Artificial Intelligence Experten in Essen

• Branche: Maschinenbau, Fahrzeugbau
• Regulierungen: Data Act
• Projektschwerpunkt: Datengovernance, rechtskonforme Maschinendatennutzung, Datenplattformen
• Beauftragt durch: CFO, Plattform Product Owner

Erfolge/Ergebnisse (Frühphase):

• Compliance-Begleitung des Aufbaus einer int. vereinheitlichten Datennutzungsplattform auf Basis Databricks.
• Schaffung der Voraussetzung für die rechtskonforme und effektive Maschinendatennutzung, u.a.:
• Technisch: Gap-Analyse und Schließen von Lücken in der Segmentierung und Pflege der erhobenen Maschinendaten.
• Technisch: Berücksichtigung von Datenausleitungen aus der Plattform an Nutzer und Dritte.
• Organisatorisch: Entwurf und Abschluss der erforderlichen Datennutzungsverträge.

• Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
• Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
• Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
• Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
• Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
• Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse

Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung

• Anlernen der AI-Modelle, Bilder und Texte bewerten, UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten als Insights mittels OpenAI Feather im Machine-Learning-Ablauf verwandeln

Technologien: OpenAI Feather

• Akquiriert Neukunden im B2B-Outbound für ein KI-SaaS-Startup im Bereich öffentliche Ausschreibungen und terminiert Produktdemos mit IT-Entscheidern.
• Qualifiziert Zielkunden entlang eines definierten Ideal-Customer-Profils inklusive Discovery, Bedarfsanalyse und Einwandbehandlung.
• Eignet sich Domänenwissen im öffentlichen Vergabewesen an (EVB-IT, deutsche und EU-Vergabeportale) für Fachgespräche auf Augenhöhe.

• Leitung des Teilprojekts Einführung von Vulnerability Response im Rahmen von DORA
• Aufnahme der aktuellen Prozesse im Bereich Compliance, Risiko und Sicherheit
• Erstellen des Fachkonzepts zur Einführung von Applikations-, Infrastruktur- und Cloud-Schwachstellen
• Agile Steuerung des Integrationsdienstleisters, der Fachabteilung sowie der Querschnittsfunktionen im Unternehmen
• Anbindung der V-Scanner Tennable, Qualys und Defender sowie von NVD und CISA/KEV
• Anbindung von GitLab Ultimate für den Import und die Verarbeitung der SBOMs
• Entwicklung von Automationsregeln zum Abgleich der Scanergebnisse mit CIs der CMDB, Zuweisung der Schwachstellen und Behebungsaufgaben, Genehmigungen (Falschpositive, Ausnahmen) und Schließungen
• Berechnung mehrerer Risikoscores und Prioritäten
• Definition von Dashboards und Reportings (Workspaces, Performance Analytics)
• Abstimmung der neuen Prozesse, insbesondere zur Erhöhung der Datenqualität der CMDB (nach CSDM)

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• Transition des Microsoft-Azure-Betriebs an die BTC AG
• Verantwortung: Budget von 60k €
• Personal: Führung von 5 Personen
• Tools: Office 365, JIRA, Confluence

• Interim · Transformations- & Projektleitung*

• Gesamtprojektleitung für Transformations- und KI-Vorhaben: Projekt-Setup, Steuerung interner Teilprojekte und externer Leistungspakete, Governance und Überführung in den Regelbetrieb.

• Hands-on mit Microsoft 365, Copilot und agentischer KI; produktive Nutzung von M365 für KI, Automatisierung und digitale Prozesse.

• Strukturierte Support-Workflows und Bewertungsverfahren entwickelt und optimiert und dabei konsequent Qualitätsstandards über hochvolumige operative Aufgaben hinweg angewendet.
• Leistungskennzahlen überwacht, um systemische Probleme zu erkennen und gezielte Verbesserungen voranzutreiben — eine Fähigkeit, die direkt auf die Analyse von LLM-Leistungskennzahlen übertragbar ist.
• Eskalationen betreut und hohe Genauigkeits- und Zufriedenheitsstandards in einer vollständig asynchronen, Remote-First-Umgebung aufrechterhalten.

Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung

Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.

Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.

Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren

Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.

Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review

• Realisiert seit 2025 eigenständig Social-, Musikvideo-, Podcast- und Filmprojekte von Konzept und Dreh bis Postproduktion und Ausspielung.
• Entwickelt KI-gestützt Ideen, Hooks und visuelle Varianten und übersetzt Material in kurze, plattformgerechte Formate.

• Gründung und Aufbau eines Startups für Generative Künstliche Intelligenz mit 80 Mitarbeitern und 5 Gesellschaftern
• Ab 2018 Aufbau des KI-Teams und der Entwicklungsorganisation als Chief Technical Officer
• 2020 Umwandlung in eine Aktiengesellschaft, Kapitalisierung und Besetzung eines operativen Vorstands
• Seit 2020 Beratung des Verwaltungsrats zu KI-Strategie, KI-Governance und KI-Produkten

• Planung und Umsetzung integrierter 360°-Marketingkampagnen für B2B-Kunden im Mittelstand
• Stakeholder-Management mit internen Teams, Industriepartnern und externen Agenturen
• KPI-basiertes Performance-Reporting und Ableitung von Optimierungsmaßnahmen
• Steuerung von SEA-Budgets; Keyword-Recherchen und Wettbewerbsanalysen (ahrefs, Google Search Console)
• Termin- und Deadline-Management über mehrere parallele Kundenprojekte
• Tools: Google Ads, Google Search Console, ahrefs, WordPress, Trello, Canva, ChatGPT, Claude, Gemini

• Gesamtverantwortung für den strategischen und operativen Einkauf, Procurement Management (11 FTE).
• Weiterentwicklung der Einkaufs- und Procurement-Organisation inkl. Aufgaben- und Rollenmodell.
• Steuerung bereichsübergreifender Sonderprojekte (z. B. Value Engineering, Design-to-Cost).
• Entwicklung und Umsetzung einer ganzheitlichen Beschaffungs- und Procurement-Strategie mit Fokus auf Resilienz, ESG, De-Risking, Decoupling und Kostenperformance.
• Durchführung umfassender Procurement Transformation mit Neuausrichtung der Supply Chain Strategy.
• Reorganisation des Procurement-Teams zur Effizienzsteigerung durch klare Rollenverteilung und Entlastung von fach- und funktionsfremden Tätigkeiten.
• Professionalisierung der Contract-Management-Prozesse und Supplier-Development-Programme.
• Prozessoptimierung entlang der S2C- und P2P-Kette inkl. Standardisierung und Automatisierung in Übereinstimmung mit MDR (EU-Verordnung 2017/745), GxP-Compliance & Qualitätsmanagementsystemen ISO 9001 und ISO 13485.
• KPI-Entwicklung und Optimierung des Kennzahlsystems zur Leistungs- und Effizienzmessung bei kritischen Pfaden und Fehlteilen.
• Coaching des Teams in strategischer Einkaufs- und Procurement-Arbeit, Projektsteuerung und Due Diligence im Einkauf.
• Implementierung KI-gestützter Tools für Sourcing, Spend-Analyse und Inventory Management zur Bestandsoptimierung.
• Erzielte Bestandsreduktion von ~31% durch professionelles Inventory Management.
• Steuerung von zwei Cost-Reduction-(Cost-Avoidance)-Programmen mit quantifizierten Erfolgen: ~50% Senkung der Herstellkosten bei einer Kernkomponente und ~64% Reduktion der Materialkosten für die Nachfolgeplattform durch Redesign und Category Sourcing.
• Einsparungsergebnis im niedrigen 2-stelligen Millionenbereich versus Absprungbasis.
• Materialgruppen: Contract Manufacturing, PCBA, EMS, Blower, Silikonspritzguss, Netzteile, Akkus, Displays, Schläuche, Masken, Ventile, Schäume, Leitungen, Sensorik, Wireless-Module (2G–5G), Telemedizin-Komponenten, Labordienstleistungen.