AI Engineer

AI Agents & Multi-Agent Orchestration

Aufbau produktionsreifer Multi-Agenten-Systeme mit Tool-Calling über MCP, in denen spezialisierte Agenten Ergebnisse erstellen, unabhängige Prüfer-Agenten sie kontrollieren und Menschen nur noch freigeben, einschließlich eines eigenen Multi-Agent-Workspaces auf Claude Code mit spezialisierten Prüfer-Agenten, Skills und zeitgesteuerten Routinen.

Intelligent Document Processing

Entwicklung eines KI-Agenten, der Eingangsbelege multimodal aus PDF und Scan ausliest, deterministisch validiert und unabhängig gegenprüft, mit fehlerfreier Trefferquote gegen Ground Truth und null falschen Freigaben.

RAG & Knowledge Retrieval

Aufbau produktiver RAG-Systeme auf eigener Infrastruktur mit Hybrid-Suche, lokalen Embeddings ohne externe Dienste und MCP-Anbindung für KI-Agenten, die in der Abnahme zu jeder Testfrage die richtige Quelle lieferten und unbeantwortbare Fragen konsequent ablehnten, statt zu halluzinieren.

Data Engineering & Pipelines

Ende-zu-Ende-Datenstrecken von der Quelle bis zur Abfrage: automatisierter Dokumenten-Ingest, Chunking und Embeddings, strukturierte Extraktion in PostgreSQL, zeitgesteuerte API-Pipelines sowie Zeitreihen- und Sensordaten mit InfluxDB und Grafana, ergänzt um die Microsoft-Datenplattform mit Azure, Fabric, Power BI und SQL Server.

LLM Integration & Structured Extraction

Integration großer Sprachmodelle in produktive Software, die unstrukturierte Dokumente vollautomatisch in schema-validierte, weiterverarbeitbare Daten verwandelt, inklusive Prompt- und Context-Engineering und Human-in-the-loop-Freigaben.

Stakeholder- & C-Level-Kommunikation

Übersetzung zwischen Technik und Entscheidern: Implementierung komplexer Softwarelösungen beim Kunden in der Gesundheitsbranche in Abstimmung von Fachanwendern über IT-Leitung bis C-Level, Bewertung von KI-Vorhaben nach Wirtschaftlichkeit und messbarem Nutzen aus der Perspektive als Gründer und CEO sowie mehrjährige Wissensvermittlung in der Hochschullehre.

Cloud, DevOps & Automation

Betrieb containerisierter Anwendungen mit Docker und Traefik, CI/CD über GitHub Actions, Zero-Trust-Zugriff über Cloudflare und Mitarbeit an Kubernetes-Deployments für eine cloud-native Plattform, dazu Workflow-Automatisierung mit n8n, REST-APIs und Webhooks sowie Backends in Python (FastAPI) und TypeScript (Next.js).

Evaluation & Data Science

Promovierter Ingenieur mit viereinhalb Jahren datengetriebener Forschung, Messdatenpipelines und statistischer Modellierung. KI-Systeme werden gegen vorab festgelegte Testsets und Metriken gebaut und gemessen.