OpenCode Experten in Deutschland

• Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
• Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
• Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
• Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.

• Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.

• Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
• k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
• Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

• 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

• Konzeption & Full-Stack-Entwicklung einer App zur Parkraum-Buchung & -Verwaltung (Flughafen Hahn)
• Von der Anforderung über die Umsetzung bis zum Deployment; KI-gestützte Entwicklung (Claude Code)

Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung

Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.

Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.

Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren

Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.

Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review

Als freier Mitarbeiter / freiberuflicher Berater habe ich unterschiedlichste Entwicklungsprojekte betreut und Kunden bei digitalen Innovationsvorhaben beraten. Ein häufiger Einsatz war als Projektmanager / Product Owner an der Schnittstelle zwischen dem Kunden und dem Entwicklungsteam.

• Product Consulting — (Fractional) Product Owner, Freelance Product Management
• AI Services — KI-Beratung, Training, Vibe Coding / Agentic Engineering, KI-Agenten
• Tech Services — Full-Stack-Webentwicklung, Design/UX, MVP-Umsetzung.

• Verantwortlich für den Produktlebenszyklus der souveränen KI-Plattform und Betriebssystem-Teams für Enterprise- und Regierungskunden sowie interne Stakeholder (Infra, Lösungslieferung, Support, Umsatz)
• Plattform von einer 200-Nutzer-Beta auf einen vollständigen Rollout mit über 70.000 Mitgliedern bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) aufgebaut und dabei ISO 42001- und EU-KI-Verordnungskonformität sichergestellt
• Die Umstellung auf eine mandantenfähige Shared Inference-Architektur entworfen, wodurch die GPU-Cluster-Auslastung von 20 % auf 85 % stieg und die Infrastrukturkosten pro Kunde für SaaS um 40 % sanken
• Modellquantisierung eingeführt, sodass Kunden fortschrittliche LLMs auf älterer Hardware (A100-GPUs) statt auf H100 ausführen können, wodurch über 70 % der Kosten pro Abfrage eingespart werden
• Komplexe Helm-Konfigurationen in einen dynamischen Modellmanager überführt, wodurch sich die Zeit für Installation oder Austausch von Modellen um rund 80 % verkürzte
• Eine teure Eigenentwicklung eines Dashboard-Services gestoppt, stattdessen auf eine API-first-Datenstrategie umgeschwenkt, die Kunden direkt nutzen können, und so €100.000+ an Opex und Capex eingespart
• Ein sicherheitsorientiertes Agenten-Marktplatz- und Control-Plane-Leuchtturmprojekt für eine Tier-1-Bank aufgebaut, das internen Teams die Bereitstellung autonomer Agenten innerhalb strenger regulatorischer Vorgaben ermöglicht