Large Language Model Experten in München

AI-Telefonassistent-Plattform

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

• Konzeption und Hands-on-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 Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.

• Beratung entlang zweier integrierter Felder: Commercial Strategy (Pricing, Vertriebssteuerung, Marketing-Strategie, Markterschließung, Margensteuerung) und Operational Efficiency (Prozessautomatisierung, KI-Integration, Workflow-Design, Last-Mile-Automation).
• Entwicklung kundenindividueller SaaS-Lösungen, explizit abgestimmt auf die konkreten Anforderungen und Prozesse des jeweiligen Unternehmens.
• Durchführung von KI-Schulungen und Change-Management-Workshops für Geschäftsführer und Fachbereiche, einschließlich KI-Kompetenzschulungen mit Teilnahmebescheinigung nach Art. 4 EU AI Act.

• Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
• Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
• Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.

• Habe rollenbasierte Workflows für die Disposition und Zustellung entworfen, umschaltbar zwischen eigenem Fuhrpark und Partner-Transportunternehmen, mit nachvollziehbaren Statusketten von „pending“ bis „in delivery.“
• Habe KI-gestützte Routenoptimierung entworfen, bei der Disponenten fahrzeitoptimierte Routenvorschläge als Entwurf prüfen und mit einem Klick übernehmen.
• Habe eine zentrale Planungsoberfläche für Liefer- und Routenmanagement entworfen, die Tabellenansicht, Kartenansicht und Routenkomposition in einem einzigen Workflow zusammenführt.
• Habe interaktive Prototypen gebaut, um neue Produktfunktionen früh mit Stakeholdern und Engineering abzustimmen.

Wichtige Methoden: KI-gestütztes Produktdesign, Workflow-Design, rollenbasierte Workflows, Dashboard-Design, Interaction Design, Prototyping, UX für Logistik/Operations, Stakeholder-Zusammenarbeit

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• KI-native B2B-SaaS für Freelancer-Sourcing; DACH-Markt.*

• Enterprise-Partnerschaften über vier Branchen hinweg: Multi-Stakeholder-Deals mit Telefónica (Telco), Emma Matratzen (Retail), Nürnberger Versicherungen und Flatex (Financial Services), Hubert Burda Media und Serviceplan Gruppe (Media) strukturiert und abgeschlossen.

• Umsatz und Wachstum: FRATCH von €0 auf €3.8M jährlichen GMV skaliert, wobei rund 80% des Umsatzes aus direkter Ansprache durch den Founder und aus Partnerbeziehungen kamen.

• Channel-Partnerschaften: FRATCH als SaaS-Lösung an Recruiting-Firmen verkauft (z. B. YER) — das partnergetriebene Modell parallel zum direkten Enterprise-Sales aufgebaut.

• Teambuilding: FRATCH vom Solo-Founder auf ein Team von 7 in Engineering, Produktdesign, Operations und Supply Outreach skaliert.

• Proprietärer Netzwerk-Asset: 15.000+ Freelancer als registrierte Nutzer onboarded — das proprietäre DACH-Netzwerk, das FRATCHs Matching antreibt.

• FRATCH GPT (fratch.io/gpt) aufgebaut und gelauncht: ein produktiver Conversational-AI-Agent. Den Full-Stack entwickelt — LLM-Orchestrierung, Embeddings, Re-Ranking — mit direkter Mitarbeit an technischer Konzeption und Umsetzung.

• GTM-Aufbau: den kompletten Go-to-Market-Stack verantwortet — Outbound, LinkedIn (organisch + paid), Content und Sales Enablement.

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

• Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
• Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
• Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
• Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
• Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
• Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit

KI-gestützte Entwicklungs- und PM-Beschleunigung mit Agentic Workflows; Deep Reinforcement Learning; voll automatisiertes 24/7-Setup.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

struppilog.com – Digitale Gesundheitsakte für Haustiere / MVP → Vollständiges Produkt

Konzeption, Entwicklung und vollständige Weiterentwicklung einer digitalen Gesundheitsplattform für Haustiere – von der eigenen MVP-Entwicklung bis zur vollständig ausgebauten und produktiv nutzbaren Plattform.

Eigenständige Konzeption und Entwicklung des MVP Entwicklung der gesamten Anwendung mit Flutter/Dart und Firebase Ausbau des MVP zu einer vollständigen digitalen Gesundheitsakte mit Gesundheitsdaten, Befunden, Allergien, Medikamenten, Dokumenten und Notfalldaten Entwicklung von Benutzerregistrierung, Authentifizierung, Rollen, Datenmodellen und sicheren Nutzerinteraktionen Umsetzung von QR-Code-basiertem Datenaustausch und digitalen Interaktionsfunktionen Entwicklung einer mehrsprachigen, responsiven Webanwendung Integration von AI-gestützten Funktionen und AI-/Agentic-Workflows Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktlogik, UX/UI und technischen Architektur Aufbau und Erweiterung einer skalierbaren Cloud-basierten Lösung mit Firebase Integration und Weiterentwicklung von APIs und externen Services Einsatz von AI-native / Agentic Engineering zur Beschleunigung von Entwicklung, Testing, Debugging und Produktiteration Eigenständige Umsetzung sämtlicher weiterer Funktionen und technischen Erweiterungen Kontinuierliche Weiterentwicklung des MVP zu einem vollständigen digitalen Produkt

Impact: Das von mir selbst entwickelte MVP wurde kontinuierlich technisch und funktional zu einer umfangreichen, produktiv nutzbaren Plattform weiterentwickelt – einschließlich Frontend, Backend, Datenmodell, Authentifizierung, UX/UI, APIs, Cloud-Infrastruktur und laufender Produktentwicklung.

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

• Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
• Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
• Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
• Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
• Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

• Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
• Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
• Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
• Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
• Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
• Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.