Prompt Engineering Experten in München

• 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.

• Konzept & IT-Implementierung von Inbound-B2C-Kampagnen, BPM-Prozessdokumentation
• Fachbereichsübergreifende Umsetzung mehrerer Whitepaper / Ratgeber
• Aufsetzen der Customer Journey mit MS Dyn365 / CRM: Forms, Landingpages, Kampagnen
• Projektcontrolling, Prozessdokumentation, Testing und Schulung / Coaching, Analytics-Reports
• Hands-on-Umsetzung & fristgerechter Launch aller Kampagnen zur digitalen Neukundengewinnung

• Berate Unternehmen bei der Integration von KI in Projekt- und Programmmanagement-Praktiken und sorge so für messbare Produktivitätsgewinne
• Entwickelte und implementierte einen KI-Agenten zur Verbesserung der Projektkommunikation, Transparenz und Reporting-Qualität

• 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.

• Ein neues Unternehmen mit Fokus auf KI-gestützte UX und Rapid Prototyping aufgebaut

• Die Entwicklung eines KI-basierten Prototyping-Frameworks und die Optimierung von Prompts für Produktdesign geleitet

• Stakeholder-Beziehungen gesteuert und Go-to-Market-Strategien entwickelt

• Coaching-Programme zur KI-gestützten Produktentdeckung geplant und erstellt (Start 2025)

• Interne Prozesse entwickelt, die das Erstellen von Prototypen in Minuten ermöglichen

• Best Practices und Insights auf LinkedIn veröffentlicht und damit Brancheninteresse sowie Aufmerksamkeit gesteigert

Entwicklung KI-gestützter Marketing- und Content-Workflows, Konzeption skalierbarer Content-Prozesse, Prompt Engineering und Entwicklung eines KI-gestützten Textgenerators für skalierbare On-Brand-Kommunikation sowie Erstellung von Marketing- und Conversion-Texten.

• Strategische Beratung und Umsetzung KI-gestützter Automatisierungslösungen für Service-Prozesse (E-Mail-Dialog, Dokumenten-Handling, Bewertungsbearbeitung, Voice-Agenten)
• Technische Orchestrierung über n8n (Workflow-Automation), Claude und ChatGPT (LLMs) sowie individuelle API-Integrationen in bestehende Enterprise-Tools
• Messbare Kundenergebnisse: Antwortzeit-Reduktion von Stunden auf Minuten, 8h/Woche weniger Rechnungsbearbeitung, 75% weniger Routine-Anrufe
• Einordnung regulatorischer Rahmenbedingungen (DSGVO, Compliance) im Rahmen der Kundenberatung
• Technische Product Ownership (Backlog, Roadmap, Priorisierung)
• Formales Vertragsvehikel für Freelance-Mandate, u.a. 1&1 Telecommunications
• Aufbau & Skalierung von Enterprise-KI-Plattformen

KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.

Einführung: Unternehmen stehen heute vor zwei großen Herausforderungen: einen einwandfreien Workday-Tenant zu erhalten UND gleichzeitig eine KI-Strategie zu entwickeln, die über reine Experimente hinausgeht.

Mit CloudMcFly kombiniere ich über 10 Jahre Erfahrung als Workday-Architekt & PMP mit modernster KI-Strategieberatung. Ich biete keine theoretischen Konzepte, sondern umsetzbare Lösungen.

Kernleistungen:

• 1. KI-Bereitschaft & Prozess-Audit Nicht jeder Prozess braucht KI. Ich analysiere Ihre HR- und Finanzprozesse (Workday und Nicht-Workday), um "Low-hanging Fruits" für Automatisierung und KI-Integration zu finden. Ergebnis: Ein konkreter Aktionsplan inkl. ROI-Berechnung.

• ️ 2. KI-Strategie & Governance-Fahrplan Von der Vision zur Umsetzung. Gemeinsam legen wir Richtlinien fest (Ethik, Datenschutz, EU-KI-Verordnung) und wählen die richtigen Werkzeuge (ChatGPT Enterprise, Copilot, Custom Agents). Ergebnis: Ein sicherer Fahrplan, genehmigt von Management und IT.

• ️ 3. Workday-Architektur & Optimierung Als zertifizierter Architekt sorge ich dafür, dass Ihr Workday-Tenant stabil bleibt, während wir neue Technologien integrieren (Launch, PEX, Delivery Assurance).

• 4. Enablement & Workshops Ein "KI-Führerschein" für Ihre Teams. Praxisnahe Workshops zu Prompt Engineering, Automatisierung (n8n/Make) und operativer Effizienz.

• Interesse an Preisen & Paketen? Besuchen Sie [link] Der KI-Chatbot auf meiner Homepage kennt alle Beratungspakete und liefert sofort Details zu Preisen und Verfügbarkeit. Probieren Sie es aus!

• Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
• Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
• Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
• Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
• Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
• Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
• Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
• Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
• Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung

• Absolvierte ein intensives AI-Engineering-Programm mit Fokus auf LLM-Bewertung, Retrieval, Agenten-Orchestrierung und multimodalen Workflows.
• Entwarf Retrieval-Pipelines mit Dokumentenaufnahme, semantischer Suche und zitatbewussten Ausgaben unter Verwendung von LangChain und ChromaDB.
• Erstellte agentenbasierte Workflows auf Basis von LangGraph mit Statusverwaltung, Klärungsschleifen und Freigabeschritten mit Mensch-in-der-Schleife.
• Setzte Prompt-Engineering und Evaluationsmuster ein, einschließlich Scoring-Logik und Guardrails, um die Ausgabequalität und Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Arbeitete intensiv mit Python, FastAPI, OpenAI-APIs, LangChain, LangGraph und ChromaDB in End-to-End-Implementierungen.

• Klärung von Projektzielen, Umfang und fachlichem Zielbild für den Aufbau der KI-basierten Wissensdatenbank.
• Ableitung der initialen Architektur- und Umsetzungsstrategie für den Zasterbot-Chatbot inklusive Abgrenzung von minimal funktionsfähigem Produkt (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 relevanter 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 großer Sprachmodelle (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.