Chroma Experten in Deutschland

• Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
• Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
• Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
• Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.

Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.

• Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
• KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
• Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
• Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
• Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
• Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt

Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks

• Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Entwickelte einen maßgeschneiderten KI-Chatbot für einen E-Commerce-Kunden mit GPT-4 und LangChain inklusive RAG, wodurch das Volumen der Support-Tickets um 45 % sank und die Antwortgenauigkeit auf 92 % stieg.
• Entwarf und stellte ein System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit LlamaIndex, Pinecone und FastAPI für ein FinTech-Startup bereit, das semantische Suche über mehr als 100.000 Finanzdokumente ermöglicht.
• Entwickelte Multi-Agenten-KI-Workflows mit CrewAI und LangGraph für eine Marketingagentur, automatisierte Lead-Recherche, Inhaltserstellung und Kontaktaufnahme — und sparte so über 20 Stunden manueller Arbeit pro Woche.
• Erstellte KI-gestützte Automatisierungspipelines mit n8n, Make und Zapier, integriert in CRMs (GoHighLevel, HubSpot), wodurch für ein Immobilienunternehmen die manuelle Dateneingabe um 80 % reduziert wurde.
• Beriet mehrere Kunden im Prompt-Engineering und bei der Feinabstimmung von LLMs, um KI-Modellausgaben für den Kundenservice, die Inhaltserstellung und die Datenextraktion zu optimieren.
• Erstellte produktionsreife REST-APIs mit Python und FastAPI zur Bereitstellung von KI-Modellen auf AWS und GCP und bewältigte dabei über 10.000 tägliche Anfragen mit 99,9 % Verfügbarkeit.

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.

• Neuentwicklung von Funktionen für den Projektraum
• Anbindung der REST-API eines eigenentwickelten Webservices (.NET 7/8) als Azure App Service
• UI-Tests mit Playwright
• Erweiterung der Azure DevOps Pipelines
• Migration nach Azure SQL Server
• Software / Technik: SharePoint Online, PowerShell-Skripte, SharePoint Framework, MobX, C#, Logic Apps, Playwright, Azure SQL Server, Graph API

• Absolvierte ein intensives AI-Engineering-Programm mit Fokus auf LLM-Bewertung, Retrieval, Agenten-Orchestrierung und multimodalen Workflows.
• Entwarf Retrieval-Pipelines mit Dokumentenaufnahme, semantischer Suche und zitatbewussten Ausgaben unter Verwendung von LangChain und ChromaDB.
• Erstellte agentenbasierte Workflows auf Basis von LangGraph mit Statusverwaltung, Klärungsschleifen und Freigabeschritten mit Mensch-in-der-Schleife.
• Setzte Prompt-Engineering und Evaluationsmuster ein, einschließlich Scoring-Logik und Guardrails, um die Ausgabequalität und Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Arbeitete intensiv mit Python, FastAPI, OpenAI-APIs, LangChain, LangGraph und ChromaDB in End-to-End-Implementierungen.

• Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
• Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
• Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
• Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
• Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
• Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
• Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
• Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
• Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung

• Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
• Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
• Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings

• Konzeption, Vorbereitung und Durchführung eines Webinars zum Thema „RAG in der Praxis: Wie Verlage mit KI echten Mehrwert schaffen“
• Aufbereitung technischer und strategischer Inhalte rund um Retrieval Augmented Generation (RAG) für ein fachlich gemischtes Publikum aus der Verlagsbranche
• Darstellung konkreter Use Cases, technischer Hintergründe, typischer Herausforderungen und Lösungsansätze im Einsatz von RAG
• Vermittlung von praxisnahen Einblicken in Datenaufbereitung, Modellwahl und Output-Optimierung im Kontext digitaler Verlagsportale
• Inhaltliche Konzeption und fachliche Vorbereitung des Webinars
• Auswahl und Darstellung praxisnaher Use Cases aus dem Verlagsumfeld
• Erarbeitung technischer Hintergründe zur Umsetzung von RAG-Systemen
• Präsentation und Erklärung typischer Herausforderungen und Lösungsstrategien
• Large Language Models (LLMs)
• Retrieval Augmented Generation (RAG)

• Ersteinschätzung der Anforderungen anhand eines Business-Value-Priorisierungsframeworks
• Identifikation von Problemen sowie Anforderungsaufnahme und -bewertung durch Einsatz von UML, BPMN sowie Design-Thinking-Methoden zur iterativen Anforderungsanalyse über Interviews und Workshops
• Einsatz von User Story Mapping in Miro zur Visualisierung und Abstimmung funktionaler Anforderungen (z. B. korrekte Übermittlung aller Antragsdaten und deren Anhänge an das Fachverfahren) sowie nicht-funktionaler Anforderungen (z. B. vollständige und nachweisbare Löschung der Daten eines Antragstellers) mit den Stakeholdern
• Proaktives Stakeholder-Management von internen sowie externen Stakeholdern aus Behörden, Fachbereichen, Organisationen und Unternehmen
• Erstellung von Status-Reports zur transparenten Kommunikation des Projektfortschritts und der anstehenden Aufgaben
• Verantwortung für eine REST-basierte Integrationslösung (Middleware) zum sicheren Datenaustausch zwischen Kernsystemen und externen Fachanwendungen; Sicherstellung von Stabilität und Performance im laufenden Betrieb
• Unterstützung der Product Owner bei der Priorisierung von Anforderungen im Backlog sowie bei der Product Discovery
• Kommunikation der Planung an interne sowie externe Stakeholder sowie Interimsübernahme der Product-Owner-Tätigkeit und Verantwortlichkeiten während eines Personalwechsels

• 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.