Large Language Model Experten in Österreich

• Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
• Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
• Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
• Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
• Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.

• KI-Automatisierungs-Roadmap für ein D2C/B2B-E-Commerce-Unternehmen.
• Customer-Service-Bot mit RAG über Support-Tickets und Produktdaten, OCR-Pipeline für Eingangsrechnungen mit Writeback in Business Central, Lead-Gen- und Posting-Automation.
• Deterministische n8n-Workflows mit EU-gehosteten Modellen.
• n8n, RAG / Mistral, Qwen/BGE Embeddings / Business Central API, HubSpot, Shopify / Scaleway, S3 / Claude Code, OpenCode.

Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock

Erfolge:

• Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
• Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
• Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
• Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.

• Projektleitung bei der Einführung eines AI-gestützten E-Mail-Automatisierungssystems für einen Logistik-Service-Provider
• Anforderungsanalyse, Stakeholder-Koordination, Beratung, Umsetzungsbegleitung

Lieferung einer digitalen, gemeinnützigen Nachbarschaftsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen für praktische Unterstützung und soziale Begleitung. Verantwortung für Business Analyse, Anforderungsdefinition, Plattformbewertung und Delivery einer lokal skalierbaren Servicelösung mit Fokus auf KI-gestützte Weiterentwicklung, datenbasierte Optimierung und klare Marktpositionierung. Evaluierung mehrerer Low-Code-/Business-Plattformen, darunter Odoo und Glide Apps, sowie Bewertung von monday.com als CRM-nahe Option, bevor Glide Apps für die Umsetzung ausgewählt wurde. Realisierung einer nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie der Webpräsenz mit WordPress. Aufgaben

• Erhebung, Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen für das Produkt- und Service-Modell
• Durchführung von Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen zur Positionierung des Angebots
• Evaluierung und Auswahl geeigneter Low-Code-/Business-Plattformen für die Umsetzung
• Definition zentraler User Journeys, Geschäftsprozesse und operativer Abläufe für ältere Menschen, Freiwillige und Administration
• Übersetzung fachlicher Anforderungen in Anforderungen für Profile, Aufgabenverwaltung, Koordination, Kommunikation und Benachrichtigungen
• Begleitung der Umsetzung der nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung in Glide Apps sowie der Webpräsenz in WordPress
• Fachliche Vorbereitung zukünftiger KI-gestützter Funktionen wie intelligentes Matching und datenbasierte Optimierung
• Sicherstellung der Berücksichtigung von DSGVO-Anforderungen Ergebnisse
• Erfolgreich gelieferte digitale Unterstützungsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen
• Fundierte Grundlage für die Marktpositionierung durch Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen
• Realisierte funktionale nicht-native Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie begleitende Webpräsenz mit WordPress
• Geschaffene Grundlage für Skalierung und KI-basierte Weiterentwicklung

• Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
• Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
• Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
• Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
• Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
• Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
• Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
• Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation

• Herausforderung: mangelhafte Projektergebnisse und Teamleistung, sehr schlechtes Arbeitsklima
• Lösung: Einführung agiler Planungsprozesse, Vermittlung agiler Prinzipien innerhalb des SAFe-Frameworks
• Innovation: konsequente Einhaltung agiler Methoden; Einführung von Anforderungsmanagement und User-Story-Erstellung
• Führung: Schnittstelle zu Vorstand, Programmleitungen Opel Europa, GM USA und internationalen Märkten
• Ergebnis: produktivstes Team im ART; Steigerung der Planungsgenauigkeit auf über 85 %
• Teamgröße: 10

• Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
• Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
• Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
• Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
• Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
• Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse

• Entwicklung einer eigenen Jenkins Shared Library (Groovy)

• Integration von Sicherheitsprüfungen in die CI/CD-Pipeline (Shift-Left-Ansatz)

• Automatisierte Schwachstellenscans und Behebungs-Workflows

• GitOps-basierte Deployments mit ArgoCD

• Automatisierung des Semantic Versioning mit Git-Integration

• Container-Lifecycle-Management (Build/Scan/Tag/Push)

• ArgoCD-Webhook-Integration für ereignisgesteuerte Deployments

• Vollständige Cluster-Automatisierung mit Ansible

• Bare-Metal-Kubernetes-Installation von Grund auf

• Aufbau einer hochverfügbaren Control-Plane

• Einheitliches Deployment-System für Multi-Anwendungs-Orchestrierung

• Konfigurationsmanagement nach NIST SP 800-128

• Systemsicherheit: Linux-Härtung, SELinux/AppArmor

• Netzwerksicherheit: NetworkPolicies, Mikrosegmentierung

• Anwendungssicherheit: RBAC, Pod Security Standards

• Datensicherheit: Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten

• Defense-in-Depth-Prinzipien

• Zertifikatsverwaltung mit cert-manager

• Geheimnisverwaltung mit External Secrets Operator und Vault

• Infrastruktur-Monitoring mit Checkmk

• Prometheus/Grafana-Monitoring-Stack

• Erkennung und Protokollierung sicherheitsrelevanter Ereignisse

• Automatisierte Gesundheitschecks und Incident-Response-Prozesse

• MetalLB-Load-Balancing für Bare-Metal

• Nginx-Ingress-Controller mit SSL-Passthrough

• NetworkPolicies für Sicherheitszonen

• Rook-Ceph verteiltes Storage, CNI-Konfiguration (Weave Net)

• Container & Orchestrierung: Kubernetes (Bare-Metal), Docker, Helm

• CI/CD & GitOps: Jenkins (Custom Shared Library), ArgoCD, Groovy

• Automatisierung: Ansible, Bash, Python

• Sicherheit: nftables, RBAC, NetworkPolicies, cert-manager, Vault, Sealed Secrets

• Monitoring: Checkmk, Prometheus, Grafana

• Storage & Networking: Rook-Ceph, MetalLB, Nginx Ingress, Calico

• Collaboration: Jira, Confluence

• OS: Debian, Ubuntu

• Leite Teilzeit-Projekte im Bereich Wachstum und Automatisierung bei mehreren Unternehmen, prüfe bestehende Systeme, entwerfe und implementiere KI-gesteuerte Automatisierungen und agentische Systeme, die messbare kommerzielle und betriebliche Effekte mit deterministischer Ausführung für komplexe Geschäftsabläufe erzeugen.
• Prüfe KI-Reifegrad und ROI, entwerfe und setze agentische Systeme auf, die institutionelles Wissen sichern und betriebliche Engpässe beheben, um skalierbares Wachstum und ungehinderte strategische Umsetzung zu gewährleisten.
• Entwickle marktreife Multi-Agenten-Architekturen für orthopädische Vorabgenehmigungsprozesse, verlagere klinische Entscheidungsfindung von aufwändigen manuellen Verfahren zu einer prüfbaren, deterministischen Infrastruktur.
• Implementiere Human-in-the-Loop (HITL)-Synthese, um 100% medizinische Autorität zu gewährleisten und gleichzeitig die Verwaltungszeit um bis zu 90% zu reduzieren.
• Führe die Migration veralteter Marketing- und Vertriebsfunktionen in agentenorientierte Arbeitsabläufe durch, nutze LLMs zur Synthese interner Daten und externer Marktsignale für Echtzeitanpassungen im Go-to-Market und fördere die Talententwicklung im Team.

• Architektur und Entwicklung einer auf React 19 basierenden Enterprise-Dokumentationsplattform für Fahrzeugssoftware-Systeme
• Full-Stack-Implementierung von Visualisierungstools und interaktiven Diagrammansichten
• Performance-Optimierungsmaßnahmen, einschließlich virtueller Darstellung für über 10.000 Knoten-Bäume und suchfunktion basierend auf Web Workern
• Entwurf und Implementierung einer modularen Plugin-Architektur zur Erweiterung des Dokumenten-Rendering-Systems
• Technische Beratung zu Git-basierten Architecture-as-Code-Workflows und modernen Designmustern
• Verantwortung für kritische Funktionen von der Konzeption bis zur Deployment-Phase in Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Enterprise-Teams

• Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
• Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
• Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
• Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
• Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
• KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
• Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen

• Datenschutzorientierte, zustandslose E-Rechnungs-API mit KI-gestützter Extraktion, bidirektionaler Formatkonvertierung (UBL/CII/ZUGFeRD), Stapelverarbeitung und Validierung für die E-Rechnungs-Konformität in Deutschland und Österreich
• Technologien: Nuxt 4, Vue 3, Nitro, TypeScript, Cloudflare (D1, R2), Stripe, OAuth, KI/LLM-Integration

• Aufbau der gesamten Sicherheitsfunktion von Grund auf bis zu einem ISO-konformen, prüfbereiten Betrieb (ISO 27001, DSGVO, NIS2).
• Bereitstellung einer Sicherheitsstruktur auf Unternehmensniveau, die reguliertes Kunden-Onboarding und erfolgreiche Due-Diligence ermöglicht.
• Integration automatisierter Sicherheitskontrollen (SAST, DAST, Secret- und Schwachstellenscans) in CI/CD für ein wachsendes SaaS-Entwicklungsteam und damit Beseitigung von Sicherheitsengpässen beim Deployment.
• Reduzierung des Drittanbieterrisikos um ca. 70 % durch den Ersatz manueller Lieferantenprüfungen durch eine automatisierte, LLM-gesteuerte Risiko-Bewertung und Freigabepipeline.
• Verantwortung für Sicherheitsfragen auf Vorstandsebene, Kunden-Audits und direkte Incident-Response-Einsätze.