Entwicklung von End-to-End KI-Lösungen für Unternehmenskunden
Ich leite die End-to-End KI-Projektlieferung und Plattformentwicklung für Unternehmenskunden. Von Multi-Agenten RAG-Systemen bis hin zu Produktions-ML-Pipelines entwickle ich intelligente Lösungen, die echten Geschäftswert schaffen. Mit über 5 Jahren Erfahrung bei Branchenführern wie Bosch und WAIYS spezialisiere ich mich auf den Aufbau skalierbarer KI-Systeme vom Prototyp bis zur Produktion.
Entwerfe und implementiere skalierbare maschinelle Lernsysteme, die in vollständige Full-Stack-Anwendungen integriert sind. Von der Datenaufnahme bis zur Modellbereitstellung mit Überwachung und Rückkopplungsschleifen.
Verwandle Daten in umsetzbare Geschäftseinblicke durch maßgeschneiderte Analytics-Dashboards und Business-Intelligence-Tools, die Entscheidungsfindung vorantreiben.
Erstelle robuste Backend-Systeme und APIs mit integrierten ML-Modell-Serving-Fähigkeiten. Spezialisiert auf skalierbare Dateninfrastruktur und Echtzeitverarbeitung.
Stelle ML-Modelle in großem Maßstab mit Überwachung und Beobachtbarkeit bereit. Implementiere CI/CD-Pipelines für kontinuierliche Modellverbesserung und zuverlässige Produktionssysteme.
Entwickle fortschrittliche Computer-Vision-Systeme für reale Anwendungen einschließlich Objekterkennung, Verfolgung und industrielle Automatisierungslösungen.
Erstelle intelligente Assistenten und Wissenssysteme mit großen Sprachmodellen und retrieval-augmented generation für natürliche Sprachinteraktion.
Reale datengesteuerte Anwendungen in verschiedenen Branchen
Entwicklung eines unternehmensweiten WhatsApp-basierten KI-Agenten für Echtzeit-Datenabfragen und Business Intelligence für einen Unternehmenskunden. Leitung der End-to-End-Entwicklung eines Multi-Agenten RAG-Systems mit 95% Genauigkeits-SLA, Integration von Monday.com, CRM und proprietären Marktintelligenz-Plattformen.
Architektur eines produktionsreifen Dokumentenverarbeitungssystems mit Azure Document Intelligence, OpenAI-Embeddings und AI Search zur Extraktion und Indexierung von Inhalten aus bildeingebetteten PDFs. Erreichte 95% Pipeline-Zuverlässigkeit mit umfassenden Kosten-/Latenzmetriken über 8 integrierte Azure-Dienste.
Implementierung von automatisiertem Semantic Versioning für Organisations-Repositories als Ersatz für fragile manuelle Tag-Verwaltung. Mit einem Manual-Trigger + Semantic-Release-Ansatz können Merges in den Main-Branch frei erfolgen, während Product Manager das Release-Timing über GitLab CI steuern.
Entwickelte eine vollständige LLM-Assistentlösung unter Verwendung des Retrieval-Augmented Generation (RAG) Frameworks mit OpenWebUI und asynchronen Python-Bibliotheken. Entwarf die gesamte Systemarchitektur vom Datenbankdesign mit ChromaDB bis zur Benutzeroberfläche und generierte dynamisch strukturierte Projektleitfäden für verschiedene Teamrollen.
Entwarf und prototypisierte die vollständige Integration verschiedener LLMs mit proprietären Wissensdatenbanksystemen, um natürlichsprachige Abfrageergebnisse für Unternehmensteams bereitzustellen. Konzipierte die Full-Stack-Lösung einschließlich API-Schicht, Vektordatenbankintegration und Benutzeroberfläche für effiziente Wissensentdeckung und -abruf.
Beratung bei der Implementierung eines umfassenden Anhängergewichtserkennungssystems unter Verwendung neuartiger neuronaler Netzwerkarchitekturen und Zeitreihenanalyse. Entwarf die vollständige Lösungs-Pipeline von der Sensordatenaufnahme bis zur Bereitstellungsarchitektur für genaue Gewichtsschätzung in Produktionsumgebungen.
Implementierte ein vollständiges multimodales Sensorfusionssystem, das Daten von mehreren Kameras fusioniert, Punktwolken generiert und kritische Bereichseindringungen erkennt. Entwarf die vollständige Verarbeitungspipeline und Integrationsarchitektur für erweiterte Sicherheitsüberwachungssysteme.
Konfigurierte Label-Erkennungspipeline für die Feinabstimmung von Modellen zur Klassifizierung verschiedener Lichtquellen beim autonomen Fahren und verbesserte die Fahrzeugwahrnehmungsfähigkeiten.
Entwarf und trainierte neuartige neuronale Netzwerkarchitekturen für nahfeldbasierte Ultraschallsensor-Objektklassifizierungssysteme, die präzise autonome Parkfähigkeiten ermöglichen.
Trainierte objektbasiertes Erkennungssystem zur Identifizierung sichtbarer Fehler in Mobilfunkturmkomponenten. Bereitstellung auf Jetson-Embedded-Geräten unter Verwendung von Modellquantisierung mit TensorRT für Echtzeitbetrieb.
Implementierte modernste semantische Segmentierungs- und Objekterkennungsmodelle zur Klassifizierung sicherer Drohnenlandebereiche. Bereitstellung auf Jetson-Geräten unter Verwendung von Modelldestillation für optimale Leistung.
Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von Full-Stack datengesteuerten Lösungen für Branchenführer
Leitung von End-to-End KI-Projektlieferung und Plattformentwicklung für Unternehmenskunden. Entwicklung von Multi-Agenten RAG-Systemen, Document Intelligence Pipelines und WhatsApp-basierten KI-Assistenten für Echtzeit-Business-Intelligence.
Entwicklung von Lösungen für branchenübergreifende Projekte. Entwarf und implementierte vollständige RAG-Systeme mit LLMs, beriet einen Automobilriesen bei der Architektur von Anhängergewichtserkennungssystemen und konzipierte Sensorfusionspipelines für automotive Sicherheitssysteme.
Entwickelte und wartete visuelle Wahrnehmungspipelines für autonome Systeme. Spezialisiert auf neuartige neuronale Netzwerkarchitekturen und Embedded-Bereitstellung auf NVIDIA Jetson-Geräten.
Spezialisierung auf maschinelles Lernen und Deep Learning. Lehrbeauftragte für ML-Kurse.