Google Vertex AI Experten in Deutschland

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Strategische Beratung zur Einführung von KI und Innovation für Unternehmen in hochwertigen Branchen wie Mode, Beauty, Retail und Hospitality.
• Entwicklung strategischer Roadmaps und Entscheidungsgrundlagen für die KI-Einführung in produktbezogenen und kreativen Bereichen.
• Unterstützung beim internen Storytelling, um Akzeptanz bei Teams und Führungskräften zu schaffen.
• Strukturierte Bewertung potenzieller KI-Use-Cases anhand von Reifegrad, Wirkung und technischer Machbarkeit.
• Vereinfachung komplexer KI-Konzepte, LLM-Strukturen und agentischer Workflows für Entscheidungsträger.
• Anwendung eines klaren Bewertungsmodells zur schnellen Wertrealisierung (Build–Buy–Vibe-Entscheidungsrahmen).
• Identifikation typischer Fallstricke bei der KI-Einführung und Ableitung nachhaltiger Einführungsansätze.
• Entwicklung kuratierter Trendradare und Positionierung von KI in hochwertigen Marken und regulierten Umgebungen.

• Akquiriert Neukunden im B2B-Outbound für ein KI-SaaS-Startup im Bereich öffentliche Ausschreibungen und terminiert Produktdemos mit IT-Entscheidern.
• Qualifiziert Zielkunden entlang eines definierten Ideal-Customer-Profils inklusive Discovery, Bedarfsanalyse und Einwandbehandlung.
• Eignet sich Domänenwissen im öffentlichen Vergabewesen an (EVB-IT, deutsche und EU-Vergabeportale) für Fachgespräche auf Augenhöhe.

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
• Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
• LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
• Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
• Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
• Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
• Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.

Enterprise-KI-Inhaltskategorisierung und KI-gestützte Web-Recherche.

• Multi-LLM-Evaluierungs-Framework mit annotierten Daten aufgebaut
• LLM-Fehlerraten anhand annotierter Datensätze iteriert
• KI-gestützte Web-Recherche-Pipeline implementiert Technologie-Stack: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React

• Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
• Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
• Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
• Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
• Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).

• 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.

• Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
• Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
• Automatisierung aller Migrationsschritte
• Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

• Machbarkeitsstudie zur schnellen Umsetzung von Anforderungen mit KI-basierter Entwicklung (Vibe-Coding)
• Entwicklung einer Single-Page-Webanwendung in Angular 20
• Entwicklung einer Backend-Server-Anwendung in Kotlin
• Anbindung der Google Cloud Platform (Firebase): Authentifizierung, Firestore NoSQL-Datenbank, Storage, Cloud Functions, Hosting und Cloud Run
• Anbindung einer NEON PostgreSQL-Datenbank
• Automatisierte, KI-basierte Auswertung von Donald Trumps Posts auf Truth Social und Analyse ihrer Relevanz für Aktienmärkte und geopolitische Themen
• CI/CD über GitHub Actions unter Verwendung von Docker und Google Cloud Run
• Technisches Umfeld: Angular 20 (Angular Material, RxJS), Kotlin 2.2.20, TypeScript 5.9.3, Spring Boot 3.5.6, Google Cloud Platform (Firebase, Cloud Run, Gemini, Vertex AI), ChatGPT Codex, Git, GitHub, SourceTree, IntelliJ WebStorm, IntelliJ IDEA

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.

• Entwarf und implementierte ein produktionsreifes GraphRAG-System mit Neo4j, Embeddings und Multi-Hop-Reasoning für über 120 Mio. Knoten, steigerte die Antwortgenauigkeit um 32 %, verringerte Halluzinationen um 41 % und senkte die Abruflatenz um 38 %.
• Entwickelte und implementierte ein Enterprise-Agenten-Ökosystem mit Model Context Protocol (MCP), das interne APIs, Datenbanken und Services als sichere aufrufbare Tools für autonome Workflows und Systemintegration bereitstellt.
• Konzipierte und setzte einen produktionsreifen E-Mail-Routing-Agenten auf LLM-Basis mit Microsoft Graph API, MCP und Azure OpenAI ein, erreichte 96 % Routing-Genauigkeit, senkte den manuellen Triage-Aufwand um 65 % und verkürzte die Reaktionszeiten von 18 Stunden auf unter 4 Stunden.
• Implementierte Selbstkorrektur-Pipelines für autonome Agenten mittels iterativer Feedback-Schleifen (Ralph Wiggum), was eine zuverlässige Fehlererkennung, automatisierte Behebung und produktionssichere Ausführung ermöglicht.
• Entwickelte eine multimodale semantische Suchplattform mit multimodalen LLMs und Vektor-Embeddings, ermöglichte semantisches Auffinden von über 250 000 Bild- und Video-Assets und verbesserte die Trefferquote um 48 %.

• 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