Architecture-First.
Kein Code ohne Design. Jede Lösung beginnt mit einem klaren Blueprint – Klassen, Datenflüsse, Interfaces – bevor das erste Token generiert wird.
AI System Architecture
Striktes OOP-Design & EVA-Prinzipien für AI-Systeme
Typische Symptome
- –Spaghetti-Code und unklare Abhängigkeiten?
- –AI-Outputs sind nicht reproduzierbar oder instabil?
- –Fehlende strategische Planung vor der Code-Generierung?
Planung robuster Systemarchitekturen vor der Implementation. Definition von Datenflüssen, Kapselung von Logik (Single Responsibility) und barrier-freiem Code für Audits ohne Deep-Dive.
Klares Architektur-Design (Klassen, Datenflüsse) vor dem ersten Token.
Striktes EVA-Prinzip (Input → Process → Output).
Black Box Management durch Type Hints und klare Interfaces.
Data Infrastructure & Analytics
Skalierbare Daten-Pipelines mit SQL, Spark & Python
Typische Symptome
- –Daten liegen in Silos und sind nicht verknüpft?
- –Manuelle Aufbereitung blockiert kognitive Ressourcen?
- –Infrastruktur skaliert nicht mit den Anforderungen?
Aufbau und Orchestrierung von performanten Dateninfrastrukturen. Vom sauberen ELT-Prozess bis zur Visualisierung via Streamlit für schnelle, datengetriebene Entscheidungen.
Optimierte Abfragen und saubere Datenmodelle.
Automatisierte Pipelines ohne manuellen Overhead.
Klare, handlungsleitende Dashboards (Streamlit).
Prompt Engineering & AI Orchestration
Präzise LLM-Orchestrierung statt manuellem Code
Typische Symptome
- –LLMs liefern unpräzise oder ausschweifende Antworten?
- –Hoher Token-Verbrauch ohne entsprechenden ROI?
- –Fehlende Integration in bestehende Systeme (Notion)?
Entwicklung hochkomplexer System-Prompts und Guardrails. Fokus auf Token-Effizienz, strikte Format-Vorgaben und Zero-Fluff-Outputs für nahtlose Workflows.
Maximale Output-Qualität bei minimalem Token-Einsatz.
Format-Treue (Copy-Paste-Ready für Notion).
Wiederverwendbare, modulare Prompt-Architekturen.
Architecture-First Workflow.
Problem Definition
Symptome aufnehmen, Kontext klären, Scope festlegen.
Architecture Blueprint
Systemdesign (Klassen, Datenflüsse, EVA), Interfaces definieren.
Implementation
LLM-orchestrierter Code-Build mit strikten Format-Vorgaben.
Validation
Result-Check, Testing, Guardrails, Audit-Trail.
Häufige Fragen.
90-Min Architecture Review.
Konkrete Diagnose deines Systems, klarer Blueprint. Kein Overhead, kein Commitment danach nötig.
- 90 Minuten – konkrete Diagnose, kein Sales-Pitch
- Architecture Blueprint: Problem → Design → Handlungsempfehlung
- Zero-Fluff: klare Einschätzung, priorisierte Next Steps
- Terminvorschlag innerhalb von 1–2 Werktagen
Senior AI Engineer gesucht?
Neben Projekten bin ich offen für strategische Festanstellungen – dort, wo echte Systeme gebaut werden und nicht nur Features verschoben.
- AI Engineering · Data Architecture · Analytics Lead
- Remote-first, vollasynchron möglich
- Strategische Verantwortung – kein reines Ticket-Doing
- Direktkontakt über LinkedIn oder E-Mail