich KI und Automatisierung, arbeite mit ChatGPT, OpenAI, Manus, Gemini, MS CoPilot, API, LangChain, Hugging Face, Manus, TensorFlow und Auto-GPT sowie Python-basierten ML-Frameworks und MLOps-Tools, um klassische Softwareentwicklungs-, Analyse- und Testprozesse intelligent zu transformieren.

• Umfassende Geschäftsprozesse konzipiert und implementiert sowie funktionsübergreifende Teams geleitet, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Kosten zu senken
• Schulungen durchgeführt und die Realisierung von Vorteilen durch die Entwicklung von Workflows von Anfang bis Ende sichergestellt
• Zur Initiative „Generate Insights from Hidden Knowledge“ beigetragen, indem KI-gestützte Workflow-Automatisierungslösungen mit Large Language Models (LLMs) und Low-Code-/No-Code-Plattformen entwickelt und bereitgestellt wurden
• Multi-Agenten-Workflows mit OpenAI, LangChain, Haystack und n8n entwickelt, um Dokumentenprüfungen, Datenextraktion und die Zusammenfassung von Wissen zu automatisieren
• Die Orchestrierung von KI- und Automatisierungs-Frameworks zur Verbesserung medizinischer und geschäftlicher Prüfprozesse geleitet und dabei Compliance, Erklärbarkeit und Transparenz sichergestellt
• Funktionsübergreifend zusammengearbeitet, um komplexe Geschäftsanforderungen in KI-gestützte Automatisierungsprototypen zu übersetzen, die an unternehmensweite Compliance- und Datenschutzstandards ausgerichtet sind
• Power Automate, UiPath, Nintex und ServiceNow eingesetzt, um schnelle, skalierbare und sichere Automatisierungslösungen in validierten Betriebsumgebungen bereitzustellen
• Lean-Six-Sigma-, Agile/SAFe- und ITIL-Prinzipien angewendet, um KI-Entwicklungsprozesse zu strukturieren und messbare Wirkung, Auditierbarkeit und nachhaltige Governance sicherzustellen
• Die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen gesteuert, um Workflows zu standardisieren, Fehler zu reduzieren und das Aufgabenmanagement zu verbessern. Governance-Frameworks etabliert, um die Nachhaltigkeit von Automatisierungslösungen sicherzustellen

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
• Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
• Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
• Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.