Generative AI Experten in Stuttgart

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

Methodik: Agiles Projektmanagement

Ziel: Digitalisierung und Umsetzung der Anforderungen der CCD2 innerhalb der Consumer-Finance-Systeme.

Analyse, Identifikation und Bewertung von Fachanforderungen sowie deren Überführung in technische Umsetzungsanforderungen. Koordinierung und Statusreporting der unterschiedlichen Anforderungen. Dokumentation und Prozessmanagement anhand von UML und BPMN. Funktionsübergreifendes Stakeholder-Management, UAT-Tests, Datenmanagement, API-Architekturmanagement.

Tools: Jira, Confluence, Visual Code, Sql Developer, Enterprise Architect, MsOffice, Bruno, ALM, Camunda, Figma

• Ausgewählte Kunden: b.telligent, Jugendfeuerwehr, Stackable, 1K5

• Entwicklung von NLP und LLM-POCs für den Einsatz in Produktionsunternehmen
• Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Produktionsdaten und zur Entwicklung maßgeschneiderter Datenpipelines für die Qualitätssicherung
• Konzeption und Leitung des IAO-Grundlagenseminars zu KI in der Industrie, inklusive praxisorientierter Trainingsmodule

• Lead Product Owner für 4 Entwicklungsteams
• Leitung und Koordination eines Greenfield-Projekts mit paralleler Implementierung der Kernkomponenten durch unabhängige Teams; Management von Abhängigkeiten und Ressourcen
• Etablierung eines Data-Lakehouse-Ansatzes inklusive Analyse des Mengengerüsts und zukünftiger Anforderungen im Rahmen einer Cloud-Migration (Best-of-Breed-Ansatz)
• Verantwortung für die Anforderungsanalyse, Auswahl und Pilotierung eines LIMS/ELN-Systems, unterstützt durch Beratung der Entscheidungsträger und Management der externen Dienstleister
• Einführung und Management eines OpenWeb UI- und Azure Open AI-basierten RAG-Systems zur Unterstützung der Wissensgewinnung und datengetriebenen Analysen
• Einrichtung, Konfiguration und Management von Jira-Projekten sowie Entwicklung projektbezogener Workflows und Automatisierungen
• Implementierung klassischer Scrum-Prozesse mit allen Zeremonien und Übernahme der Scrum-Master-Rolle für alle beteiligten Teams
• Unterstützung bei der Personalauswahl durch Interviews und Assessments aus der Perspektive eines Product Owners
• Entscheidungsfindung in zentralen Architekturfragen, darunter die Auswahl der Plattform für das Data-Lakehouse (Databricks) und die strategische Integration von LIMS und Analyseplattformen

• Verantwortlich für das BCI-Produktportfolio, Application Services, den Betrieb und den Kunden-Support
• Entwicklung einer neuen Strategie, die Agentic AI nutzt, um Fertigungsbereiche zu transformieren
• Leitung der GenAI-Integration für Produktdokumentation und Kundenschulungen mit dem Ziel einer >20%igen Kostensenkung durch Verkleinerung des externen Teams
• Wiederherstellung des Vertrauens von Bosch als internem Kunden und VW sowie Sicherung neuer Verträge durch strategische Besetzung von Schlüsselpositionen mit High-Potentials, pünktliche Lieferung und erhöhte Transparenz
• Umsetzung eines Restrukturierungsplans für einen Produktbereich in einem volatilen Markt mit dem Ziel einer 15%igen Senkung der Fixkosten zur Minimierung der EBIT-Auswirkungen in herausfordernden Jahren
• Start einer Initiative zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch Neuausrichtung der KPIs auf den Kundennutzen. Klare Support-Verantwortung in den Produktteams etabliert, was die Reaktionszeit um 4% und die Lösungszeit um 3% verbesserte

• 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

• Begrifflichkeiten, Methoden und Technologien

• Anwendungsfelder und Potenziale

• Anwenden des KI-Periodensystems

• Chancen und Risiken der KI-Nutzung

• Erfolgsfaktoren für KI-Projekte

• Business-Case-Bewertung

• Definition und Abgrenzung generativer KI

• Chancen und Risiken generativer KI

• Prompts schreiben und Custom GPTs erstellen

• Urheberrechtliche Aspekte generativer KI

• Datenschutz im Unternehmenskontext

• Europäische KI-Verordnung (AI Act)