Senior Engineer für AI-Integration, Systemarchitektur und produktionsreife SaaS-Systeme

Ich bin freiberuflicher Senior Engineer für AI-Integration, Systemarchitektur und produktionsreife SaaS-Systeme. Seit über 25 Jahren entwickle ich Anwendungen und Plattformen, in denen Geschäftslogik, Berechtigungen, Datenmodell und Betrieb sauber zusammenspielen.

Mein Schwerpunkt ist nicht AI um der AI willen, sondern die sinnvolle Integration von LLMs in reale Produkte: mit klaren Systemgrenzen, serverseitiger Orchestrierung, Guardrails, Kostenkontrolle und belastbarer Delivery im B2B- und Enterprise-Kontext.
25+ Jahre Engineering-Erfahrung · OpenAI / Azure OpenAI · RAG, Guardrails, strukturierte Outputs · RBAC, Entitlements, Audit Logs · Remote aus Deutschland für Projekte in Deutschland & Europa
Projekt besprechen Valutra als Case Study
Auch offen für andere anspruchsvolle Implementierungsvorhaben jenseits von AI, wenn Architektur, technische Tiefe oder End-to-End-Verantwortung gefragt sind.

Wofür Teams mich holen

Wenn AI nicht als Demo, sondern als kontrollierter Teil eines realen Produkts funktionieren muss. Wenn Berechtigungen, Datenschutz, Kosten und Betriebsstabilität nicht nachgelagert sind. Und wenn Architekturentscheidungen die Erweiterbarkeit von morgen tragen sollen.
AI in reale Systeme integrieren

LLM-Funktionalität so einbetten, dass sie mit Produktlogik, Datenmodell und Betriebsanforderungen sauber zusammenspielt.

Architektur belastbar machen

Rollenmodelle, Entitlements, Auditierbarkeit, Guardrails und klare Systemgrenzen von Anfang an mitdenken.

Verantwortung bis in den Betrieb

Technische Umsetzung, Qualitätskriterien, Deployment und langfristige Wartbarkeit als zusammenhängende Engineering-Aufgabe behandeln.

Leistungsfokus

Drei Bereiche, in denen ich aktuell den größten Hebel für Teams und Produkte bringe.
AI-Integration in reale Systeme

LLM-Integration, RAG, serverseitige Orchestrierung, Guardrails, strukturierte Outputs sowie Token- und Kostenkontrolle für Anwendungen, die verlässlich und nachvollziehbar funktionieren müssen.

Systemarchitektur & Plattformdesign

Architektur für B2B-SaaS- und Plattformsysteme mit klaren Systemgrenzen, RBAC, Entitlements, Audit Logs, sauberem Datenmodell und konsequenter serverseitiger Durchsetzung.

End-to-End SaaS Delivery

Von Datenmodell, API und UI bis CI/CD, Deployment, Qualitätsabsicherung und Betrieb. Fokus auf Systeme, die nicht nur gebaut, sondern langfristig verantwortet werden.

Ausgewählte Systeme & Referenzen

Beispiele für die Art von Verantwortung und Systemkontext, in denen ich arbeite.

AI-Assistenzplattform im Prüf- und Zertifizierungsumfeld

Produktive AI-Assistenzplattform für mehrere Geschäftsbereiche mit Integration bestehender Unternehmenssysteme und interner Wissensquellen.

  • Integration von Azure OpenAI, DeepSeek und Unternehmensdaten in eine skalierbare RAG-Architektur mit pgvector, Embeddings und semantischer Suche
  • Streaming-Chat mit dynamischer Kontextanreicherung sowie definierten Kontext-, Prompt- und Retrieval-Strategien für reproduzierbare Ergebnisse
  • Guardrails, Validierungsmechanismen, mandantenfähige Architektur und Kostenkontrolle über Token-Analyse und optimierte Request-Strategien

Valutra – deterministische Produktlogik als Systembasis

Eigenes Finanzprognose-SaaS mit deterministischer, regelbasierter Cash-Flow- Simulation und strikt serverseitiger Durchsetzung von Rollen, Entitlements und Limits.

  • End-to-end verantwortet: Produktlogik, UI, API, Datenmodell und Betrieb
  • Kein AI-Produkt, aber ein belastbares Beispiel für Hybridarchitektur aus deterministischer Logik und optionalen AI-Erweiterungspunkten
  • WCAG 2.2 AA, Auditierbarkeit und langfristige Wartbarkeit als Systemprinzipien
Valutra live ansehen → Technische Details

Azure-Plattformarchitektur & Self-Service-Infrastruktur

Weiterentwicklung einer bestehenden Azure Self-Service Plattform zu einer modularen, serviceübergreifenden Plattformlösung sowie zuvor Architektur und Implementierung einer Anwendung für Gruppen- und VM-Verwaltung.

  • Definition generischer Schnittstellen, Service-Konzepte und Erweiterungsmechanismen zur Integration neuer Infrastruktur-Services über mehrere Teams hinweg
  • Integration von Microsoft Entra ID, Azure Compute API und stabilen Backend-APIs sowie Umsetzung zentraler Frontend- und Backend-Komponenten mit React, Next.js und Node.js
  • Technisches Sparring, Mentoring, CI/CD-Pipelines und Container-Deployments über Azure DevOps und Docker

Auch offen für andere anspruchsvolle Implementierungsprojekte

Neben AI-Integration und Architektur bin ich offen für andere anspruchsvolle Implementierungsvorhaben, wenn technischer Anspruch, Produktkontext und belastbare Umsetzung zusammenkommen.

  • Weiterentwicklung und Stabilisierung bestehender B2B-Systeme
  • Neue Plattformmodule, SaaS-Funktionen oder Integrationen
  • Modernisierungsvorhaben mit klarer Delivery- und Betriebsverantwortung
Weitere Referenzen aus E-Commerce, Consent/Tracking, Lernplattformen sowie früheren Banking- und Logistikumfeldern auf Anfrage.

Architektur, AI-Integration oder ein anspruchsvolles Implementierungsprojekt?

Wenn ein bestehendes Produkt AI sinnvoll integrieren soll oder ein neues System von Anfang an belastbar aufgebaut werden muss, sprechen wir über Architektur, Scope und den nächsten technischen Schritt.

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