OpenAI Experten in Deutschland

• 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 regelmäßigen 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.

• Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
• Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
• Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
• Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
• Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
• Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse

Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung

• 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

• Entwicklung einer browserbasierten Plattform für No-Code-Deployment und Cluster-Management in Kubernetes
• Implementierung eines CLI-Tools in TypeScript, um Ressourcen direkt aus der Browser-Oberfläche im Cluster bereitzustellen
• Entwicklung eines Ausdrucksparsers in Go und Bereitstellung als Microservice zur Extraktion von Helm-Ausdrücken aus Values-Dateien
• Einsatz von LLMs zur Umwandlung von Nutzerintentionen in Kubernetes-Diagramme
• Technologie-Stack: Java, Go, OpenAI API, React, Azure, Next.js, Strapi, Stripe Connect

• Entwickle maßgeschneiderte KI-Agenten mit einer Reduktion des manuellen Aufwands um über 90 % und deutlichen Effizienzgewinnen
• Biete KI-Strategieberatung von A bis Z: von der digitalen Analyse bis hin zu Implementierung und Change Management
• Entwickle und führe passgenaue Trainingsprogramme und Workshops zu KI-Adoption, Prompt Engineering und Automatisierung durch
• Unterstütze Kunden bei der Umsetzung skalierbarer KI-Lösungen, die in bestehende Technologie-Stacks integriert werden
• Schwerpunkte: KI-Strategie, Automatisierung, Workflow-Optimierung und Kompetenzaufbau

• Verantwortete Marketing-, Content- und Kommunikationsprojekte mit sechsstelligen Budgets für einen regionalen Telekommunikations- und IT-Dienstleister
• Entwickelte und steuerte Content- sowie Videoformate von der Konzeption bis zur Produktion inklusive Drehplanung
• Führte und koordinierte Social-Media-Manager, Kreativteams sowie externe Agenturen und Dienstleister
• Konzipierte, entwickelte und optimierte Kampagnen-Landingpages über den gesamten Lifecycle
• Steuerte die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Management und externen Partnern
• Gewährleistete eine konsistente Markenkommunikation sowie die termin- und qualitätsgerechte Umsetzung aller Projekte

• 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.

• Konzeption und Entwicklung einer Multi-Tenant-SaaS-Plattform, mit der Unternehmen ihre eigenen Wissensdatenbanken aufbauen und mit individuell gebrandeten KI-Assistenten chatten können (White-Label-Ansatz mit dynamischem Branding pro Organisation).
• Implementierung einer skalierbaren RAG-Architektur mit einer GPT-4o-Tool-Use-Loop, hybrider semantischer Suche und strikter Mandantentrennung auf Datenbank- und Suchindex-Ebene.
• Aufbau persistenter, projektähnlicher Chat-Sessions inklusive Streaming-API (SSE), mehrsprachiger Unterstützung sowie Sprach-Ein- und Ausgabe (STT/TTS).
• Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur als Infrastructure-as-Code, vollständig automatisierte CI/CD-Pipelines pro Kunde und ein Onboarding-Prozess für neue Mandanten.

Verwendete Technologien: Python, FastAPI, Pydantic (v2 noted), Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, OpenAI / LLMs (GPT-4o), Azure AI Search, Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Cognitive Services Speech, Azure App Service, Azure Container Registry, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Server-Sent Events (SSE), Docker, Terraform, GitHub Actions, REST, OpenID Connect (OIDC), Multi-Tenancy

• Anlernen der AI-Modelle, Bilder und Texte bewerten, UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten als Insights mittels OpenAI Feather im Machine-Learning-Ablauf verwandeln

Technologien: OpenAI Feather

Entwicklung KI-nativer digitaler Produkte durch die Kombination von Produktstrategie, UX-Forschung, Interaction Design, Software Engineering und modernen KI-Workflows. Leitung von Projekten von der Discovery bis zur Umsetzung, wobei KI über den gesamten Produktentwicklungszyklus hinweg integriert wird.

Hauptaufgaben

• → Product Discovery, Stakeholder-Workshops, Jobs-to-be-Done und Nutzerforschung
• → User-Journey-Mapping, Informationsarchitektur und Interaction Design
• → Wireframes, High-Fidelity-UI, Prototypen und skalierbare Design Systems in Figma und Penpot
• → KI-gestützte Oberflächengenerierung und schnelle Konzeptentwicklung mit Figma AI, Figma Make und generativen Design-Workflows
• → Design-to-Code-Workflows mit KI-gestützter Frontend-Generierung und Zusammenarbeit mit Engineering
• → Aufbau barrierefreier Oberflächen nach WCAG 2.2 und Enterprise-Design-Standards
• → Usability-Tests, iterative Validierung und KPI-getriebene Produktoptimierung
• → Entwicklung von KI-Wissenssystemen, MCP-gestützten Design-Workflows und Human-in-the-Loop-Review-Prozessen
• → Enge Zusammenarbeit mit Engineering-Teams, um eine produktionsreife Umsetzung sicherzustellen

• Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
• Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
• Business-Analyse & Prozessdesign:
• Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
• Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
• Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
• Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
• Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
• Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
• Technische Umsetzung:
• Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
• Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
• Entwicklung des Frontends als Single-Page-Application mit Angular 17.
• Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
• Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
• E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
• KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
• Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
• Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
• CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
• End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

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

• Entwarf und implementierte umfassende Geschäftsprozesse und führte dabei funktionsübergreifende Teams, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und Kosten zu senken
• Führte Schulungen durch und stellte durch End-to-End-Workflow-Entwicklung die Nutzenerzielung sicher
• Leistete einen Beitrag zur Initiative „Generate Insights from Hidden Knowledge“, indem ich KI-basierte Workflow-Automatisierungslösungen mit Large Language Models (LLMs) und Low-Code/No-Code-Plattformen entwickelte und einsetzte
• Entwickelte Multi-Agenten-Workflows mit OpenAI, LangChain, Haystack und n8n, um Dokumentenprüfung, Datenerfassung und Wissenszusammenfassung zu automatisieren
• Leitete die Orchestrierung von KI- und Automatisierungs-Frameworks, um medizinische und geschäftliche Prüfprozesse zu verbessern und Compliance, Erklärbarkeit und Transparenz zu gewährleisten
• Arbeitete funktionsübergreifend zusammen, um komplexe Geschäftsanforderungen in KI-gestützte Automatisierungsprototypen zu übersetzen, die den Compliance- und Datenschutzstandards des Unternehmens entsprechen
• Setzte Power Automate, UiPath, Nintex und ServiceNow ein, um schnelle, skalierbare und sichere Automatisierungslösungen in validierten Betriebsumgebungen bereitzustellen
• Nutzte Lean Six Sigma, Agile/SAFe und ITIL-Prinzipien, um KI-Entwicklungspipelines zu strukturieren und dadurch messbare Ergebnisse, Nachvollziehbarkeit und nachhaltige Governance sicherzustellen
• Koordinierte abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, standardisierte Workflows zur Fehlerreduzierung und verbesserte Aufgabenverwaltung. Etablierte Governance-Rahmenwerke, um die Nachhaltigkeit der Automatisierungslösungen sicherzustellen

• Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
• Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
• Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
• LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
• Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
• Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
• Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure