Celery Experten in Deutschland

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.

• ▶ Einen Echtzeit-Sprachassistenten gebaut (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter wie faster-whisper und Azure Speech gebenchmarkt und bewertet. Sub-3s-Latenz erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Memory genutzt - mit direkter Behandlung von Edge Cases bei Diktat, Namen und Passcode-Erkennung.

• Backend für das Audit Management Tool mit Node.js/Express und Workday-API-Integration entwickelt.
• Sichere Dateiverarbeitung (PDF, PPT, CSV) mit AWS S3 und Datenbankunterstützung über PostgreSQL, Prisma und MongoDB aufgebaut.
• Validierung, rollenbasierten Zugriff und Audit-Trails für Compliance und Datenintegrität implementiert.

• KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
• An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.

End-to-End-Verantwortung für alle Produkte – Konzeption, Architektur, Entwicklung und Produktivbetrieb als alleiniger Entwickler; daneben Kundengespräche, Angebote und Marketing.

Underwriting Copilot – KI-Assistent für die Industrieversicherung (produktiv im Kundeneinsatz)

• Unterstützt Underwriter bei der Analyse industrieller Versicherungs-Submissions – im Produktivbetrieb bei einem Industrieversicherer.
• Framework-unabhängige RAG-Architektur mit Hybrid Search (BM25 + pgvector) über große, heterogene Dokumentbestände.
• Zweistufige Evaluations- und Observability-Pipeline (Code-Assertions + LLM-as-Judge), die Antwortqualität, Retrieval-Genauigkeit und Citation-Integrität regressionssicher messbar macht.

Kaiki Menu Analyzer – Data-Intelligence-Plattform (produktiv im Kundeneinsatz)

• Erfasst und analysiert automatisiert Speisedaten aus rund 25.000 deutschen Restaurants.
• Skalierbare 7-Container-Architektur (FastAPI, partitioniertes PostgreSQL, Redis/RQ) mit LLM-gestützter Extraktion strukturierter Daten aus PDF, HTML und Bildern.
• Vollständige CI/CD-Pipelines (GitHub Actions), produktives Cloud-Deployment, interaktive Dashboards (Dash).

Kaiki GEO Atlas – GEO-Plattform (produktiv im Kundeneinsatz)

• Misst die Marken-Sichtbarkeit über fünf KI-Engines (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude), jede web-search-augmentiert, orchestriert als DAG-Workflow-Pipeline (Dispatcher → Sub-Workflows → Scoring → Report) mit Fail-Isolation.
• 6-Container-Deployment (FastAPI, Celery, Redis, PostgreSQL); LLM-Kostenschätzung, PDF-Audit-Report, regelbasierte Cross-Signal-Insights (kein zusätzlicher LLM-Aufwand).

Data Pipeline & Analytics Platform – Wettbewerbsanalyse im Automotive-Aftermarket

• Automatisierte Daten-Pipeline mit Gap-Analyse-Algorithmen und rollenbasierter Zugriffskontrolle; 230+ Tests.
• Backend mit FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy.

Produktentwicklung (in aktiver Entwicklung)

BankingGPT – KI-Assistent für das Beschwerdemanagement im Genossenschaftsbanking

• Sicherheitsarchitektur im Kern: kein KI-Entwurf erreicht den Kunden ohne menschliche Freigabe – die Freigabe-Entscheidung liegt in auditierbarem Code, nicht im Sprachmodell (monoton: das Modell darf hochstufen, nie senken).
• Echte agentische Bausteine, jeder mit eigener Grenze: das Modell wählt selbst Werkzeuge über einen MCP-Server (nur-lesend, Allowlist, gedeckelt, fail-safe); heikle Fälle gehen per offenem A2A-Protokoll (JSON-RPC, Agent Card, message/send/tasks/get; Client selbst implementiert) an einen eigenständigen Fach-Agenten (Wertpapier/Recht), der die Prüfpflicht nie senkt (per Test gepinnt).
• Evaluations-getrieben über zehn Analyse-Runden; deckte per unabhängigem Review und Blind-Tests einen Sicherheitsdefekt auf, den neun automatisierte Läufe übersehen hatten.
• Voice-AI-Frontend, live antwortend: gedeckte Fälle werden im Gespräch beantwortet, heikle eskalieren vor der Generierung; Antwortlatenz < 7 s gemessen (lokale GPU-STT/TTS).

Stack & Produktionsnähe: Python, pydantic-ai, FastAPI/Celery, PostgreSQL/pgvector, FastMCP, fasta2a, Docker; mehrmandantenfähig (physische Vektor-Isolation je Mandant), PII verschlüsselt, OWASP-LLM-reviewt, 275 Tests, CI/CD; anbieter-portabel (Ollama / EU-Cloud-Vertex).

After-Sales Assistant – agentischer RAG-/GraphRAG-Assistent auf öffentlichen OEM-Handbüchern (Automotive After-Sales)

• Genuin agentisch auf LangGraph: ReAct-Agent mit vier Werkzeugen und Gesprächsge-dächtnis – das Modell entscheidet selbst, ob es das Handbuch (RAG, Chroma), einen Wissensgraphen (GraphRAG, Neo4j/Cypher – Warnleuchten dekodieren) oder einen Werkstatt-/Buchungsdienst anspricht.
• Human-in-the-Loop vor der irreversiblen Aktion: vor jeder Terminbuchung pausiert der Graph (interrupt) und holt die ausdrückliche Bestätigung des Fahrers – dieselbe Freigabe-vor-Aktion-Disziplin wie in BankingGPT, in einem anderen Framework.
• Eval als CI-Gate: dreiteiliges Scorecard (RAGAS-Grounding + deterministische Tool-Routing-Genauigkeit + DeepEval-Safety: führt die Antwort bei kritischer Warnung zuerst die Warnung an?) blockt die Pipeline; provider-agnostisch (OpenAI/Azure/Anthropic), FastAPI mit Token-Streaming.

Stack: Python, LangChain/LangGraph, Chroma, Neo4j, RAGAS/DeepEval, FastAPI, Docker.

• Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
• Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
• Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
• Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen

• Erweiterung und Pflege der bestehenden kundenspezifischen Informationssysteme auf Basis von Django
• Verwendete Technologien: Django, Django REST Framework, MySQL, Docker

• Entwickelte eine Multi-Tenant-Warenwirtschafts-SaaS: 40 API-Module, über 150 Routen, Echtzeit-Updates via SignalR
• Technologien: React, TypeScript, Redux Toolkit, RTK Query, Webpack, .NET 8, PostgreSQL, SignalR, Docker, GitHub Actions
• Landing-Seite: Next.js 14, Tailwind CSS, 17 Lokalisierungen, Stripe-Zahlungen (SEPA + Karten)
• Tests: xUnit (über 150 Dateien), Jest, Playwright E2E; CI/CD: Docker, GitHub Actions
• Telegram-KI-Agent: tägliche Lagerberichte, Versandwarnungen und Lagerüberwachung an Mobilgeräte gesendet
• Hintergrundjobs und geplante Tasks für automatisierte Berichte, Warnungen und Datensynchronisation
• Entwicklung einer deutschen E-Rechnungs-SaaS (XRechnung, ZUGFeRD), DSGVO-konform, Multi-Tenant-Architektur
• Technologien: React, TypeScript, RTK Query, Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery; Tests: pytest (294 Tests), Playwright
• Implementierte asynchrone Task-Queues (Celery + Redis) und geplante Jobs für Rechnungsverarbeitung, E-Mail-Benachrichtigungen und DATEV-Export
• Entwicklung einer KI-gestützten Content-Automatisierungsplattform: analysiert Git-Commits, erstellt und veröffentlicht Beiträge auf LinkedIn und Discord, beantwortet GitHub Issues automatisch
• Cron-basierte automatisierte Publishing-Pipeline und geplante Inhaltserstellung sowie -verteilung auf verschiedenen Plattformen
• Multi-LLM-Architektur (OpenAI, Claude, Gemini) mit austauschbarem Provider-System und RAG-basiertem Wissensassistenten in allen SaaS-Produkten integriert

• Entwicklung eines Multi-Agenten-Systems, das LangChain ZeroShotAgent mit maßgeschneiderten Tools für Live-APIs und Aufgabenautomatisierung verbindet.
• Aufbau eines FastAPI-Backends für die Erstellung, Triage und Zuweisung von Jira-Tickets, automatische Einstufung der Priorität, Duplikaterkennung, SLA-Konfiguration, Rufbereitschaftsplanung und bidirektionale Synchronisierung von Status und Kommentaren.
• Hinzufügen von Slack-Benachrichtigungen und RAG-Wissensabfrage mit FAISS oder pgvector zur Fehlerbehebung, optional PagerDuty-Eskalation bei Richtlinienverstößen.
• Orchestrierung der Agenten mit einem Router und einer Celery-Redis-Warteschlange, Wiederholungsversuche mit Backoff, Ratenbegrenzungen, Idempotenz-Schlüsseln und menschlichen Freigaben.
• Implementierung von Schutzmaßnahmen und Observability, Prompt-Versionierung, Token- und Kostenbudgets, PII-Redaktion, Tool-Nutzungs-Whitelists, Timeouts, OpenTelemetry-Tracing, Dashboards für Genauigkeit und Latenz sowie Deployment auf Kubernetes mit Feature Flags und Canary-Rollouts.

• Aufbau einer KI-zentrierten Legal-Tech-Plattform unter Verwendung neuester LLM-Modelle und agentenbasierter Entwicklungs-Workflows.
• MVP in weniger als 5 Tagen von der Idee bis zum Code gestartet.
• KI-zentrierte Entwicklungs-Workflows "vom ersten Meeting bis zur ausgelieferten Funktion" eingerichtet.

• Freiberuflicher Software Engineer mit Fokus auf Backend (Python/Django) und Frontend (VueJS).

• Leitete ein Team von 6 Softwareentwicklern zur Entwicklung und Wartung einer KI-gesteuerten Gesundheitsplattform, die automatisierte Diagnosen und Verschreibungen auf Basis von Echtzeit-EKG-Datenanalysen ermöglicht
• Entwarf und entwickelte ein robustes Revenue-Cycle-Management-(RCM)-System, das HL7- und FHIR-APIs integriert, um nahtlose Interoperabilität, Echtzeit-Datenaustausch und HIPAA-konforme Datenverarbeitung zu ermöglichen, wodurch die Abrechnungseffizienz, die Anspruchsbearbeitung und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben im Gesundheitswesen verbessert wurden
• Migrierte eine veraltete monolithische Anwendung zu einer skalierbaren Microservices-Architektur, steigerte die Systemmodularität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit und setzte dabei wichtige Designmuster wie Strangler, Database-per-Service, API-Gateway, Saga und CQRS für eine effiziente Service-Kommunikation und Transaktionsverwaltung um
• Konzipierte und leitete ein C# 9/.NET 6 Microservices-Ökosystem für Hotelreservierungen, Zahlungen und Treueprogramme, das eine Verfügbarkeit von 99,99 % über mehr als 10 Dienste ermöglicht
• Definierte OpenAPI-/Swagger-Verträge und generierte automatisch Client-SDKs, wodurch die Integrationszeit zwischen Frontend und Backend um 50 % reduziert wurde
• Containerisierte jeden Service mit Docker und orchestrierte Bereitstellungen mit Kubernetes, wodurch die Release-Zeit von Tagen auf Stunden verkürzt wurde
• Entwarf PostgreSQL-Schemata, optimiert für hochvolumige Transaktionslasten, und implementierte Redis-Caching-Schichten, um leseintensive Endpunkte um 80 % zu beschleunigen
• Erstellte Kafka-Streaming-Pipelines für Echtzeit-Verfügbarkeitsupdates und Audit-Logs, verarbeitete über 2 Millionen Ereignisse pro Stunde mit Ende-zu-Ende-Zustellungsgarantie
• Implementierte Unit- und Integrationstests für React-Anwendungen mit Jest und React Testing Library, erreichte über 80 % Testabdeckung, verbesserte die Zuverlässigkeit der Komponenten und verhinderte Regressionen
• Definierte und implementierte AWS-Cloud-Infrastruktur mit Terraform, containerisierte und orchestrierte Microservices mit Docker und Kubernetes und verbesserte so die Automatisierung und Skalierbarkeit des Systems
• Entwickelte eine skalierbare Full-Stack-Buchungsanwendung mit React 18 und Django REST Framework, integrierte Celery und Redis für asynchrone Task-Verarbeitung und setzte die Anwendung auf GCP mit Cloud Run und Firestore ein, um Echtzeit-Planung, Zahlungsabwicklung und automatisierte Benachrichtigungen zu ermöglichen
• Betreute Junior-Entwickler durch Code-Reviews, Pair Programming und Wissensaustausch-Sessions, steigerte die Team-Effizienz um 30 % und pflegte gleichzeitig umfassende API-Dokumentation mit Swagger/OpenAPI

• Aufbau einer produktionsreifen LLM-Pipeline zur Automatisierung der mehrstufigen Versicherungsdatenbereinigung und Schemaabstimmung.
• Entwurf und Aufbau eines umfassenden verteilten Verarbeitungssystems mit FastAPI und Celery.
• Erstellung einer 12-stufigen KI-Pipeline zur Standardisierung von Versicherungsdaten in Unternehmen.
• Integration von Azure AI Foundry für deterministische LLM-basierte Datenbereinigung.
• Entwicklung einer SharePoint-Integration auf Unternehmensebene.
• Optimierung von Leistung, Monitoring und Entwicklererfahrung.
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform.