AI Agents Experten in Frankfurt

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

• Fachliches Anforderungsmanagement für DIVID, die Plattform des Umweltbundesamts zur Abwicklung des Einwegkunststofffonds. Schwerpunkt: Anspruchsberechtigte, Unteranspruchsberechtigte und Leistungsmeldungen.
• Konsolidierung und Analyse von Pflichtenheft, Jira, Confluence, Fachkonzepten und UX-Designs. Eigenständige Strukturierung und Abgrenzung von Anforderungen sowie Identifikation von Widersprüchen, Lücken und Abhängigkeiten.
• Erstellung und Qualitätssicherung umsetzbarer User Stories mit eindeutigen, testbaren Akzeptanzkriterien. Vorbereitung von Entscheidungsalternativen und Abstimmung mit Fachseite, Entwicklung, UX und QA bis zum Team-Refinement.
• Durchführung manueller und technisch-unterstützter Barrierefreiheits-Tests. Abstimmung der Befunde mit QA und Product Ownerin, zur weiteren Planung und Umsetzung.
• Ergebnis: konsistentere Anforderungen, klarer abgegrenzte Prozesse und Stories sowie transparente offene Entscheidungen. Trennung von Annahmen und bestätigten Anforderungen; bessere Grundlage für Umsetzung, Refinements und QA-Testfälle.

Eingesetzte Tools: Jira, Confluence

• Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
• Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
• Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
• Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
• Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.

• Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
• Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistenten-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
• Entwicklung von Agenten auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agent-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Prüfungen
• Integration von LLMs in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt Engineering, Guardrails
• Beratung zu Architektur und Code-Reviews sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
• Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
• Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure

• 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 einer MCP-Schicht (Model Context Protocol) für den Agentur-Service von Mwanachama, die Methoden von Domain-Managern in aufrufbare Werkzeuge für AI-Agenten umwandelt. Dazu gehörte ein zusammengesetztes Werkzeug, das aus einer einzigen Spezifikation ein vollständiges Organisationsdesign erstellt (Organigramm, Ziele, Workflows, RACI-Matrix).
• Entwicklung des chatgesteuerten Agentur-Builders (Wakala Studio und API), in dem eine Organisation ihre Struktur in natürlicher Sprache beschreibt und ein AI-Agent diese Werkzeuge verwendet, um das laufende Design zu erstellen und zu ändern.
• Hinzufügen eines Insights-Services, mit dem eine Organisation AI-Agenten-Interaktionen und abgeschlossene Arbeiten überprüfen kann. Die Erkenntnisse aus dieser Überprüfung fließen in das Lösungsdesign zurück, freigegeben durch Architekt und Nutzer.
• Parallel dazu Entwicklung und Aufbau der Plattform selbst: etwa 20 Go-Microservices auf PostgreSQL, Flutter- und React-Clients, bereitgestellt auf Kubernetes.
• AI-Agenten durchsuchen die Plattform autonom nach Sicherheitslücken und führen skriptbasierte Tests durch, einschließlich API-Tests (im Stil von Postman) und UI-Tests. Die übrige Arbeit bleibt überwacht. Keine außer Kontrolle geratenen Agenten, versprochen.
• Entwicklung einer AI-nativen Unternehmensplattform, die Organisationsdaten, Workflows und Verantwortlichkeiten für Menschen und AI-Agenten strukturiert.
• Abbildung von Verantwortlichkeit durch RACI, sodass menschliche und AI-Teilnehmer unterschiedliche operative Rollen übernehmen können, darunter Responsible, Accountable, Consulted und Informed. AI-Agenten können außerdem kontrollierte Freigaberollen übernehmen, wenn die Organisation ihnen diese Verantwortung zuweist.
• Übertragung der Themen Organisations- und operationelles Risiko aus meiner Executive-MBA-Thesis in Software, sodass Rollen, Prozesse und Kontrollen explizit und maschinenlesbar werden.
• Strukturierung des Unternehmenskontexts, damit LLM-Interaktionen relevantere Informationen verwenden, anstatt wiederholt große Mengen unstrukturierter Inhalte zu verarbeiten.

Eigenverantwortlicher Aufbau einer Datenplattform mit systemübergreifendem Prozessmonitoring.

• Konzeption der Bronze/Silver/Gold-Architektur und Python-basierte Pipelines für heterogene operative Quellen.
• Bereinigung, Harmonisierung und Validierung der Daten; Verarbeitung und Ablage im Parquet-Format.
• Historisierung von Datenständen und Aufbau fachlicher Fakten- und Dimensionsmodelle für nachvollziehbare Auswertungen.
• Automatisierte Datenbereitstellung mit Python und Power Automate (Desktop und Cloud); SharePoint für Archivierung und Datenzugriff.
• Entwicklung der Power-BI-Lösung von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung von Prozesszuständen, Bearbeitungsständen und Abweichungen.

Technologien: Python, SQL, Parquet, Power BI, Power Query, Power Automate, SharePoint, Copilot

• Verantwortung für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Produktentwicklung von GetMyInvoices 2.0 und der Unterkomponente InvoiceRails
• Eigenständige Arbeit an allen Aspekten des Projekts, einschließlich Konzeption, Spezifikation in Tickets und Koordination der Entwickler
• Erstellung, Verwaltung und Priorisierung von Tickets, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben termingerecht und in hoher Qualität abgeschlossen werden
• Durchführung und/oder Koordination von Tests und Sicherstellung der ordnungsgemäßen Implementierung der entwickelten Funktionen
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, um technische Anforderungen zu klären und sicherzustellen, dass die Umsetzung den Spezifikationen entspricht
• Regelmäßige Berichterstattung über den Projektfortschritt und Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen, Änderungen und Risiken
• Übernahme der fachlichen Führungsrolle für alle Themen rund um E-Rechnungen und Peppol, insbesondere in Bezug auf die InvoiceRails-Komponente
• Interne Beratung und Weitergabe von Wissen zu E-Rechnungen und Peppol an andere Teams und Abteilungen
• Beobachtung von Markttrends und neuen Entwicklungen im Bereich E-Rechnungen und Peppol, um die Produktstrategie kontinuierlich anzupassen
• Sicherstellung der langfristigen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produkte an zukünftige technologische und gesetzliche Änderungen im Bereich E-Rechnungen

• Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
• Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
• Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
• Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
• Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
• Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
• Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
• Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

• Operative Umsetzung der Wachstumshebel wachsender E-Com Brands: SEO, GEO, SEA, Shop, Conversion und Automatisierung wiederkehrender Prozesse.
• Aufbau und Steuerung spezialisierter AI-Agent-Systeme, die als Rollen arbeiten (SEO, Content, Conversion, Shopify-Engineering) statt als einzelne Prompts.
• Zusammenarbeit als Done-for-you-Umsetzung oder als Done-with-you-Aufbau, bei dem das Team der Brand anschließend selbst weiterarbeitet.
• Kunden und Projekte unter anderem TeamTex und Original Veddel, Störtebekker, ConstructionX.
• KI-Workshops und Enablement-Formate für Fach- und Führungsteams, dazu die gemeinsame Webinar-Reihe AI Vibe Club mit Xentral.

• Steuerung von Innovationsprojekten für KI-basierte Systeme mit Schwerpunkt auf Technologie zur Pflanzenerkennung für landwirtschaftliche Anwendungen.
• Förderung digitaler Transformationsinitiativen in Softwareabteilungen sowie Einsatz für agile Methoden und Scrum-basierte Arbeitsabläufe.
• Analyse und Optimierung der Teamstruktur sowie Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und strategischen Weiterentwicklung.
• Wegweisende Integration von KI-Technologie in landwirtschaftliche Maschinen, wodurch Präzisionslandwirtschaft deutlich vorangebracht wurde.
• Entwicklung einer cloudbasierten Dashboard-Plattform für den Echtzeit-Zugriff auf Daten und fundierte Entscheidungen im Feldmanagement.
• Entwicklung kamerabasierter GPS-Systeme für Traktoren zur Verbesserung der Möglichkeiten der Feldanalyse.
• Entwicklung und Implementierung von KI-Schnittstellen zur Vorverarbeitung von Bilddaten, mit nahtloser Übermittlung von Statistiken über LTE in die Cloud.
• Entwicklung innovativer cloudbasierter Dashboard-Plattformen, Einführung modernster Technologiekonzepte und Koordination funktionsübergreifender Teams zur Umsetzung von Projektzielen.

• In meiner aktuellen Position trage ich die End-to-End-Verantwortung für KI-Produkte: von der Identifikation und Priorisierung von Use Cases über belastbare Business Cases, AI-Roadmaps sowie Kapazitäts- und Ressourcenallokation bis zur skalierbaren Umsetzung über Länder- und Bereichsgrenzen hinweg.

• Dabei gestalte ich Operating Models, Delivery-Standards und Betriebskonzepte, mit denen KI-Produktentwicklung nicht nur zuverlässig läuft, sondern nachhaltig skaliert – stets ausgerichtet an Strategie, Zielen, Kapazitäten und Geschäftsnutzen.

• Die fachliche Führung und Weiterentwicklung interdisziplinärer Teams aus Data-Science- und Produktrollen im agilen Arbeitsmodell ist für mich Kern der Aufgabe – aktuell führe ich ein Team von drei Mitarbeitenden.

• Ich bewege mich sicher im Stakeholder-Management auf Senior-Management-Ebene und in internationalen Strukturen und übersetze komplexe technische Sachverhalte adressatengerecht in konkrete geschäftliche Handlungsempfehlungen.

• Governance denke ich von Anfang an mit: Ich richte KI-Initiativen konsequent an regulatorischen Anforderungen (u. a. EU AI Act), an Risikomanagement sowie an Datenschutzanforderungen aus.

• Teams in Agile-Methoden und bei der Einführung des Scrum-Frameworks gecoacht.
• Die Product Roadmap mit Geschäftszielen wie mehr Buchungen, besserer Nutzererfahrung und dem Ausbau von Lieferantenintegrationen abgestimmt.
• Mit Entwicklern und Drittanbietern zusammengearbeitet, um eine reibungslose API-Integration und End-to-End-Funktionalität sicherzustellen.
• Das Product Backlog erstellt und laufend verfeinert mit User Stories, Bugs und technischen Verbesserungen.
• Backlog-Items nach Business Value, Umsatzwirkung und regulatorischen Fristen priorisiert.
• Eng mit Backend- und Frontend-Teams zusammengearbeitet, um Abhängigkeiten zu klären und technische Schulden zu priorisieren.

• Verantwortlich für den Aufbau und die Skalierung der Operations

• Definition der globalen Digitalstrategie und Roadmap

• Tätigkeit als Product Owner für die KI-Anwendungen

• Aufbau und Pflege strategischer Netzwerke zur Unterstützung der Veränderung bei Kunden

• Verantwortlich für kundenspezifische Projekte und Change Management

• Product Owner für eine AI-native Anwendung, die Research-Zyklen von 2 Wochen auf 1–2 Tage verkürzt

• Einführung eines KI-Agenten zur Optimierung von Unternehmens- und Marktanalyseprozessen

• Aufbau strategischer Partnerschaften mit großen Daten- und Technologieanbietern

• Umsetzung von kundenspezifischen Projekten im vereinbarten Umfang, Zeitrahmen und Budget