Large Language Model Experten in München

• Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.

Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM

• Agile Transformation Coach in einem SAP-getriebenen End-to-End Lead-to-Cash-Programm, Unterstützung von Führung und Management bei der Einführung und Weiterentwicklung des Sherpa Way of Working, Stärkung agiler Praktiken, Rollenklärung und Verantwortlichkeiten (RACI) sowie der Delivery-Effektivität
• Mitglied des Leadership Core Teams für den Way of Working, Mitgestaltung und Weiterentwicklung agiler Betriebsmodelle, Hinterfragen bestehender Vorgehensweisen und Anstoßen pragmatischer Verbesserungen auf Systemebene
• Konzeption eines Polarion-basierten Scrum-Master-Dashboards als zentraler, rollenbasierter Einstiegspunkt für Sprint-Status, Abhängigkeiten, Risiken und Governance-Artefakte, Reduzierung des Reporting-Aufwands und Verbesserung der Transparenz
• Gezieltes 1:1-Coaching für den Master Scrum Master und die Scrum Master, Stärkung der Führungskompetenz, der Rolleneffektivität und der Unterstützung bei teamspezifischen Herausforderungen, einschließlich der Neugestaltung von Scrum-Master-Syncs und Kollaborationsformaten
• Zusammenarbeit mit Teams und Führung bei der Analyse und Dokumentation von End-to-End Lead-to-Cash-Prozessen in SAP Signavio, zur Unterstützung von Abstimmung, Transparenz und einem gemeinsamen Verständnis von Prozesserwartungen über alle Teams hinweg

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management

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.

• Führung einer 16-köpfigen Finance- und Accounting-Organisation während einer Restrukturierungsphase; Stärkung von Closing-Disziplin, Financial Control, Cash-Transparenz und Verantwortlichkeit.
• Unterstützung von Kostenprogrammen mit ca. €2 Mio. jährlicher Einsparung; Aufbau regelmäßiger KPI-Reviews für P&L, Working Capital, POC und Cash-Themen.
• Verantwortung für Monats-, Quartals- und Jahresabschlüsse nach HGB/IFRS, Management-/Group Reporting, Audit, Tax und GoBD-Compliance.
• Finance-Automatisierung mit klarem Business-Nutzen: 13-Wochen-Liquiditätsplanung, Cashflow-Reporting, P&L gegen Plan, Abweichungsanalysen und Bankabgleich; manueller Aufwand um 40–60 % reduziert.
• Weiterentwicklung der Kreditorenprozesse durch OCR-gestützte Rechnungsverarbeitung und Drei-Wege-Abgleich mit Ausnahmebehandlung.
• Sparringspartnerin der Geschäftsleitung bei Restrukturierung, Liquidität, Working Capital, Risiken und Prozessvereinfachung.

• KI-natives B2B-SaaS für die Suche nach Freelancern; DACH-Markt.*

• Unternehmenspartnerschaften in vier Branchen: Mehrere Stakeholder umfassende Partnerschaften mit Telefónica (Telekommunikation), Emma Matratzen (Einzelhandel), Nürnberger Versicherungen und Flatex (Finanzdienstleistungen), Hubert Burda Media und Serviceplan Gruppe (Medien) strukturiert und abgeschlossen.

• Umsatz und Wachstum: FRATCH von €0 auf €3.8M jährliches GMV skaliert, wobei etwa 80 % des Umsatzes durch direkte, vom Gründer initiierte Ansprache und Partnerbeziehungen gewonnen wurden.

• Vertriebspartnerschaften: FRATCH als SaaS-Lösung an Recruiting-Unternehmen (z. B. YER) verkauft — den partnergestützten Vertriebsansatz parallel zum direkten Unternehmensvertrieb aufgebaut.

• Teamaufbau: FRATCH vom Einzelgründer zu einem Team von 7 in den Bereichen Engineering, Produktdesign, Operations und Ansprache von Freelancern skaliert.

• Eigener Netzwerkbestand: 15,000+ Freelancer als registrierte Nutzer gewonnen — das eigene DACH-Netzwerk, das FRATCHs Matching ermöglicht.

• FRATCH GPT entwickelt und eingeführt (fratch.io/gpt): einen produktiven dialogbasierten KI-Agenten. Den gesamten Stack konzipiert — LLM-Orchestrierung, Embeddings, Re-Ranking — mit praktischer Beteiligung an technischer Konzeption und Umsetzung.

• GTM-Aufbau: den gesamten Go-to-Market-Stack verantwortet — Outbound, LinkedIn (organisch + bezahlt), Content und Vertriebsunterstützung.

PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung

Erneuerbare Energien / Solar Equipment

Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence

• Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...

• Klärung von Projektzielen, Scope und fachlichem Zielbild für den Aufbau der KI-basierten Wissensdatenbank.
• Ableitung der initialen Architektur- und Umsetzungsstrategie für den Zasterbot-Chatbot inklusive Abgrenzung von MVP und Ausbaustufen.
• Erarbeitung eines fachlichen Zielbilds für den Aufbau einer strukturierten Wissensdatenbank und die Integration eines zukünftigen Chatbots.
• Ableitung und Priorisierung von Anwendungsfällen für die Informationsbeschaffung und -bereitstellung durch den Chatbot.
• Modellierung von Datenstrukturen und -flüssen zur effektiven Organisation der Wissensdatenbank auf der Base44-Plattform.
• Konzeption und Implementierung der Datenmodelle zur Speicherung und Verknüpfung von relevanten Informationen.
• Entwicklung von Prozessen zur Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Rohdaten für die Wissensdatenbank.
• Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität als Grundlage für den zukünftigen Chatbot.
• Planung der Integration von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzise und kontextbezogene Antworten.
• Implementierung von Funktionen zur Analyse und Darstellung von Daten aus der Wissensdatenbank.
• Nutzung der Base44-Plattform mit JSON-Schema-basierten Entitäten und flexiblem Berechtigungskonzept.
• Implementierung von Deno-Funktionen für Backend-Logik, Eventverarbeitung und Anbindung externer APIs.
• Integration von OpenAI-Services für die initiale Datenanalyse.

• 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

• 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.

• 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