Enterprise AI Systems Engineer · Europe

KI-Systeme für reale operative Vorgaben.

Private RAG, Dokumentenintelligenz und Compliance-Infrastruktur für Organisationen, die bei Daten, Nachweisen oder Kontrolle keine Kompromisse eingehen können.

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Was ich entwickle

Systeme, bei denen Retrieval-Qualität, Quellenangaben, Datenschutz und Fehlerbehandlung genauso wichtig sind wie Modellqualität.

Jedes System, das ich ausliefere, erzwingt Beweisgrenzen, validiert Ausgaben deterministisch und hält sensible Daten innerhalb des Unternehmensnetzwerks. Das Ziel ist nicht noch eine KI-Demo, sondern eine Produktionsinfrastruktur, die Teams überprüfen, erklären und der sie vertrauen können.

Ausgewählte Systeme

Ausgewählte Arbeiten

01 — Enterprise-Validierungssystem

AEC Spec Validator

AEC-Teams müssen nachweisen, dass BIM-Modelle wechselnde Spezifikationen erfüllen. Anforderungen, Modellfakten, Findings und Freigaben liegen jedoch meist in getrennten Dateien und manuellen Prüfprozessen.

Rolle

Evidence-first AEC Engineering

Kernentscheidung

Deterministische IFC- / IDS-Prüfung

Ergebnis

Ein produktionsnaher Prüfworkflow, in dem jede Aussage von der Quellklausel über Regel und Modellevidenz bis zum Finding und zur menschlichen Entscheidung nachvollziehbar bleibt.

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02 — KI-Plattform für Anrufannahme

Anruvo

Deutsche Servicebetriebe verlieren Anfragen, wenn Anrufe während Außeneinsätzen, nach Feierabend oder bei bereits ausgelastetem Team eingehen.

Rolle

Vertikales Voice-AI-Produkt

Kernentscheidung

Voice-Extraktion + deterministische Geschäftsregeln

Ergebnis

Ein fokussiertes SHK-Produkt mit funktionalem Simulator, mandantengetrenntem Workspace und signiertem Realtime-SIP-Einstieg, entwickelt für kontrollierte Übergabe statt autonomes Raten.

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03 — Sovereign-RAG-Plattform

FileGPT.dev

Unternehmen wollen verlässliche Antworten aus internen Dokumenten, ohne öffentliche Dateien, mandantenübergreifende Datenlecks oder vollständige Dokumente im Modellkontext.

Rolle

Private Wissenssysteme

Kernentscheidung

Private Ingestion + begrenztes pgvector-Retrieval

Ergebnis

Ein belastbarer Sovereign-AI-Showcase mit authentifizierten APIs, produktivem Rate Limiting, Readiness-Prüfungen und dokumentierten Betriebsgrenzen.

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04 — Security-Fragebogen-Workflow

TrustRespond.ai

Vendor-Security-Fragebögen verzögern B2B-Verkäufe, weil Teams Richtlinien und Nachweise wiederholt in große Tabellen übertragen und dabei Kontext sowie Formatierung erhalten müssen.

Rolle

Prüfbare Compliance-Automatisierung

Kernentscheidung

RAG-Pipeline von Dokumenten zu XLSX

Ergebnis

Ein funktionaler privater Prototyp, der Quellen, Lücken, Confidence und Freigaben sichtbar macht, statt KI-Antworten als endgültige Wahrheit auszugeben.

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Wie ich Systeme baue

KI-Workflow-Architektur

Ein kompakter Blick auf meinen Aufbau produktionsreifer KI-Systeme: deterministische Ablaufsteuerung rund um LLM-Intelligenz mit integrierter Validierung und Observability.

ACTIVE / 01

Nutzereingabe

Anfragen kommen über typisierte Interfaces mit schema-sicherem Parsing und Kontextaufnahme, damit bereits am Einstieg Klarheit entsteht.

Zuverlässigkeitssignale

Nachvollziehbare Schritte und Ergebnisse

Validierung vor Auslieferung

Policy-basierte Orchestrierung

Technische Nachweise

Gebaut, veröffentlicht und transparent belegt.

Keine simulierten Latenzen, erfundenen Konfidenzwerte oder inszenierten Terminal-Ausgaben. Dieser Bereich zeigt den tatsächlichen Projektstand, den Systemaufbau und unmittelbar prüfbare Nachweise.

Öffentliches ProduktPrivater Quellcode

ComplianceRadar.dev

Ein öffentlich nutzbarer Compliance-Workflow – keine Konzeptdemo.

ComplianceRadar überführt eine eingereichte Website in strukturierte, beleggestützte Hinweise für Prüfungen nach EU-KI-Verordnung, DSGVO und ePrivacy. Das Produkt ist öffentlich zugänglich; die Implementierung bleibt privat.

Live-Produkt öffnen Technische Fallstudie lesen

Direkt prüfbar

Öffentlicher Scanner und Live-Produkt
Technische Fallstudie mit Architektur und Abwägungen
Keine synthetischen Leistungs- oder Genauigkeitsangaben

Systempfad

URL-Erfassung

Deterministische Prüfungen + gezielte Modellanalyse

Beleggestützte Hinweise

Dashboard + öffentliche Verifizierung

Nachvollziehbare Engineering-Entscheidungen

Beleg vor Bewertung

Hinweise enthalten das erkannte Seitensignal und den Kontext zur Behebung, statt nur einen unerklärten Score auszugeben.

Mehrstufiges Scanning

Schnelles HTML-Parsing wird durch einen Browser-Fallback für Websites mit clientseitig gerenderten Inhalten ergänzt.

Klare Vertrauensgrenzen

Authentifizierter Dashboard-Status und öffentliche Scan-Verifizierung sind getrennte Bereiche mit eigenen Aufgaben.

Operative Schutzmaßnahmen

Anfrageschutz, Scan-Deduplizierung und Workflows für überwachte Domains sind Teil der Produktarchitektur.

Projektstatus

Weitere Projekte und ihr aktueller Stand.

FileGPT.dev

Aktive private Entwicklung

B2B-Engineering-Agenturplattform ('Der Compliance-Honeypot') für Sovereign AI Assessments und private RAG-Architekturen. Das Repository ist privat; die Fallstudie beschreibt die vorgesehene Architektur.

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TrustRespond.ai

Prototyp / technische Grundlage

Automatisierung von Fragebögen zur Lieferantensicherheit in aktiver Entwicklung. Angaben zu Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Zeitersparnis werden nicht ohne reproduzierbare Messgrundlage als Ergebnisse ausgewiesen.

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Ausgewählte Beiträge

Erkenntnisse aus der Entwicklung.

Architekturnotizen aus realen Produkten und angewandten KI-Systemen für Unternehmen.

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PROFILE / 2026

Über mich

Ich entwickle unternehmensfähige KI-Systeme mit Schwerpunkt auf RAG, Agentenorchestrierung und Automatisierung unter realen Produktionsbedingungen.

Mein Ansatz ist validierungsorientiert: deterministische Regeln und klare Systemgrenzen dort, wo sie erforderlich sind, ergänzt durch LLM-Reasoning für schnellere und nachvollziehbare Ergebnisse. Das Ziel sind verlässliche Ausgaben statt Demo-Effekte.

Ich arbeite an Systemen, bei denen Retrieval-Qualität, Quellenangaben, Missbrauchsschutz, Rate Limits, Datenschutz und Wartbarkeit ebenso wichtig sind wie die Wahl des Modells.

Mein Schwerpunkt liegt an der Schnittstelle von Backend-Architektur, Datenpipelines und Applied-AI-Produktentwicklung für B2B- und Enterprise-Anwendungsfälle.

Mein Weg in die Technologiebranche war nicht geradlinig. Das prägt meinen Engineering-Ansatz: zuerst den realen Arbeitsablauf verstehen, dann Software entwickeln, die im produktiven Betrieb trägt.

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