Ich konzipiere und entwickle datengetriebene Anwendungen, in denen KI einen klaren geschäftlichen Zweck erfüllt – sicher integriert, nachvollziehbar und bis in den Betrieb gedacht. I design and build data-driven applications in which AI serves a clear business purpose – securely integrated, explainable and engineered for real operations.
Keine isolierte KI-Demo, sondern eine Lösung, die Datenqualität, Systemlandschaft, Nutzer und Betrieb gemeinsam berücksichtigt. Not an isolated AI demo, but a solution that brings data quality, existing systems, users and operations together.
Wir identifizieren die Anwendungsfälle mit Substanz, prüfen Daten und Risiken und entwickeln eine umsetzbare Architektur. We identify high-value use cases, assess data and risk, and design an architecture that can actually be delivered.
Von RAG und natürlicher Sprachsuche bis zu Agenten-Workflows mit strukturierten Ergebnissen und Freigaben. From RAG and natural-language search to agent workflows with structured output and approval steps.
Datenpipelines, Analyse-Marts und APIs schaffen die belastbare Basis für Reporting, Prognosen und KI. Data pipelines, analytical marts and APIs create a reliable foundation for reporting, forecasting and AI.
Eine Auswahl aus den letzten Monaten – technisch umgesetzt, mit konkreten Kontroll- und Qualitätsmechanismen. A selection from recent months – engineered with concrete controls and quality mechanisms.
Lokale Analyse-Marts verbinden Media Spend, TV, Social, Brand Health und Traffic. Das Dashboard erkennt Anomalien und Chancen, trennt Wettbewerbswerte sauber und weist Datenqualität transparent aus. Local analytical marts combine media spend, TV, social, brand health and traffic. The dashboard detects anomalies and opportunities, separates competitive signals and exposes data confidence transparently.
LLM, RAG und Marktforschungsdaten identifizieren relevante Merkmale und Zielgruppen. Stichprobengrenzen, Anti-Spekulationsregeln und Quellen sorgen für methodische Transparenz. LLMs, RAG and market research data identify relevant attributes and audiences. Sample-size thresholds, anti-speculation rules and sources preserve methodological transparency.
iPhone-Aufnahme, lokale Whisper-Transkription, Sprechererkennung und Zusammenfassungen durch lokale Sprachmodelle. iPhone recording, local Whisper transcription, speaker recognition and summaries produced by local language models.
Briefings, Features, Bugs und Agenten-Aufgaben werden strukturiert, auf Readiness geprüft und erst nach menschlicher Freigabe exportiert. Briefings, features, bugs and agent tasks are structured, checked for readiness and exported only after human approval.
Eine containerisierte Webplattform verbindet sichere Tabellenpflege mit planbaren Transfers aus SQL Server und Redshift nach Databricks Delta – inklusive Rollen, Audit, Queue, Retry und Schema-Kontrollen. A containerised web platform combines secure table maintenance with scheduled transfers from SQL Server and Redshift to Databricks Delta – including roles, audit, queues, retry and schema controls.
Jede Phase liefert ein überprüfbares Ergebnis. So bleiben Investition, Risiken und nächste Schritte transparent. Every phase produces a verifiable result, keeping investment, risk and next steps transparent.
Projekt besprechen Discuss a projectZiele, Nutzer, Datenquellen, Prozesse und Randbedingungen werden gemeinsam konkretisiert. Goals, users, data sources, workflows and constraints are made concrete together.
Ein fokussierter Proof of Value prüft Datenzugang, Qualität, KI-Verhalten und wirtschaftlichen Nutzen. A focused proof of value tests data access, quality, AI behaviour and commercial value.
Die Lösung wird mit Rollen, Prüfregeln, APIs und vorhandenen Systemen produktionsreif umgesetzt. The solution is engineered for production with roles, validation rules, APIs and existing systems.
Monitoring, Kosten, Feedback und Modellqualität werden messbar gemacht und kontinuierlich optimiert. Monitoring, cost, feedback and model quality become measurable and are continuously improved.
Seit über 20 Jahren entwickle ich Daten- und BI-Lösungen. Heute verbinde ich dieses Fundament mit Generativer KI – pragmatisch, technisch fundiert und mit Blick auf den produktiven Nutzen. For more than 20 years, I have built data and BI solutions. Today I combine that foundation with generative AI – pragmatically, with technical depth and a focus on production value.
Ich begleite Projekte persönlich von der Analyse über die Architektur bis zur Implementierung und Übergabe. I personally support projects from discovery and architecture through implementation and handover.
Nein. Je nach Schutzbedarf sind Cloud-, On-Prem- oder vollständig lokale Architekturen möglich. Entscheidend sind Datenklasse, Modellanforderung, Kosten und Betriebsmodell. No. Depending on the protection requirements, cloud, on-prem or fully local architectures are possible. Data classification, model needs, cost and operating model guide the decision.
Mit einem klar abgegrenzten Prozess, repräsentativen Daten und einem messbaren Ziel. Ein Proof of Value sollte nicht nur zeigen, dass KI funktioniert, sondern ob sie in Ihrem Kontext zuverlässig genug ist. Start with a clearly bounded workflow, representative data and a measurable target. A proof of value should show not only that AI works, but whether it is reliable enough in your context.
Ja. Mein Schwerpunkt ist die Verbindung aus Beratung, Datenarchitektur und hands-on Entwicklung – inklusive APIs, Datenpipelines, Frontend, Deployment und Dokumentation. Yes. My focus is the combination of consulting, data architecture and hands-on engineering – including APIs, data pipelines, frontends, deployment and documentation.
Durch strukturierte Ausgaben, Daten- und Stichprobenregeln, Quellen, Testfälle, Logging und menschliche Freigaben an kritischen Stellen. Welche Kontrollen nötig sind, hängt vom Risiko des Anwendungsfalls ab. Through structured outputs, data and sample rules, sources, test cases, logging and human approval at critical points. The controls depend on the risk profile of the use case.
In einem unverbindlichen Gespräch klären wir Ziel, Datenlage und den sinnvollsten ersten Schritt. In an initial conversation, we clarify your goal, data situation and the most sensible first step.