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Ich führe maschinelles Lernen, LLM, RAG, AI-Automatisierung und individuelle AI-Modellentwicklung durch
Full-Stack-AI-Entwickler, AI-Web- und Mobile-App-Entwickler, Datenanalyse
Mobile App Entwickler | AI Software Entwickler | Full Stack Web Entwickler Ich bin ein leidenschaftlicher Full Stack & AI Ingenieur mit über 7 Jahren Erfahrung und habe mehr als 370 Projekte für über ...
Level 2
Hat hohe Leistungskriterien erfüllt und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erfüllung von Kundenerwartungen.
Schnelle Antwortzeit
Zeichnet sich durch besonders schnelle Antwortzeit aus.
Über diesen Service
Viele AI-Projekte starten stark und kommen bei der Implementierung ins Stocken. Der Modus funktioniert isoliert, verbindet sich aber mit nichts Echtem. Ich spezialisiere mich auf den Teil, der nach der Demo kommt.
Mit über 7 Jahren Erfahrung, mehr als 370 Projekten, vertrauen Mercedes-Benz und Metro AG auf mich. Über 130 5-Sterne-Bewertungen. Google-zertifiziert. 30 % schnellere Lieferung durch AI-Coding-Agenten.
Ich entwickle individuelle AI-Modelle, RAG-Pipelines und AI-Automatisierungssysteme für Unternehmen, die eine zuverlässige, skalierbare Infrastruktur benötigen, die live geht.
Was ich baue
- Machine Learning-Modelle: Klassifikation, Regression, NLP, Deep Learning, Computer Vision, als REST-APIs bereitgestellt.
- LLM & RAG-Pipelines: individuelle Chatbot-Wissensdatenbanken mit Langchain, OpenAI & Claude.
- AI-Agenten & Multi-Agenten-Systeme: Autonome Agenten mit Tool-Calling und Orchestrierung.
- AI-Automatisierungs-Workflows: n8n-Pipelines, FastAPI-Mikroservices, API-Integrationen.
- Feinabgestimmte individuelle AI-Modelle: ChatGPT, LLaMA, Mistral mit LoRA und QLoRA.
- Cloud-Deployment: AWS, GCP mit Pinecone, pgvector, ChromaDB.
Technologie-Stack
Python, PyTorch, TensorFlow, LangChain, OpenAI API, Claude API, Hugging Face, n8n, FastAPI, Pinecone, AWS, GCP
Weißt du nicht, wo du anfangen sollst? Ein Klick kann alles verändern. Kontaktiere mich, um loszulegen.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was genau lieferst du bei einem Machine Learning- oder AI-Automatisierungsprojekt?
Ein voll funktionsfähiges, produktionsbereites System, kein Demo. Je nach Paket umfasst dies trainierte ML-Modelle, RAG-Pipelines, LLM-Integrationen, n8n-Automatisierungs-Workflows, REST-APIs und Cloud-Deployment auf AWS oder GCP. Vollständiger Quellcode und Dokumentation sind immer enthalten.
Brauche ich eine RAG-Pipeline oder ein feinabgestimmtes individuelles AI-Modell?
RAG ist am besten, wenn du möchtest, dass AI aus deinen eigenen Dokumenten oder Datenbanken antwortet. Feinabstimmung ist ideal, wenn du möchtest, dass die AI sich in einer bestimmten Weise verhält oder antwortet. Die meisten produktiven LLM-Systeme verwenden beides. Schreib mir, und ich sage dir, was am besten zu deinem Anwendungsfall passt.
Wem gehört der Code und das AI-Modell nach der Lieferung?
Dir. Vollständiges Eigentum an Quellcode, trainierten Modellen und Dokumentation wird bei der Lieferung übertragen. Auf Wunsch unterschreibe ich auch NDAs.
Welche Daten brauchst du, um ein LLM- oder RAG-Projekt zu starten?
Deine Dokumente, URLs, Datenbank oder jede Datenquelle, mit der die AI arbeiten soll, plus eine Beschreibung, was das System tun soll. Wenn du unsicher bist, schreibe mir zuerst, und wir klären alles gemeinsam.
Kannst du das AI-Automatisierungssystem in meine bestehende App integrieren?
Ja. Ich erstelle REST-APIs und FastAPI-Backends, die dein Machine Learning- oder LLM-System mit deiner bestehenden Plattform, CRM oder Workflow verbinden.
Bieten Sie Support nach der Lieferung an?
Ja, 30 Tage Support nach dem Launch sind in allen Paketen enthalten. Für laufende AI-Integration und Wartung kontaktiere mich für eine individuelle Vereinbarung.
Wie lange dauert ein individuelles AI-Modell oder eine RAG-Pipeline?
Basis-RAG oder ML-Modell: 5 Tage. Produktions-LLM-Pipeline mit AI-Automatisierung: 10 Tage. Vollständiges Enterprise-System mit GPT-Feinabstimmung und Cloud-Deployment: 21 Tage.
