Ich helfe dabei, AI basierte Systeme zu konzeptionieren, zu entwickeln und zu betreuen. End-to-End Betreuung und Umsetzung mit Fokus auf Effizienz und Qualität. Egal ob es um die Optimierung eines bestehenden Systems oder die Entwicklung eines neuen Features geht, ich helfe dabei, AI-Ideen in konkrete Systeme zu verwirklichen.
Tatsächliche Performance, Fehlerraten, Antwortqualität und Kosten sind schwer sichtbar. Ohne MLOps, Observability und Evaluation wird Betrieb schnell unübersichtlich. Ich helfe dabei, dein System transparent und übersichtlich zu machen, mit Monitoringlösungen und Evalutionsmachanismen die bereits Industrieerprobt sind und einfach funktionieren.
Es gibt ein konkretes Problem, aber noch keinen belastbaren Scope, keine Architektur und keine Einschätzung zu Aufwand, Qualität oder Kosten.
Dokumente, Tickets, Produktdaten oder Wissensdatenbanken sind vorhanden, aber im Alltag schwer nutzbar. Ich helfe dir mit einem RAG-System das Chaos unter Kontrolle zu bringen und mit einem interner Knowledge Assistant oder ähnlichem dein Wissen einfach verfügbar zu machen.
Der Prototyp zeigt Potenzial, bleibt aber bei Datenqualität, Integration, Datenschutz, Fehlerfällen oder Deployment stecken.
Für mich ist AI Engineering immer auch Data Science: ein ganzheitlicher Blick auf Daten, Prozesse, Produktlogik und Betrieb.
Das oberste Gebot ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Erst wenn diese Grundlage stimmt, lohnt sich die Entscheidung für Modelle, Automationen oder produktive AI-Features.
Der Einsatz von KI muss nicht zwangsläufig teuer sein. Aus großen Industrieprojekten bringe ich Methoden mit, um Systeme schneller, effizienter und kontrollierbarer zu bauen.
Datenqualität, Verfügbarkeit und klare Datenflüsse entscheiden früh, ob ein AI- oder Data-Science-Projekt zuverlässig funktionieren kann.
Nicht jedes Problem braucht ein Large Language Model. Manchmal ist ein klassisches Machine-Learning-Verfahren die robustere, schnellere oder günstigere Lösung.
Mit Erfahrung aus großen Industrieprojekten wähle ich Methoden und Technologien, die KI schneller, effizienter und kontrollierbarer machen.
Observability, Guardrails, Kostenkontrolle, zentrale Modellsteuerung und Fehlerpfade gehören für mich nicht ans Ende, sondern in die Architektur.
AI-Funktionen für bestehende Webapps, interne Tools und Produkt-Workflows.
Chatbots, RAG-Systeme und Dokumentenverarbeitung für Teams mit konkretem Prozessbezug.
Automationen für Recherche, Vorqualifikation, Reporting, Klassifikation und operative Abläufe.
Live-Systeme mit MLOps, Monitoring, Guardrails, Kostenkontrolle und sauberem Betriebsmodell.
Prozessautomatisierungen, die Recherche, Vorqualifikation, Reporting, Klassifikation oder operative Routinen in interne Tools übersetzen.
LLM-Features für bestehende Applikationen: Summaries, Textklassifikation, Assistants, Feedback-Clustering oder semantische Produktsuche.
Interne Knowledge Assistants und Dokumenten-Q&A mit RAG, semantischer Suche, Quellenbezug und klarer Datengrundlage.
Daten- und Use-Case-Klärung vor größeren AI-Investitionen: Machbarkeit, Architektur, Risiken, MVP-Scope und Aufwand.
Zuverlässige AI-Systeme mit Evaluation, Logging, Kostenkontrolle, Guardrails und klaren Betriebsgrenzen.
Du bekommst eine ehrliche Einschätzung zu Use Case, Datenlage, Machbarkeit, Aufwand und dem nächsten sinnvollen Schritt.
