Large Language Model Experten in Deutschland

Ingenieur für KI- und RPA-Automatisierung

• Entwicklung eines vollständig automatisierten RPA-Workflows zur Verarbeitung von Angebots- und Dokumentendaten
• Automatisierter Download, Verarbeitung und Strukturierung von Unternehmensdokumenten und Anhängen
• Implementierung intelligenter Entschlüsselungs- und Fehlerbehandlungslogiken
• Entwicklung zentraler Dashboard- und Monitoring-Komponenten für operative Automatisierungsprozesse
• Optimierung von Performance, Prozesssteuerung und Logging

Technologien: Python, RPA, Automatisierungstechnik, Workflow-Automatisierung, intelligente Dokumentenverarbeitung

• Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
• Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
• Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
• Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
• Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
• Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
• KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
• Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
• KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
• Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
• Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
• Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
• Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

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

• Generative KI-Produkte für Unternehmenskunden, von der Strategie über die Spezifikation bis zur Produktion end-to-end verantwortet.
• Zentrale Strategie, lokale Konfiguration: mandantenfähiger KI-Assistent für die betriebliche Altersversorgung (bAV), als interaktiver Avatar mit Text- und Sprachpfad umgesetzt. Drei Mandanten laufen auf einer Codebasis, jeweils mit eigenem Gesprächsleitfaden, während Wissensbasis, Schutzmechanismen und Eskalationspfade zentral bleiben
• Versionierte, KI-fähige Wissensbasis, die in einen mandantenunabhängigen Sprachkontext und mandantenspezifische Text-Prompts eingebunden wird — die Konfigurationsebene, die lokale Anpassungen ermöglicht, ohne das Produkt aufzuspalten
• Konversationsdesign: Antwortgrenzen, Umfang und Umgang mit themenfremden Fragen, Regeln gegen Halluzinationen, Eskalation und Übergabe von Leads an menschliche Berater
• Fünf Eval-Suites als Qualitätstor vor jeder Änderung an Prompt oder Modell (Anti-Halluzination, Fehlermuster des LLM-as-a-judge, Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden, Sprach-KPIs, Aktionsvokabular mit Konfusionsmatrix); ein Nutzertest mit 10 Testern (Hamburg, 07/2026) führte zur Überarbeitung von Alpha zu Beta
• Externe Entwickler, Compliance und Kunden-Stakeholder koordiniert; DSGVO-konformer EU-Stack, IDD-konform, Klassifizierung nach EU AI Act dokumentiert
• Zweite Produktlinie: White-Label-Social-Media-Generator für die Beratung chilli mind (CH/DE) — eine Codebasis, kundenindividuelles Branding und Konfiguration
• Ergebnisse: mehr als 239 Deployments und ein Pilot mit Unternehmenskunden · mehr als 108 Deployments für das White-Label-Produkt · wiederverwendbares Muster für mandantenfähige KI-Produkte in einem regulierten Umfeld

• 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.

• Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
• Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.

• 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.

• Aufbau eines skalierbaren Nearshore IT Developer Hubs (Kroatien, Tschechien, Polen) als eigenständige Gesellschaft über ein BOT-Modell (Build – Operate – Transfer)
• Identifikation, Auswahl und Steuerung von Full-Service-Agenturen; Einführung von Steuerungs- und Kontrollmechanismen inkl. KPIs, SLAs und regelmäßiger Service Reviews
• Erstellung und Prüfung von AVVs und Rahmenverträgen in Abstimmung mit Legal & Compliance; Integration regulatorischer Vorgaben (u. a. KRITIS) in die Prozessgestaltung
• Beratung zu Cloud-vs.-On-Premise-Strategien, Datenhaltung und Berechtigungskonzepten; Unterstützung des Einkaufs bei Vergabe- und Dienstleisterbewertungen
• Change Management und Prozessharmonisierung zwischen internen Teams und Nearshore-Partnern; Reporting an Geschäftsführung, CFO und CIO

Ergebnis: Skalierbarer IT Developer Hub mit revisionssicherem Governance-Modell, reduzierten Betriebskosten und beschleunigter Produktentwicklung.

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

• Entwicklung einer digitalen Audit-Anwendung für Begehungen in medizinischen Einrichtungen. Ziel ist es, Datenerfassung vor Ort, Sprachaufzeichnung, Dokumentation und nachgelagerte Prozesse in einem durchgängigen, KI-gestützten Workflow zu verbinden.

• Konzeption und Entwicklung einer Flutter Audit App mit Claude Code zur strukturierten Durchführung und Dokumentation von Begehungen.

• Verarbeitung der in der App erfassten Sprachaufzeichnungen durch automatische Transkription und KI-gestützte Erstellung strukturierter Begehungsprotokolle mit anschließendem Freigabeprozess

• Anbindung verschiedener Datenquellen wie E-Mail, Odoo 19, Anwesenheitszeiten und Google Drive über n8n zur Automatisierung von Abrechnung und Folgeprozessen

• Automatische Bereitstellung benötigter Dokumente und Versand per E-Mail über n8n gesteuerte Workflows sowie Einbindung von LLMs für die Texterstellung

• Skills: Flutter, Claude Code, LLM Integration, n8n, Odoo 19, Google Drive, Prozessautomatisierung

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

• Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
• Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
• Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
• Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
• Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
• Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

• Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
• CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
• LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React

• Aufbau einer maßgeschneiderten MediaWiki-Instanz inkl. Installation, MySQL-Datenbank, SSL und automatischer Backups
• Einrichtung von Benutzerrollen (Admin, Mod, Verifiziert, User) und Rechtesystem
• FlaggedRevisions für redaktionellen Prüf-Workflow · Kommentar- und Bewertungs-Extensions

• Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
• Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
• Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
• Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
• Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
• Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.

Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin