AI & DATA ARCHITECT / ENGINEER
Ich konzipiere und entwickle KI- und Datenlösungen für Unternehmen – von zuverlässigen Datenpipelines bis zu modernen, agentenbasierten Systemen.
DATEN. SYSTEME. INTELLIGENZ.
Als Senior AI & Data Architect / Engineer konzipiere, integriere und entwickle ich anspruchsvolle KI- und Datenlösungen für Unternehmen.
Mein Schwerpunkt liegt auf der Verbindung belastbarer Datenarchitekturen mit modernen GenAI-, RAG- und agentenbasierten Systemen. Dabei kombiniere ich praktische Engineering-Erfahrung mit klaren Architekturprinzipien, deterministischer Steuerung und nachvollziehbarer AI-Governance.
Von der Datenintegration und technischen Machbarkeitsbewertung bis zur Entwicklung spezialisierter KI-Komponenten unterstütze ich Unternehmen dabei, bestehende Systemlandschaften gezielt weiterzuentwickeln – skalierbar, kontrollierbar und mit Blick auf den tatsächlichen Bedarf.
01 Leistungen
Von belastbaren Datenarchitekturen bis zu kontrollierbaren KI-Systemen: Ich unterstütze Unternehmen bei der Konzeption, Integration und technischen Umsetzung – mit klarem Fokus auf bestehende Systemlandschaften, nachvollziehbare Entscheidungen und langfristige Wartbarkeit.
Verlässliche Daten als Grundlage intelligenter Systeme.
Ich unterstütze Unternehmen beim Aufbau und der Weiterentwicklung robuster Datenarchitekturen. Dazu gehören Datenintegration, ETL-/ELT-Prozesse, Datenmodellierung sowie die Verbesserung von Datenqualität und Verarbeitungspipelines.
Der Fokus liegt auf nachvollziehbaren Datenflüssen, stabilen Schnittstellen und einer Architektur, die bestehende Systeme sinnvoll verbindet.
Technische Machbarkeit bewerten. Architekturentscheidungen fundieren.
Ich analysiere bestehende oder geplante KI-Systeme hinsichtlich Architektur, Integrationsfähigkeit, Skalierbarkeit und operativer Anforderungen.
Im Mittelpunkt stehen technische Risiken, Kosten- und Latenztreiber sowie die Frage, welche Architektur und Komponenten für den konkreten Anwendungsfall tatsächlich sinnvoll sind.
Spezialisierte KI-Komponenten entwickeln und gezielt integrieren.
Ich konzipiere, implementiere und integriere modulare Komponenten für GenAI- und RAG-Systeme. Dazu gehören sowohl kundenspezifische Entwicklungen als auch die gezielte Anpassung und Optimierung bestehender Technologien.
Mögliche Anwendungsfelder sind intelligentes Routing, bedarfsgesteuertes Retrieval, kontrollierte Wissensbereitstellung und die Erkennung fehlender Wissensgrundlagen.
Im Vordergrund stehen klare Schnittstellen, nachvollziehbare Steuerungslogik und die Integration in bestehende Anwendungen.
Agentenbasierte Lösungen kontrollierbar und praxistauglich gestalten.
Ich unterstütze Unternehmen bei der Architektur und prototypischen Umsetzung von GenAI- und Multi-Agent-Systemen – von der Bewertung geeigneter Anwendungsfälle bis zur technischen Integration.
Der Schwerpunkt liegt auf klar definierten Verantwortlichkeiten, kontrollierten Abläufen und einer nachvollziehbaren Verbindung zwischen LLM-basierten Komponenten und bestehenden Unternehmenssystemen.
02 Arbeitsweise
Gute Engineering-Lösungen entstehen nicht allein durch die Auswahl geeigneter Technologien. Entscheidend ist, Anforderungen richtig einzuordnen, technische Zusammenhänge zu verstehen und Architekturentscheidungen bewusst zu treffen.
Ich verbinde pragmatische Umsetzung mit einem klaren Anspruch an Qualität, Nachvollziehbarkeit und langfristige Wartbarkeit.
Am Anfang stehen die tatsächlichen Anforderungen, vorhandenen Systemlandschaften und technischen Rahmenbedingungen.
Nicht jede Herausforderung benötigt eine neue Plattform. Oft liegt die bessere Lösung darin, bestehende Komponenten gezielt weiterzuentwickeln oder sinnvoll miteinander zu verbinden.
Architektur schafft Orientierung, soll aber keine unnötige Komplexität erzeugen.
Ich setze auf klar definierte Verantwortlichkeiten, nachvollziehbare Entscheidungen und modulare Strukturen – mit genau dem Maß an technischer Absicherung, das der jeweilige Anwendungsfall erfordert.
Zuverlässigkeit, Testbarkeit und Wartbarkeit werden von Beginn an berücksichtigt, statt erst nachträglich ergänzt zu werden.
Dabei unterscheiden sich die Anforderungen eines explorativen Prototyps bewusst von denen einer produktiven Unternehmenslösung. Entscheidend ist, dass technische Qualität, Entwicklungsaufwand und Einsatzzweck zusammenpassen.
Technische Möglichkeiten, Risiken und Grenzen werden offen kommuniziert.
Machbarkeit, Aufwand und technische Entscheidungen bespreche ich offen und auf Grundlage realistischer Annahmen.
03 Erfahrung & Projekte
Mehrjährige praktische Erfahrung in Data Engineering, Softwareentwicklung und AI Architecture bildet die Grundlage meiner Arbeit.
Meine Projekte umfassen die Entwicklung und Weiterentwicklung von Datenplattformen, die Integration komplexer Datenverarbeitungsprozesse sowie die Konzeption und Implementierung moderner KI-Systeme.
Ergänzend entstehen eigenständige Architekturarbeiten und technische Referenzimplementierungen, in denen ich ausgewählte Engineering-Ansätze dokumentiere und untersuche.
Deterministische Orchestrierung, definierte Governance- und Vertrauensgrenzen sowie kontrollierte Integration von Daten-, Wissens- und LLM-Infrastrukturen.
Architekturmodellierung mit Structurizr/C4.
Technologien
Structurizr · C4 Model · Agentic AI · AI Governance · Knowledge Architecture
Kontextmanagement, Integration bestehender Unternehmensdaten, kontrollierte Entscheidungslogik und technische Architekturkonzeption.
Technologien
Azure OpenAI · Copilot Studio · OpenSearch · Cosmos DB · RAG · Python
Datenqualität, automatisierte Tests, Performanceoptimierung, Datenbankintegration und Weiterentwicklung bestehender Verarbeitungsprozesse.
Technologien
Python · Pandas · SQL · SQL Server · Datenvalidierung
Datenextraktion, Transformation, Datenmodellierung und Integration bestehender Systemlandschaften.
Technologien
Azure Data Factory · Oracle ODI · AWS · Terraform · Docker
PROJEKTEINBLICKE OHNE VERTRAULICHE KUNDENINFORMATIONEN
Kompetenzen aus beruflichen Projekten und eigenständiger Engineering-Arbeit.
04 Engineering Showcase
Ausgewählte Architekturarbeiten und technische Referenzimplementierungen geben Einblick in meine Herangehensweise an komplexe Engineering-Fragestellungen.
Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Architekturentscheidungen, klar definierte Systemgrenzen und die praktische Untersuchung konkreter Lösungsansätze.
ARCHITECTURE & SYSTEM DESIGN
EIGENSTÄNDIGES
ARCHITEKTURPROJEKT
Technologieunabhängige Referenzarchitektur für agentenbasierte Unternehmenssysteme mit deterministischer Orchestrierung, kontrollierter Agentenautonomie und expliziten Governance- und Vertrauensgrenzen.
Die Architektur berücksichtigt die Integration bestehender Unternehmenssysteme, Daten- und Wissensarchitekturen sowie hybrider LLM-Infrastrukturen.
Zentrale Architekturentscheidungen und Systemzusammenhänge sind anhand strukturierter Architekturmodelle dokumentiert.
Referenzarchitektur · Structurizr / C4
ENGINEERING COMPONENTS
Eigenständige Engineering-Komponenten untersuchen ausgewählte Herausforderungen moderner KI-Systeme. Ihr Fokus liegt auf klaren Schnittstellen, kontrollierbarem Verhalten und der Integration in bestehende Anwendungen.
Bedarfsgerechte Auswahl zwischen unterschiedlichen Modellen und Ausführungsumgebungen unter Berücksichtigung von Routing-Entscheidungen, Fallback-Strategien und operativen Rahmenbedingungen.
Kontrollierter Zugriff auf Wissensbestände mit klarer Trennung zwischen semantischer Suche und verbindlicher Wissensquelle.
Bewertung des tatsächlichen Kontextbedarfs vor einer Retrieval-Operation, um unnötige Abfragen zu vermeiden und Entscheidungen nachvollziehbar zu gestalten.
Erkennung unzureichender Wissensgrundlagen als Ausgangspunkt für kontrollierte Folgeprozesse zur Wissensbeschaffung und -pflege.
05 Über mich
Ich bin AI & Data Architect / Engineer mit mehrjähriger Erfahrung in der Entwicklung und Integration anspruchsvoller Software-, Daten- und KI-Systeme.
Mein beruflicher Weg führte mich von der klassischen Softwareentwicklung und Datenintegration über Data Engineering bis zur Architektur moderner KI-Systeme. Diese Verbindung unterschiedlicher Disziplinen prägt meine heutige Arbeit.
Mich interessieren besonders die Zusammenhänge zwischen Daten, Software und KI – und die Frage, wie daraus Lösungen entstehen, die im praktischen Einsatz überzeugen.
Ich arbeite gerne an komplexen Fragestellungen, bevorzuge dabei aber klare Strukturen, pragmatische Entscheidungen und einen offenen fachlichen Austausch.
Denn gute Lösungen entstehen für mich nicht durch möglichst viel Technologie, sondern durch deren sinnvollen Einsatz.
München · Freiberuflich tätig
06 Kontakt
Sie planen ein Projekt im Bereich Data Engineering oder AI Architecture, möchten eine bestehende Lösung weiterentwickeln oder eine technische Fragestellung besprechen?
Ich freue mich über einen fachlichen Austausch zu Ihrem Vorhaben.
München · Deutschland
Freiberufliche Beratung & Engineering