Fine-Tuning Experten in Deutschland

Ein interaktives Entscheidungsunterstützungs-Tool von Grund auf konzipiert und aufgebaut, basierend auf öffentlichen europäischen Daten aus 27 EU-Ländern und mehreren strategischen Dimensionen. Eine strukturierte analytische Methodik entwickelt, um Länder zu vergleichen, Muster und Zielkonflikte zu erkennen und strategische Optionen zu erkunden, statt nur statische Dashboards zu zeigen. Komplexe mehrdimensionale Daten in geführte, interaktive Erkundungs- und Lernabläufe für nicht-technische Nutzer übersetzt. Die Anwendung komplett mit Python und Streamlit entwickelt, mit KI-gestützter Entwicklung und Git-basierter Versionsverwaltung. Das Projekt eigenständig von der Fragestellung und Datenanalyse über Methodik, UX-Logik, Umsetzung bis hin zum Deployment entwickelt.

Tools: Python, Streamlit, Git, KI-gestützte Entwicklung

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Strategische Weiterentwicklung und operative Umsetzung von Newsletter- und Content-Projekten im B2C-Umfeld. Arbeit mit Reporting- und Performance-Daten, Ableitung konkreter Optimierungsmaßnahmen und datenbasierte Content-Optimierung für über 500.000 Abonnent:innen.

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

• Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
• Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
• Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
• Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
• Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
• Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
• Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
• Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
• Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
• Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
• Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
• Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
• Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
• Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)

• Prüfung fachlicher und technischer Anforderungen aus Testsicht
• Erstellung von Testfällen und automatisierten Tests zur Absicherung der Anforderungen
• Durchführung manueller und automatisierter Funktions-, End-to-End- und Regressionstests
• Dokumentation der Testergebnisse und Nachverfolgung von Fehlern
• Nutzung von Modellen wie GPT-4, BERT und Hugging Face Transformers zur automatisierten Testfallgenerierung, Analyse von Testergebnissen und Verbesserung der Testabdeckung, einschließlich Bias-Checks und Sicherheitsüberprüfungen
• Techs: MS Office, Jira, Zephyr, Confluence, Tosca, Stakeholder-Kommunikation, Agil, Kanban, SCRUM, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch, LangChain.

• Neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und bestehende sowie geplante Services ersetzt
• Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Bereiche

Tech-Stack:

• Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
• Backend/Frontend: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
• DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD

Re-Platforming eines E-Commerce-Shops auf Microservice-Architektur

• Ziel: Ablösung eines veralteten Shopware-Systems durch eine skalierbare, zukunftssichere Lösung auf Basis von Microservices und einer Headless-Architektur.
• Führte eine umfassende Architekturberatung durch und definierte die Microservice-Grenzen auf Basis einer Headless-Architektur mit commercetools als PIM/OMS und Next.js als Frontend-Lösung.
• Entwickelte und integrierte mehrere dezentrale Services (z. B. Internationalisierung, Personalisierung).
• Übernahm die Konfiguration zentraler Drittanbietersysteme wie Contentstack und Algolia.
• Realisierte eine stabile Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud mit Monitoring über Grafana.

Technologien: commercetools, Next.js, Contentstack, Algolia, Google Cloud, Grafana, TypeScript, Shopware

Entwicklung einer internationalen E-Commerce-Plattform

• Ziel: Entwicklung einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und internationalen E-Commerce-Plattform.
• Definierte eine skalierbare, performante und wartbare Softwarearchitektur, die als Grundlage für die internationale Expansion der Plattform diente.
• Wählte einen Best-of-Breed-Technologie-Stack, der die Entwicklung eines erstklassigen Shops ermöglichte und den Entwicklungsaufwand für neue Features um 30 % reduzierte.
• Stellte die nahtlose Integration kritischer Drittanbieter-Systeme (PIM, CRM, ERP) sicher, um durchgängige Geschäftsprozesse und eine einheitliche Datenbasis zu gewährleisten.
• Implementierte umfassende Tracking- und Analysetools zur kontinuierlichen Performanceüberwachung und Optimierung der Customer Journey.

Technologien: React.js, Next.js, commerceTools, Algolia, Salesforce, Heroku, CI/CD, PHP, Google Analytics

KI-gestützte Personalisierung und Customer-Data-Plattform im E-Commerce

• Ziel: Ablösung statischer Inhalte durch eine dynamische, KI-basierte Personalisierungsstrategie zur Steigerung der Nutzerrelevanz und Automatisierung von Marketingprozessen.
• Konzipierte und baute eine Customer-Data-Plattform zur Aggregation und Zusammenführung von Kunden- und Analyticsdaten aus verteilten Quellen.
• Implementierte eine automatisierte Kategorisierung von Kundenprofilen als Grundlage für die Ausspielung personalisierter Inhalte und Produktempfehlungen im Shopware-Frontend.
• Entwickelte einen Semantic-Similarity-Algorithmus auf Basis von Python und OpenAI zur Berechnung von Produkt- und Inhaltsähnlichkeiten aus Nutzerprofilen.
• Realisierte die technische Anbindung von Retail-Media-Plattformen zur Steuerung externer Werbeplatzierungen entlang der Customer Journey.

Technologien: Shopware 6, Python 3, OpenAI, Elasticsearch, PHP, Symfony, Twig

Shopware-Tracking- & Consent-Architektur (DSGVO) für 4 Onlineshops

• Ziel: Aufbau einer einheitlichen, DSGVO-konformen und shopübergreifenden Tracking-Infrastruktur mit zentralem Consent Management über mehrere Shopware-Instanzen.
• Definition eines umfassenden Tracking-Guides und Entwicklung einer modularen Architektur, kompatibel über mehrere Shopware-Versionen hinweg.
• DSGVO-konforme Integration von Usercentrics und Adobe Launch über einen zentralen Tag Manager.
• Vollständiges Tracking-Setup (Page, Order, Product, User) inkl. partnerspezifischem Tracking (Emarsys, Channelpilot u.a.).
• Detailliertes Event- und Error-Tracking zur proaktiven Identifikation technischer Abbrüche.

Technologien: Shopware, Adobe Analytics, Usercentrics, Tag Manager, PHP, MySQL, DSGVO

KI-/LLM-Suchmaschine mit RAG und Hybrid Search (Python, Elasticsearch)

• Ziel: Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine mit RAG-Architektur und Hybrid Search zur präzisen Vermittlung von Dienstleistern aus über 500.000 Unternehmensdatensätzen.
• Entwicklung einer automatisierten Daten-Pipeline (Web Scraping + LLM), die Unternehmensdaten kontinuierlich crawlt und mittels LLMs in strukturierte Formate überführt.
• Implementierung eines RAG-Workflows inkl. Vektorisierung für semantische Suche zur Steigerung von Suchgenauigkeit und Relevanz.
• Konfiguration und Fine-Tuning von Elasticsearch für Hybrid Search (Vektor- + Keyword-Suche).
• End-to-End-Entwicklung von Backend-API, Frontend und Deployment auf Live-Servern.

Technologien: Python, FastAPI, Elasticsearch, LLM, RAG, React, Docker, Web Scraping

KI-/Computer-Vision-System (Python, ML) – Objekterkennung unter schwierigen Bedingungen

• Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Erkennungssystems mit zuverlässiger Performance auch bei Regen, Nebel, Schnee und Dunkelheit.
• Aufbau und Annotation eines umfangreichen Trainingsdatensatzes inkl. schwieriger Bedingungen.
• Training eines YOLO-basierten Objekterkennungsmodells; systematische Fehleranalyse und Optimierung von Datenqualität und Preprocessing.
• Stakeholder-Abstimmung über regelmäßige Status-Updates.

Technologien: Python, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, YOLO, OpenCV

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

Predapp ist ein Sovereign-AI- und Infrastrukturunternehmen, das KI-Systeme baut, die Organisationen auf ihre Weise besitzen, kontrollieren und einsetzen können, mit voller Datensouveränität. Seit 2015 als CTO und Investor leite ich die Entwicklung der Sovereign AI Platform sowie eine Beratungspraxis für KI-Strategie für Unternehmen, Fractional-CTO-Einsätze und technische Due Diligence für VCs, PE und Family Offices.

• Die Sovereign AI Platform von Grund auf entwickelt und die technische Vision, das Infrastruktursdesign und die Engineering-Roadmap verantwortet; aktuell im Einsatz in einem europäischen Krankenhaus, bei einem Automobilkunden in Deutschland und bei zwei US-Startups, mit aktiven kommerziellen Gesprächen mit zwei führenden europäischen Hosting-Anbietern
• Dubai Health Authority (DHA / Nabidh): KI-Symptomprüfer und Triage-System für die nationale Initiative 'Doctor for Every Citizen' unter HH Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum entworfen und trainiert
• Emirates Airlines: KI-Agent für Bodenpersonal entworfen und ausgerollt, um Schulungen zu beschleunigen, die Bearbeitung von Problemen zu verbessern und die Kosten für die temporäre Belegschaft zu senken
• Erklärbares KI-Triage-System entwickelt und an der Universität Heidelberg und im Famagusta Hospital (Zypern) pilotiert; Wartezeiten für Patienten um bis zu 15 % reduziert (Validierung läuft)
• Produktionsplanungs-Engine für ein US-Industrial-AI-Startup gebaut: RL + Monte-Carlo-Tree-Search, wodurch die Planung von Stunden auf Sekunden verkürzt wurde
• Semantische Suchmaschinen mit RAG + Wissensgraphen entworfen und geleitet; Agentic-Text-to-SQL-Lösung für Citizen Data Scientists entwickelt
• Beratung zu KI-Strategie und Reifegradanalysen für Unternehmenskunden, einschließlich Architektur-Reviews, Reifegradbewertungen und Entwicklung von KI-Roadmaps

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

• 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.

• 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.

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.