OpenAI Experten in Hamburg

• Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
• End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
• Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
• Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
• Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
• Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
• Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen

• Prüfung fachlicher und technischer Anforderungen aus Testsicht
• Erstellung von Testfällen und automatisierten Tests zur Absicherung der Anforderungen
• Durchführung manueller und automatisierter Funktions-, End-to-End- und Regressionstests
• Dokumentation der Testergebnisse und Nachverfolgung von Fehlern
• Nutzung von Modellen wie GPT-4, BERT und Hugging Face Transformers zur automatisierten Testfallgenerierung, Analyse von Testergebnissen und Verbesserung der Testabdeckung, einschließlich Bias-Checks und Sicherheitsüberprüfungen
• Techs: MS Office, Jira, Zephyr, Confluence, Tosca, Stakeholder-Kommunikation, Agil, Kanban, SCRUM, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch, LangChain.

• Branche: SaaS (Customer Success Management) – B2B

Umfassende GEO-Implementierung (Generative Engine Optimization) für ein B2B-CSM-SaaS-Startup mit Fokus auf AI Search Visibility und AI Citations in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews – inkl. GEO-Workshop und priorisierter Implementierungs-Roadmap.

• GEO-Workshop & Roadmap: Konzeption und Durchführung eines GEO-Workshops (LLM-Funktionsweise, AI-Search-Architektur, Citation-Strategien); Übersetzung in eine priorisierte Implementierungs-Roadmap mit Impact-/Aufwand-Schätzung
• Technical GEO Foundation: Robots.txt & llms.txt, Core Web Vitals & Page Speed, XML-Sitemaps für AI-Crawler
• Schema & Structured Data: Gap-Analyse, Implementierung von Product-/Service-, FAQ-, Article-, Author- und Organization-Schema, Validierung der Coverage
• Content Architecture & GEO: Flat Content Architecture, Topic Clusters (Pillar-and-Spoke), 200–300-Wort-Chunks und Answer-First-Content-Struktur, E-E-A-T-Rollout über Author Pages
• Query Fan-Out & Prompt Anticipation: User-Prompt-Mapping, Query Fan-Out, Content-Gap-Analyse auf Basis der Prompt Coverage
• Citation & Backlink Strategy: AI Citation Analysis (News, Reddit, Wikipedia, Listicles) und Entwicklung von Outreach- und Backlink-Strategien

Tools & Technologien: Otterly.AI, PeecAI, Qforia (iPullRank), Schema Markup Validator, OpenAI Tokenizer, Prompt Coverage Monitor, ChatGPT, Perplexity AI, Semrush, Ahrefs, Framer CMS

• Durchführung von Sicherheitsbewertungen und Penetrationstests an Microsoft-KI-Modellen für Text-, Bild- und Videoerzeugung.
• Durchführung von Prompt-Injection-Angriffen über verschiedene Eingabevektoren, darunter speziell gestalteter Text, steganografische Bilder und manipulierte visuelle Elemente (z. B. unterschiedliche Transparenz und eingebettete Inhalte).

• Konzeption und Planung des Contentplans
• Redaktionsplanung für 10 Kanäle
• Image-Shooting (Organisation, Betreuung, Abwicklung)
• Auswahl von Bild-, Text- und Videocontent

• Geleitet die Einführung eines kleinen D2C-Produkts von 0 auf 1, einschließlich Website- und CRM-Abläufen.
• Einsatz von KI- und No-Code-Tools, um schnell Prototypen zu erstellen, zu iterieren und mit minimalem Aufwand zu betreiben.
• Verantwortung für End-to-End-Produktentscheidungen in den Bereichen UX, Content, Analytics und Betrieb.

• Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
• Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
• Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
• Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
• Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
• Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
• Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
• Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
• Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
• Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
• Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.

• Weiterentwicklung der Compliance-Produkte
• Rollenverantwortung als Senior Softwareentwickler
• Teamgröße: 5 - 15 Personen
• Tools: TypeScript, Angular 18, Node.js, Nest.js, AWS, Kubernetes/Helm Charts/Docker, GitLab (CD/CI), Elasticsearch, MySQL, OpenAI, Java, RabbitMQ

• Planung, Strukturierung und Weiterentwicklung von Produktbäumen und Kategorien zur Optimierung der Benutzerführung im Online-Shop
• Preiskontrolle und Sortimentsverwaltung
• Datenanalyse und Qualitätssicherung
• Automatisierung von Geschäftsprozessen
• Aufbau und Optimierung automatisierter Prozesse für Social-Media-Postings und Content-Management
• Nutzung von KI-Technologien zur Analyse und Anpassung großer Datensätze
• Erstellung präziser Prompts für komplexe Datenanalysen in verschiedenen Anwendungsfeldern

• Spezialisiert auf ereignisgesteuerte Microservice-Architekturen in AWS mit NodeJS, TypeScript und Vue/React/Next im Frontend

• Ein SaaS-Produkt im B2B-Bereich entwickelt

• AWS-Services genutzt: DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito; Serverless Framework; REST-API

• Unit-Tests mit Jest und Mocha implementiert

• CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions eingerichtet

• Ein SaaS-Produkt für die Organisationsverwaltung entwickelt

• An AWS-Microservice-Architektur und ereignisgesteuertem Design gearbeitet

• CDK, NodeJS-OpenAI-API, React, Vue eingesetzt

• Weiterhin DynamoDB, Lambda, SQS, SES, EventBridge, Cognito, TypeScript verwendet

• CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions gepflegt