Large Language Model Experten in Essen

• 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

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

Unabhängiger Berater

• Beratungsschwerpunkte: E-Commerce, Digitalisierung, Automatisierung, Preisgestaltung, Sortiment & Merchandising, Plattformstrategie
• Branchen: Handel & Konsumgüter
• Fachexperte für führende Managementberatungen
• Laufende Weite...

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

• Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
• Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
• Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform

• 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.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• Titel: Verbesserung des syntaktischen Bewusstseins in Transformer-Sprachmodellen für das Hindi-Dependency-Parsing
• Untersuchung des syntaktischen Wissens, das Transformer-Sprachmodelle (RoBERTa, XLM-RoBERTa) für das Hindi-Dependency-Parsing erfassen, einer morphologisch reichhaltigen und ressourcenarmen Sprache.
• Entwicklung strukturbewusster Modellvarianten (Struct_Roberta_hi, Struct_XLMR) durch Integration eines CNN-basierten Parser-Netzwerks zwischen den Transformer-Schichten, inspiriert von der StructFormer-Architektur.
• Durchführung umfangreicher Fehleranalysen einschließlich Auswertungen nach Label, Distanz, Richtung, Satzlänge sowie LVC/Non-LVC.
• Evaluierung der Modelle bei nachgelagerten NLP-Aufgaben (NER, POS-Tagging) unter Verwendung des IndicXTREME-Benchmarks.

• KI-Consulting für HR & Recruiting (Identifikation und Umsetzung von KI-Potenzialen entlang der Candidate Journey)
• Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Recruiting-Systemen
• Aufbau von Automationen zur Optimierung von Hiring-Prozessen (Screening, Kommunikation, Follow-ups)
• Konzeption und Integration von Chatbots & KI-Assistants für Bewerberkommunikation
• Analyse und Optimierung bestehender HR-Prozesse mit Fokus auf Effizienz, Time-to-Hire & Candidate Experience
• Entwicklung von individuellen Softwarelösungen für Recruiting-Workflows
• Integration von KI-Systemen in bestehende HR-Tools & Infrastrukturen
• Fokus auf Skalierbarkeit, Automatisierung und messbaren Impact
• Beratung von Unternehmen bei der digitalen Transformation im HR-Bereich

• Strukturierte Support-Workflows und Bewertungsverfahren entwickelt und optimiert und dabei konsequent Qualitätsstandards über hochvolumige operative Aufgaben hinweg angewendet.
• Leistungskennzahlen überwacht, um systemische Probleme zu erkennen und gezielte Verbesserungen voranzutreiben — eine Fähigkeit, die direkt auf die Analyse von LLM-Leistungskennzahlen übertragbar ist.
• Eskalationen betreut und hohe Genauigkeits- und Zufriedenheitsstandards in einer vollständig asynchronen, Remote-First-Umgebung aufrechterhalten.

Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung

Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.

Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.

Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren

Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.

Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review

• KI-gestützte Analysen & Reporting: Leitung eines 2-köpfigen BI-Teams und Einsatz prädiktiver Analysen und Automatisierung, um komplexe Geschäftsanforderungen in zukunftsorientierte Erkenntnisse, Empfehlungen und Finanzberichte zu übersetzen.
• Fortgeschrittene Datenvisualisierung: Entwicklung und Pflege von über 25 wirkungsvollen Power BI/Tableau-Dashboards zur unternehmensweiten Überwachung von KPIs und Trends, strukturiert für prädiktives und automatisiertes Reporting.
• Web Analytics & Erkenntnisse: Verantwortung für GA4-Tracking und -Analysen, wodurch durch eine tiefere Analyse der Customer Journey 15% mehr Conversion-Erkenntnisse gewonnen wurden.
• Optimierung von Datenpipelines: Zusammenarbeit mit Data Engineers bei der Neugestaltung und Automatisierung von Datenpipeline-Workflows, wodurch der manuelle Reporting-Aufwand um 20% gesenkt und gleichzeitig Datenqualität und Systemverfügbarkeit gewährleistet wurden.

Konzeption, Planung und Produktionseinführung von zwei KI-Plattformen für industrielle Forschungs- und Engineering-Workflows, von der Use-Case-Identifikation und Anforderungsanalyse über Architekturentscheidungen und Build-vs-Buy-Abwägungen bis zum Go-Live.

• awRAG.io: Identifizierung des Anwendungsfalls (fragmentierte Wissensbasis über verteilte KI-Tools), Definition der Datenanforderungen, Architekturentscheidung für eine mandantenfähige RAG-as-a-Service-Plattform mit DSGVO-konformer EU-Infrastruktur und produktionsreifer Retrieval-Pipeline

• LAIERS.ai: Use-Case-Definition (Kontextverlust in linearen KI-Workflows), strategische Produktentscheidungen zu UX, Kostenstruktur und Multi-LLM-Orchestrierung, Rollout einer räumlichen KI-Konversationsplattform mit proprietärem Kontextmanagementsystem LAICS

• LLMOps-Verantwortung: Qualitätssicherung, Pipelineoptimierung, Sicherheitsarchitektur (OAuth 2.0, SOC 2) und Performance-Monitoring beider Plattformen im Live-Betrieb

• Kernthemen: LLM, RAG, Vektor-Datenbanken, LLMOps, KI-Architekturstrategie, Cloud-Infrastruktur, Datensouveränität

• Strategischer Übergang in KI-Engineering durch intensives Mentoring und Projektdurchführung.

• Entwicklung von MASX AI, einer agentischen KI-Plattform, die LangGraph, AutoGen und RAG für geopolitische Prognosen und Echtzeit-ETL integriert.

• Entwurf und Bereitstellung funktionsfähiger KI-Prototypen für potenzielle Kunden, die angewandte Expertise in Multi-Agenten-Systemen, Echtzeit-Datenpipelines und LLM-Integrationen demonstrieren.

DOKKI

KI-gestützte Digital-Health-Produktentwicklung

• Produktvision, Anforderungen, Prioritäten und technische Zielarchitektur einer KI-gestützten Lösung zur Verarbeitung medizinischer Dokumente mitgestaltet.
• Konzeption von LLM-Evaluation, Datenverarbeitung, Datenschutz-/Governance-Aspekten und anschließender Produktentwicklung; technisches Prototyping mit Codex.