23.10.2026 aktualisiert
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AI Engineer & Product Builder | LLM-Anwendungen, RAG, KI-Agenten, MCP, Automatisierung
Hamburg, Deutschland
Weltweit
Mag. phil., Kommunikationswissenschaft, Universität WienÜber mich
Ich entwickle produktive KI-Anwendungen auf Basis von LLMs, von der Architektur bis zum Betrieb: RAG-Systeme, KI-Agenten, MCP-Server und Prozessautomatisierung. Meine eigenen SaaS-Produkte laufen im Livebetrieb. Mein UX-Hintergrund sorgt dafür, dass die Lösungen im Alltag genutzt werden.
Skills
AI AgentsRAGOpenAIFlutterKünstliche IntelligenzAutomatisierungPostgreSQLNode.jsProduktentwicklungRuby On RailsRubySQLiteTypeScriptReact.jsLarge Language Models
KI & LLM: OpenAI, Anthropic Claude, KI-Agenten, Tool Calling, MCP (Model Context Protocol), RAG, Knowledge Graph, LLM-Evaluation, Prompt Engineering
Backend & Integration: Ruby on Rails, Go, Node.js, REST-APIs, Webhooks, OAuth
Frontend: React, JavaScript, TypeScript, Vite
Daten: PostgreSQL, ClickHouse, Qdrant (Vektordatenbank)
Infrastruktur & Qualität: Cloud-Infrastruktur, Self-Hosting (Hetzner, Cloudflare), Docker, CI/CD, automatisierte Tests
Mobile: Flutter, Dart, Google Firebase, Swift, Kotlin
Produkt & UX: Product Ownership, Anforderungsanalyse, User Research, Prototyping, Conversational Design, Design Systems
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2016
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischgut
Projekthistorie
Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer datenschutzfreundlichen Web-Analytics-Lösung, deren Daten sich per KI im Chat abfragen lassen.
- MCP-Server (Model Context Protocol): Nutzer fragen ihre Website-Daten direkt in KI-Assistenten wie Claude oder ChatGPT ab, z. B. "Welche Seiten hatten letzte Woche die meisten Besucher?"
- Onboarding komplett über MCP: Einrichtung ohne klassisches Dashboard, direkt im KI-Assistenten
- Hochperformante Datenerfassung in Go
- Speicherung und Auswertung großer Datenmengen in ClickHouse
- Verschiedene Datenschutz-Modi für DSGVO-konformes Tracking
- Livebetrieb mit mehreren produktiven Websites, über 1 Mio. Events pro Monat
Ergebnis: Analytics ohne Dashboard-Klickerei. Fragen zur Website werden in natürlicher Sprache gestellt und in Sekunden beantwortet.
Produktverantwortung von der Idee über Architektur und Entwicklung bis zum Betrieb der Infrastruktur.
Technologien: Go, ClickHouse, Ruby on Rails, MCP (Model Context Protocol), Docker, Hetzner Cloud
Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer SaaS-Lösung für geteilte Team-Postfächer, z. B. Support- oder Service-Adressen.
- Automatische Kategorisierung und Priorisierung eingehender E-Mails per KI
- KI-gestützte, automatisierte Zuweisung und Ablage, z. B. von Spam, Scam und Auto-Replies
- Automatische Beantwortung von Standardfällen
- Antwortvorschläge auf Basis bisheriger Kommunikation
- Kontextwissen per RAG (Retrieval Augmented Generation), Knowledge Graph und Entity Memory: Die KI greift auf Wissensdatenbank und bisherige Kommunikation zu, erkennt Zusammenhänge zwischen Kunden, Vorgängen und Ansprechpartnern und führt pro Kunde ein Langzeitgedächtnis, das mit jeder E-Mail dazulernt
- Übersicht für Teams: wer bearbeitet was, was ist offen
- Betrieb und Weiterentwicklung im Livebetrieb mit echten Nutzern
Ergebnis: Dunkelverarbeitungsquote von aktuell 71 %. Fast drei von vier E-Mails werden vollständig automatisch erledigt, ohne dass ein Mitarbeiter sie sehen muss.
Produktverantwortung von der Idee über UX und Entwicklung bis zum Betrieb der Infrastruktur.
Technologien: Ruby on Rails, Go, PostgreSQL, Qdrant (Vektordatenbank), Knowledge Graph, OpenAI / Anthropic Claude, Docker, Hetzner Cloud
Konzeption, Entwicklung und Betrieb einer Content-Pipeline, die Blogartikel für eine Website erstellt. Komplett automatisiert, von der Recherche bis zur Veröffentlichung.
- Themenfindung: automatische Keyword- und Themenrecherche über Google Search Console / Ahrefs
- Recherche und Texterstellung per LLM: Gliederung, Artikel, interne Verlinkung, passende CTAs
- SEO-Optimierung: Meta-Daten, Struktur, Schema-Markup sowie Nach-Optimierung der Texte aus SEO-Perspektive
- Automatische Veröffentlichung im CMS
- Laufende automatisierte Optimierung der Artikel: Die KI hat per MCP Zugriff auf Analytics-Daten und Google Search Console und verbessert Artikel anhand echter Nutzungsdaten
Ergebnis: 3 Monate nach dem Start kommen bereits 5 % des gesamten Website-Traffics über die Blogartikel. 35 % der Besucher lesen die Artikel bis zum Ende.
Verantwortung von der Idee über Umsetzung bis zum laufenden Betrieb.
Technologien: Anthropic Claude, MCP (Model Context Protocol), Ahrefs API, Google Search Console API, Static Site Generator, Cloudflare