Large Language Model Experten

• Entwicklung eines Pilot-Systems zur Steuerung und Überwachung mehrerer GoPro-Kameras
• Umsetzung von Start-, Stop-, Status-, Medien-, Download- und Diagnosefunktionen über COHN-Endpoints
• Realisierung von Kameraerkennung, Einzel- und Gruppensteuerung sowie stabiler Session-/KeepAlive-Logik
• Aufbau einer Download-Pipeline mit Queue, Retry-Handling und temporären Dateien
• Konsistente Session-, Ordner- und Dateibenennung für Mehrkamera-Aufnahmen
• Integration von Provisionierung, Zertifikaten und Netzwerkbetrieb

KI-Telefonassistenten-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

• Konzeption und praktische Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
• Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
• Darüber hinaus KI-gestützte Umsetzung in Kundenmandaten: Einsatz von Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automatisierungen.

• Browserbasierte Plattform für die codefreie Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern entwickelt
• CLI in Typescript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-Oberfläche zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Richtliniendurchsetzung und Supply-Chain-Sicherheit sowie Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Befehlszeilen-Tool implementiert.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, oAuth/OIDC und Social-Login-Abläufe entworfen.
• LLM verwendet, um Benutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An der Integration mehrerer Sovereign-Clouds wie stackIt, Hetzner, CIVO und UpCloud sowie öffentlicher Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, SpringBoot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multi-Tenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm und React

• Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
• Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
• Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
• Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
• Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
• Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
• Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen

Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4

• Berate Start-ups in der Frühphase zu Produktvision, Roadmaps und GTM-Strategie und verbinde dabei meine PMP- und Stanford-Weiterbildung im Produktmanagement mit praktischer technischer Umsetzung.
• Lovable: Habe ein Community-Programm mit über 200 Mitgliedern für KI-orientierte Gründer aufgebaut und geleitet und direktes Feedback von Gründern in Entscheidungen zur Produkt-Roadmap eingebracht.
• Leite Projekte zur Kundenerkundung und zum OKR-Design und ermittle Möglichkeiten zur KI-Integration in den Produkten der Kunden.

Produktvision und Outcome-Strategie für eine neue Registry-Plattform entwickelt, Management-Workshop zur strategischen Ausrichtung konzipiert, BPMN-Prozessmapping über Systeme und Rollen durchgeführt, User-Story-Praxis analysiert und auf Outcome-Basis weiterentwickelt, Stakeholder zwischen Fachbereich, Management und externem Entwicklungspartner zusammengeführt.

Skills: Produktstrategie, Outcome-Roadmapping, Stakeholder-Workshops, BPMN/Prozessanalyse, Miro, Linear

• Aufbau eines Cyber-Resilience-Frameworks für KI-beschleunigte Bedrohungen im Programm Frontier AI Threat Endurance (FATE): Capability Assessments, Reifegradbewertungen und Gap-Analysen zu Cyber Security, operativer Resilienz, Incident Response, Recovery und Governance, daraus abgeleitete Zielkonzepte und Verbesserungsmaßnahmen
• Begleitung der Maßnahmenverantwortlichen von der Konkretisierung bis zur Umsetzung: Umsetzungs-Roadmaps, Entscheidungsvorlagen, Management-Präsentationen und Governance-Reporting sowie audit- und aufsichtsfeste Dokumentation; Steuerung der Stakeholder aus IT, Information Security, Risk Management, Operational Resilience, Business Continuity und den Fachbereichen

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

Aufbau einer Firma zur "Begleitung von Ü50 bei beruflichem Neuanfang"

Fokus: "KI-zuerst"-Ansätze, um in kürzester Zeit alle relevanten Prozesse stabil zu etablieren

Kernbereiche:

• Geschäftsentwicklung (inkl. Wettbewerbsbeobachtung, Kanalauswahl, B2B- und B2C-Strategien)

• Marketing (Aufbau und Optimierung von Vertriebstrichtern, organisch und mit bezahlten Anzeigen)

• Vertrieb (Direktkontakt im B2B und B2C als Ergebnis von Marketing-Vertriebstrichtern)

• Auftragsabwicklung (Weiterentwicklung von Plattform und Prozessen, KI-Optimierung)

• Produktmanagement (Weiterentwicklung des Angebots und des Wettbewerbsvorteils)

• Einzelcoaching und -Mentoring, Plattformentwicklung und -Betrieb

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural

Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.

• Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
• Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende 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

• Ich begleite mittelständische Mandanten bei ihren Fördermittelbedarfe.
• Ich evaluiere operative Geschäftsprozesse und übersetze komplexe gesetzliche und regulatorische Vorgaben in fachliche Anforderungen, Zielbilder und umsetzbare Roadmap-Epics.
• Ich setze gezielt Generative KI-Werkzeuge und Automatisierungen ein, um Anforderungsdokumentationen, Prozessanalysen, Auswertungen, Gesprächsvorbereitungen, Kundenanalysen und Entscheidungsvorlagen effizient zu erstellen.

• Neugestaltung der Legal Operations: standardisierte Workflows, die den Routineaufwand um bis zu 80% reduzieren, mit Quellenangabe, Halluzinationsprüfung als Qualitätsgate, Rollenmodell, Protokollierung und Audit-Trail.
• Compliance-by-Design-Betriebsmodell (Bereitschaft für EU AI Act, DSGVO, eIDAS) mit dokumentierten und freigabefähigen Prozessschritten.
• Roadmap, Sprint-Planung und Release-Management für eine agentische RAG-Plattform mit Freigabe durch Counsel-in-the-loop, Audit-Trail und Hosting in Deutschland.
• Anforderungen aus EU AI Act, DSGVO und eIDAS als zentrale Projektergebnisse gesteuert; Go-to-Market für zwei Kundensegmente.

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.