DeepSeek Experten in Deutschland

• Selbst gehostete Plattform für Tischtennis-Ausrüstung.
• Entwicklung eines eigenen „Racket Builders“, der einen ko-evolutionären genetischen Algorithmus nutzt, um die optimalen Kombinationen aus Schlägerhölzern und Belägen auf Basis von Physik-Heuristiken und Spielerdaten in einem Suchraum von über 4 Milliarden Kombinationen zu finden, zu bewerten und zu empfehlen.
• Entwicklung eines eigenen, voll automatisierten Web-Crawlers zur Erfassung von Ausrüstungsspezifikationen, inklusive einer automatisierten Pipeline zur Bildnormalisierung sowie Datenharmonisierung über DeepSeek.
• Cloudflare Edge Workers in Rust für Suchanfragen mit niedriger Latenz und zur Auslagerung rechenintensiver Simulationen vom Hauptserver.
• Hohe Performance- und Accessibility-Standards in einer großen Nuxt-4-Codebasis mit Lighthouse-Scores von 95–100/100/100.

• Ausgangssituation: Wachsender Bedarf an datenschutzkonformen KI-Lösungen für Mandanten im KRITIS- und Mittelstandsumfeld, die sensible Medieninhalte (Audio, Video, Dokumente) analysieren müssen, ohne Daten an Public-Cloud-LLMs weiterzugeben.

• Aufgabe: Konzeption, Aufbau und sicherer Betrieb einer vollständig self-hosted AI-Infrastruktur inklusive eigenentwickelter Digital-Management-Plattform zur automatisierten Medienanalyse.

• Maßnahme: Architektur und Implementierung einer Multi-Tier-Plattform auf gehärteter Proxmox-Infrastruktur mit Frontend (Nuxt 3, Vue 3, TypeScript, Tailwind 4), Backend (Laravel 13, PHP 8.4, Sanctum), Datenhaltung (PostgreSQL 16, MongoDB 7), Caching/Queuing (Redis 7, Laravel Queue), AI-Worker (Python 3.11, Whisper, DeepFace, Librosa), Scheduling (Laravel Scheduler/Cron) und lokalen LLMs (Gemma, DeepSeek, Qwen, Mistral, LLaMA, Phi) über OpenWebUI mit segmentiertem Netzwerkzugriff, API-Hardening und Audit-Logging nach BSI-Empfehlungen.

• Ergebnis: Vollständig DSGVO-konforme, on-premises betriebene AI-Plattform ohne Datenabfluss an Dritte.

• Aufgabe: Gesamtverantwortung als externer Head of Cyber Security / CISO-as-a-Service für Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Verbesserung von ISMS nach ISO 27001, BSI-Grundschutz und NIS2.

• Maßnahme: Aufbau und Steuerung von Cyber Defense Centern (CDC) mit SOC-Operations, Integration von SIEM-Lösungen (Splunk, Graylog), Etablierung eines Risk-Based Vulnerability Managements (Qualys, Nessus, OpenVAS) und Durchführung regelmäßiger Infrastruktur-, Applikations- und physischer Penetrationstests.

• Ergebnis: Audit-Ready ISMS bei mehreren Mandanten und Reduktion kritischer Schwachstellen um 60 % innerhalb von 90 Tagen.

• Aufgabe: Konzeption und Durchführung von NIS2-Assessments und operative Umsetzungsfahrpläne für KRITIS-Betreiber.

• Maßnahme: Entwicklung eines Online-Assessment-Tools zur automatisierten Ermittlung individueller Schwächeprofile, operative Umsetzung von ISMS-Optimierung, Penetrationstests, Awareness-Programmen und GRC-Suite-Implementierung sowie C-Level-Präsentationen.

• Ergebnis: Beschleunigung des Beratungsprozesses um 50 % und erfolgreiche NIS2-Konformitätsvorbereitung mehrerer Mandanten.

• Aufgabe: Incident Commander für Krisenreaktion, Forensik und Business Recovery bei Ransomware-Angriffen und APT-Kampagnen.

• Maßnahme: Koordination mit LKA und BKA, forensische Analysen (OSForensics, Wireshark, Kali Linux), Umsetzung von Disaster-Recovery- und BCM-Strategien, Entwicklung von Reaktionsstrategien bei BTC-Erpressung.

• Ergebnis: 100 % Wiederherstellungsrate innerhalb definierter RTO-Fenster und nachhaltige Post-Incident-Sicherheitsarchitekturen.

• Maßnahme: Planung, Aufbau und Betrieb einer gehärteten Multi-VM-Infrastruktur (Proxmox, 15+ VMs) mit Web- und Mailservern, Graylog, OPNsense-Firewalls, CRM/ERP und LLM-Instanzen, Netzwerksegmentierung, DDoS-Mitigation, automatisiertem Patch-Management und Backup-Strategien.

• Ergebnis: > 99,5 % Verfügbarkeit über 20+ Jahre und null Kompromittierungen.

• Maßnahme: Konzeption koordinierter Phishing-Kampagnen in fünf Härtegraden, abgeleitete E-Learnings und Webinare im PDCA-Zyklus, Aufbau und Leitung von Red- und Blue-Teams.

• Ergebnis: Reduktion der Phishing-Klickrate von 35 % auf unter 5 % innerhalb von drei Kampagnenzyklen.

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.

• Kennzeichnung BarTender
• Struktur, Schema ST4 Beratung.
• MDR Beratung.

• Generative-KI- und LLM-Modelle (OpenAI, DeepSeek, Qwen-2.5) mit PyTorch und Hugging Face feinabgestimmt und bereitgestellt, wodurch die Genauigkeit der ERP-Automatisierung um 25 % gesteigert wurde.
• Einen sicheren RAG-basierten KI-Chatbot zur Erstellung kundenspezifischer Rechnungen und Angebote entwickelt und implementiert, wodurch sich die Antwortzeiten um 40 % verkürzten.
• Cloudnative KI/ML-Pipelines auf AWS und GCP mit Docker und Kubernetes für skalierbares Modelltraining, Bereitstellung und Monitoring entworfen.
• Einen API-basierten KI-Chatbot (Telegram) entwickelt und in ERP-Systeme integriert, wodurch die Geschwindigkeit der Dokumentenverarbeitung um 30 % gesteigert wurde.
• KI-Agenten für Chatbots entwickelt, um mehrstufiges Schlussfolgern, intelligente Aufgabenausführung und kontextbezogene Interaktionen zu ermöglichen.
• ML- und NLP-Techniken für intelligentes Dokumentenverständnis, Workflow-Automatisierung und datengestützte Geschäftsentscheidungen eingesetzt.

• Prozessoptimierung, Prozessdesign
• Business-Partnering, Zielbild
• Teambildung
• Workflow-Design
• Budget, MEC
• SAP S/4HANA, Board

KI-Bereitschaft - Teil 3: Erstellung eines E-Books zum Einsatz von KI im Softwaretest

• Konzeption und Erstellung eines E-Books zum sinnvollen und sicheren Einsatz von KI im Softwaretest aus Sicht eines erfahrenen Testexperten.
• Nutzung generativer KI (ChatGPT, Perplexity Pro) als Sparringspartner für Strukturierung, Formulierungsvorschläge und Variantenbildung, abschließende fachliche Bewertung und Freigabe aller Inhalte durch eigene Expertise.
• Ausarbeitung praxisnaher Chancen und Risiken von KI im Test, mit besonderem Fokus auf Zusammenarbeit zwischen Testern und KI statt „Tester gegen KI“.
• Titel: „11 starke Gründe: Traumteam statt Rivalen - Tester und KI sind gemeinsam unschlagbar“
• Untertitel: „Wie Mensch und Maschine im Softwaretest das perfekte Team bilden – und warum reines KI-Testen riskant ist.“
• Geplante Nutzung des E-Books als Grundlage für Workshops, Kundengespräche oder interne Schulungen.
• Technik: Generative KI, ChatGPT, Perplexity Pro, Microsoft Word, Adobe Acrobat, langjährige Praxiserfahrung im professionellen Testen, gesunder Menschenverstand.

• Strategische, technische und operative Verantwortung für die Website
• Strategische, technische und operative Verantwortung für SEO
• Beratende Funktion bei der Paid-Media-Akquise
• Verantwortlich für die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern und Agenturen

• Fachliche Steuerung als Product Owner für das DMS-Modul im agilen Multi-Team-Setup
• Koordination des bundesweiten Rollouts inklusive Anforderungsmanagement und Roadmap-Entwicklung
• Aufbau und Pflege des Product Backlogs mit Fokus auf Skalierbarkeit, Nutzerfreundlichkeit und Datenschutz
• Durchführung von Sprint-Reviews, Refinements und Stakeholder-Demos mit über 15 beteiligten Einheiten
• Entwicklung eines Rollout- und Trainingskonzepts zur erfolgreichen Einführung in über 200 Behördenstellen
• Einführung eines Reporting- und Monitoring-Dashboards zur Erfolgsmessung der Nutzung
• Enge Zusammenarbeit mit Architektur, QA und Betrieb zur Sicherstellung der Integrationsfähigkeit ins bestehende Systemumfeld

• Qualitätssicherung end-to-end in einem globalen S/4HANA-Transformationsprogramm.

• Automatisierter Aufbau von Testdaten, Bewertung von Such- und Generierungslösungen sowie Durchführung von PoCs (K2view, EPI-USE).

• Koordination zwischen Siemens-Teams und externen Partnern sowie strukturierter Wissenstransfer an interne Stakeholder.

• PoC-Entscheidungsgrundlage geschaffen und Toolauswahl beschleunigt.

• Testdaten-Bereitstellung standardisiert und Vorlaufzeiten spürbar reduziert.

• Governance für Testdatenprozesse etabliert (Policies, Rollen, KPIs).

• Nachhaltiger Know-how-Transfer: interne Teams befähigt, Lösungen selbst zu betreiben.

• Methoden & Technologien: S/4HANA, SAP, K2View, EPI-USE, Testdatenmanagement, Data Masking, Data Provisioning, Teststrategie, Testmanagement, Coaching & Enablement, Azure DevOps, Microsoft Office 365, Gemini.

Vom Rohdaten zum Feinschliff: Partizipative Design-Daten in stakeholdertaugliche Ergebnisse überführen

• Eine produktive Document-AI-Plattform mit Retrieval Augmented Generation (RAG) über 1.500+ partizipative Design-Artefakte entwickelt, um historische Projektanfragen mit fundierten Antworten zu beantworten.
• LLM-Evaluierung mit RAGAS, eigenen Bewertungsmetriken und Human-in-the-Loop-(HITL)-Validierungs-Workflows entworfen, um faktische Fundierung, Antwortqualität und Prompt-Performance zu bewerten.
• Ein Frontend mit React, TypeScript und D3.js für die interaktive Erkundung von KI-generierten Insights gebaut.
• Sicherheitsmechanismen und Guardrails für die LLM-Eingabeschicht implementiert, einschließlich PII-Redaktion und Filterung von vulgärer Sprache.

• Entwicklung von RAG-basierten KI-Lösungen, integriert in die unternehmensweite Dateninfrastruktur, für hochpräzise Antworten.
• Optimierung der LLM-Leistung durch Feinabstimmung von KI-Modellen, Reduzierung von Latenz und Kosten.
• Aufbau von NLP-Pipelines zur Zusammenfassung, Entitätsextraktion und Sentiment-Analyse, die Automatisierungsabläufe verbessern.

• Bewertet und analysiert ein kamerabasiertes Verkehrslicht- und Verkehrsschild-Erkennungssystem in verschiedenen auf LLM basierenden autonomen Fahrsystemen (LMDrive, BEVDriver)
• Implementiert eine VLM-basierte Einheit zur Generierung von Verkehrshinweisen für ein geschlossenes autonomes Fahrsystem, die den Fahrer bei unvorhergesehenen Vorfällen warnt
• Entwickelt einen eigenständigen, LLM-basierten lokalen Chatbot mit Llama, DeepSeek und Qwen inklusive MLflow-Evaluierungsframework