Generative AI Experten

• Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
• Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
• Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
• Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
• Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
• Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
• KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
• Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
• KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
• Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
• Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
• Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
• Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

• Generative KI-Produkte für Unternehmenskunden, von der Strategie über die Spezifikation bis zur Produktion end-to-end verantwortet.
• Zentrale Strategie, lokale Konfiguration: mandantenfähiger KI-Assistent für die betriebliche Altersversorgung (bAV), als interaktiver Avatar mit Text- und Sprachpfad umgesetzt. Drei Mandanten laufen auf einer Codebasis, jeweils mit eigenem Gesprächsleitfaden, während Wissensbasis, Schutzmechanismen und Eskalationspfade zentral bleiben
• Versionierte, KI-fähige Wissensbasis, die in einen mandantenunabhängigen Sprachkontext und mandantenspezifische Text-Prompts eingebunden wird — die Konfigurationsebene, die lokale Anpassungen ermöglicht, ohne das Produkt aufzuspalten
• Konversationsdesign: Antwortgrenzen, Umfang und Umgang mit themenfremden Fragen, Regeln gegen Halluzinationen, Eskalation und Übergabe von Leads an menschliche Berater
• Fünf Eval-Suites als Qualitätstor vor jeder Änderung an Prompt oder Modell (Anti-Halluzination, Fehlermuster des LLM-as-a-judge, Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden, Sprach-KPIs, Aktionsvokabular mit Konfusionsmatrix); ein Nutzertest mit 10 Testern (Hamburg, 07/2026) führte zur Überarbeitung von Alpha zu Beta
• Externe Entwickler, Compliance und Kunden-Stakeholder koordiniert; DSGVO-konformer EU-Stack, IDD-konform, Klassifizierung nach EU AI Act dokumentiert
• Zweite Produktlinie: White-Label-Social-Media-Generator für die Beratung chilli mind (CH/DE) — eine Codebasis, kundenindividuelles Branding und Konfiguration
• Ergebnisse: mehr als 239 Deployments und ein Pilot mit Unternehmenskunden · mehr als 108 Deployments für das White-Label-Produkt · wiederverwendbares Muster für mandantenfähige KI-Produkte in einem regulierten Umfeld

Programmierung eigener Indikatoren mit ProBuilder (für ProRealTime Plattform)

6 Monate RCP - Rabe Academy (Grundlagen - Handelskonto - TWS interactive Brokers) Focus: Kursverlauf ETH - Aktie NVIDIA (NASDAQ und CBOE)

• 500 Stunden gesamt (TradingView & ProRealTime) davon ca 1.500 Stunden Tickdaten Analyse per ProRealTime

Systematische Marktanalyse, Entwicklung eigener Indikatoren, Mustererkennung.

• Dozentin in AZAV-zertifizierten, jeweils einmonatigen Weiterbildungen zu KI-Grundlagen und Anwendungspraxis, mehrere Durchläufe seit Februar 2026
• Konzeption und Durchführung aller Module für Teilnehmende aus unterschiedlichen Berufsfeldern
• Vermittlung von Funktionsweise, Einsatzfeldern und Grenzen generativer KI sowie von Prompting- und Bewertungspraxis
• Sämtliche Unterrichtsmaterialien und Übungsformate vollständig selbst erstellt
• Lernbegleitung der Teilnehmenden über den gesamten Kurszeitraum

• Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
• Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.

• Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
• Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
• Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
• Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
• Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.

Remote-Freiberuflerrolle mit Schwerpunkt auf der Strategie für agentenbasierte KI, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentenbasierten Workflows für eine Regierungsbehörde.

• Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für agentenbasierte KI für eine Regierungsbehörde mit Fokus auf GDPR, Sicherheit und selbst gehostete Lösungen
• Entwicklung wiederverwendbarer agentenbasierter Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeiter Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
• Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern

Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular

CXO AI OS ist ein Agenten-System aus sechs Bausteinen. Statt AI als Chat-Fenster zu nutzen, entsteht ein System, das den Kontext eines Unternehmens kennt, nach seinen Regeln urteilt und in seinem Auftrag handelt.

• Für den Mittelstand: geführter Sprint mit anschließendem Betrieb für ein Team, einen Bereich oder einen priorisierten Cluster, auf Basis einer AI-Diagnose
• Für Selbstständige: Programm, in dem die Teilnehmenden ihr eigenes Agenten-System bauen
• Sequenz im Unternehmen: Diagnose, Priorisierung, Sprint, Betrieb
• Umsetzung in Claude Cowork oder ChatGPT Work, ohne Programmierung
• Architektur: Stabschef, Ziele, Berater, Agenten, Kontext, Katalog

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

• Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.

• Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.

• Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.

• Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.

• Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.

• Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.

• Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.

• Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
• CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
• LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React

Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.

• Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
• Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen

Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps

Zeitlich befristete Interim-Besetzung einer vakanten Programmleitungsposition: gemeinsame Leitung eines komplexen Softwareprojekts und Orchestrierung mehrerer agiler Teams (Fach-, Entwicklungs- und DevOps-Teams) sowie aktives Vorantreiben von Veränderungsprozessen.

• Programmsteuerung & Planung: Verantwortung für die Erstellung und Aktualisierung von Meilenstein-, Ressourcen- und Budgetplanungen zur Sicherstellung der Projektziele unter Anwendung agiler und hybrider Methoden.
• Cross-funktionale Zusammenarbeit: Förderung der teamübergreifenden Kooperation und des Wissensaustauschs; Lösung von Blockern durch proaktives Konfliktmanagement und zielgerichtete Moderation.
• Stakeholder-Management & Transparenz: Gewährleistung einer transparenten und adressatengerechten Kommunikation innerhalb und außerhalb der Projektorganisation unter Nutzung moderner Projektmanagement-Tools.

• Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten mit einer Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands um 90%+ und deutlichen Effizienzsteigerungen
• Beratung zur ganzheitlichen KI-Strategie: von der digitalen Bestandsaufnahme über die Implementierung bis zum Change Management
• Konzeption und Durchführung maßgeschneiderter Schulungsprogramme und Workshops zu KI-Einführung, Prompt Engineering und Automatisierung
• Unterstützung von Kunden bei der Implementierung skalierbarer KI-Lösungen, die in bestehende Technologie-Stacks integriert sind
• Schwerpunkte: KI-Strategie, Automatisierung, Workflow-Optimierung und Kompetenzaufbau