Grok Experten in Deutschland

• 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).

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.

• Entwickelte YourBestChance.io, eine KI-gestützte Plattform für Karriere-Resilienz, die fortschrittliches maschinelles Lernen nutzt, um personalisierte Anleitung und Ressourcen für Nutzer bereitzustellen.
• Entwarf und implementierte ein Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-System zur Unterstützung von drei Sprachen, das GPT-basierte große Sprachmodelle (einschließlich OpenAI- und Grok-Varianten) mit spezialisierten Vektordatenbanken für effiziente semantische Suche und Ähnlichkeitsabgleich kombiniert.
• Entwickelte einen interaktiven KI-Chatbot, der von generativer KI und RAG-Pipelines angetrieben wird, um Echtzeit- und kontextbewusste Antworten zu liefern und das Nutzerengagement zu steigern.
• Optimierte Datenpipelines und KI-Infrastruktur für Skalierbarkeit, stellte robuste Leistung bei steigenden Lasten sicher und verringerte die Latenz um 50%.
• Entwickelte umfassende KI-Strategien unter Einsatz von ML und GenAI zur Erstellung individueller Wachstumspläne; analysierte Unternehmensdaten, um Stärken, Schwächen, Risiken und Chancen für die KI-Integration zu identifizieren.
• Definierte ethische Rahmenwerke für die KI-Einführung, ermittelte Weiterbildungsbedarfe für Mitarbeitende und Führungskräfte und erstellte gestufte Aktionspläne (kurz-, mittel- und langfristig) mit gezielten Empfehlungen zur KI-Integration.

• 145 Std.
• Beratung und Evaluierung zur Ablösung des bestehenden d.velop Langzeitarchives (ca. 36 TB) in eine kostengünstigere schreibgeschützte Archiv-Lösung
• d.velop DMS, Azure, NetApp SnapLock, iTernity iCAS
• Technische und logische Beratung, wie ein zukünftiges Archivsystem kostengünstig aufgebaut werden kann.

• Implementierung von KI-Tools zur Steigerung der Datenanalyse-Effizienz und Entscheidungsqualität
• Prozessoptimierung in Finanzbuchhaltung und Controlling für Kostensenkung und Transparenz
• Entwicklung strategischer Geschäftspläne zur Markterweiterung

• Pilotierung lokaler KI-Umgebungen zur Erkundung lokaler KI-Einsatzmöglichkeiten und Erkundung cloudbasierter KI-Lösungen
• Bewertung von KI-Tools und Techniken
• Einsatz lokaler KI-Tools mit eigener Datenhoheit
• Durchführung von Prompt Engineering
• Erstellung von Beispiel-Umgebungen für Speech-to-Text, Text-to-Speech, Text-to-Image, Text-to-Video und Image-to-Video

Tools: Grok, Perplexity, ChatGPT, Elevenlabs, Github, Ollama, HuggingFace, Open WebUI, Faster Whisper, LibreTranslate, WSL, Docker Desktop, Shotcut, Audacity, Sound eXchange, Ffmpeg, Coqui TTS, Pinokio, Stable Diffusion Web UI, ComfyUI, OWL, Void Editor

• Beratungshaus aufgebaut und skaliert, spezialisiert auf digitale Transformation, Remote-/Hybridarbeit und Führungsstrategie
• Hochkarätige deutsche und internationale Geschäftskunden beraten, darunter ARD ZDF Deutschlandradio, Johanniter, Diakonie, Stadtwerke Prenzlau, Bad Salzuflen & Parchim, Landau Media und EMH
• Eigenfinanziert und auf ein 16-köpfiges Team mit 300.000 € Jahresumsatz gewachsen

• Didaktische Aufbereitung und Erstellung von Illustrationen, Grafiken und Animationen
• Webexport und Pflege des CMS
• Content-Planung und -Erstellung
• Qualitätsmanagement