AutoGen-Experten in Deutschland

"Reasoning Models: Von den Grundlagen der LLMs zur NOC-Automatisierung."

• Spezialisiert auf die Entwicklung und Implementierung robuster, sicherer Cloud-Lösungen für kritische Kundeninfrastrukturen.
• Experte für Microsoft-Intune-Umgebungen mit starkem Fokus auf Systemhärtung und umfassendes Richtlinienmanagement.
• Entwicklung einer NIST- und ISO/IEC-27000-konformen Mobile-Device-Management-(MDM)-Infrastruktur für ein internationales staatliches Verteidigungs- und Luftfahrtprojekt.
• Architektonische Verantwortung für eine Offline-Umgebung von Microsoft Endpoint Configuration Manager (MECM), unter Einhaltung der NIST-Vorgaben und mit Betreuung komplexer Fertigungsinfrastrukturen.

• Automatisierung der Softwareentwicklung mit generativer KI (Masterarbeit): Entwicklung eines Gen-KI-Prototyps mit agentenbasierten Workflows, LLMs und RAG, wodurch jährliche Einsparungen von €100,000 durch eine Verkürzung der Entwicklungszyklen um 60–80% erzielt wurden. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Automatisierung des Softwarelebenszyklus, wodurch die betriebliche Effizienz um über 60% gesteigert wurde.
• Entwicklung eines AUTOSAR-basierten KI-Chatbots: Implementierung eines KI-basierten Chatbots mit NLP, Vektordatenbanken und einer RAG-Pipeline, wodurch die Effizienz beim Abruf von Dokumentationen über REST APIs um 80% verbessert wurde. Präsentation der Ergebnisse vor dem Senior Management, um die strategische Einführung und Unterstützung durch die Führungsebene zu sichern.
• Automatisierung von Stub-Prozessen mit generativer KI: Entwicklung einer generativen KI-Lösung zur Automatisierung von Build-System-Prozessen, wodurch manuelle Bereitstellungsaufgaben um 60% reduziert und Git-Workflows nahtlos integriert wurden.
• Co-Simulation und Bewertung des RTE-Standards mit Gen-KI: Beschleunigung der Konformitätsbewertung für den RTE-Standard um 45% durch den Einsatz generativer KI-Tools und Python zur Bewertung.

• Strategischer Übergang in KI-Engineering durch intensives Mentoring und Projektdurchführung.

• Entwicklung von MASX AI, einer agentischen KI-Plattform, die LangGraph, AutoGen und RAG für geopolitische Prognosen und Echtzeit-ETL integriert.

• Entwurf und Bereitstellung funktionsfähiger KI-Prototypen für potenzielle Kunden, die angewandte Expertise in Multi-Agenten-Systemen, Echtzeit-Datenpipelines und LLM-Integrationen demonstrieren.

• Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
• Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
• Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
• Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
• Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung

• Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
• Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
• Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
• Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
• Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
• Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
• Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
• Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
• Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
• Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
• Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.