About Benjamin
Ich bin freiberuflicher KI-Berater mit technischem Schwerpunkt auf produktiven GenAI-Anwendungen, LLM-Integration und dem Betrieb moderner KI-Plattformen (OpenShift, IBM CP4D, Azure).
Ich begleite Unternehmen im Mittelstand bei der Identifikation und Umsetzung von KI-Use-Cases – von der Beratung und Schulung über Prototyping bis hin zur technischen Integration (z. B. RAG-Systeme, Embedding-Pipelines, Chatbots, Dokumenten-KI).
Anwendungsfelder & Themen:
Retrieval-Augmented Generation (RAG) · KI-Chatbots · Agentic AI · Dokumenten-KI · KI-Use-Case-Analyse · Technische KI-Integration · Plattformbetrieb & Mandantenmanagement · Data Enablement · KI-Workshops & Trainings · DSGVO-konforme KI-Anwendungen
German
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Can work on-site
Hamburg (up to 50km)
Experience
- ESH StB-Examensvorbereitung GmbH
On Malt
AI-Entwickler für automatisierte Klausurbewertung des Steuerrechts mit n8n und AIEDUCATION AND E-LEARNINGDecember 2025 - December 2025Hamburg, GermanyProjektbeschreibung:Entwicklung einer vollautomatisierten KI-Klausurbewertung für Steuerrecht: Studierende laden Lösungen via Google Forms hoch, der Workflow erkennt Einsendungen automatisch und erzeugt strukturierte Korrekturen inkl. Punktevergabe, Zeilenfeedback, Abschnitts-Feedback, Stilhinweisen und Zusammenfassungen – reproduzierbar und skalierbar.Meine Rolle & Aufgaben (AI-/Automation-Entwickler)End-to-end Aufbau eines n8n-Pipelinesystems (Trigger → Verarbeitung → Bewertung → Reporting)OCR-Verarbeitung, Text-Cleaning und intelligentes Chunking für handschriftliche/gescannte EinsendungenRAG-Design: Chunk-Zuordnung zu Musterlösung/Bewertungskriterien inkl. Similarity-Retrieval & TaggingOrchestrierung verketteter LLM-Aufrufe (Korrektur, Punkte, Feedback, Stil) + Verifier-Schicht zur QualitätssteigerungEntwicklung von Skripten/Code (u. a. JavaScript in n8n) für Mapping, Deduplication, Sheet-Updates und FehlerbehandlungErgebnisablage & Reporting in Google Sheets (Korrekturmatrix, Feedback-Zusammenfassung pro Abschnitt)Technologien / Skillsn8n · LLM Orchestration · Prompt Engineering · RAG · OCR · Chunking · Verifier/Quality Gates · Google Forms/Drive/Sheets · JavaScript Automations · Evaluation/Scoring Pipelines · Langfuse · Prompt-Management - IT-DienstleisterBetrieb und Weiterentwicklung - Kollaboratives Analyselabor (KoALa)BANKING AND INSURANCESeptember 2023 - Today (2 years and 10 months)KoALa ist eine Datenanalyse- und KI-Plattform bei einem großen IT-Dienstleister für Finanzinstitute, die die IBM Cloud Pak for Data Tool-Suite integriert. Sie ermöglicht Banken und Finanzdienstleistern die Anwendung von Machine Learning-Algorithmen, datengetriebene Analysen sowie die Entwicklung von LLM-Lösungen. Die Umgebung umfasst Tools wie LLM-Service, Nvidia GPUs, Embedding-Modelle, Exasol-DB, Spectrum Scale, GitLab, Jupyter Notebooks, SPSS, AutoAI und RStudio und läuft als containerisierte Anwendung auf OpenShift (Kubernetes).Aufgaben und Verantwortung:
- KI-Use-Case-Begleitung
- KI-Use Case Workshops
- KI-Entwicklungen
- Technischer Verantwortlicher für die KoALa-Umgebung
- Administration der Systeme sowie Analyse und Behebung von Fehlern.
- Implementierung verschiedenster Automatisierungen (Testframework, Staging-Automatisierung,...)
- Entwicklung verschiedener Monitoringlösungen
- Unterstützung bei Plattform-Upgrades und Migrationen.
- Bereitstellung von GPUs sowie eines LLM-Services.
- Multi-Instance GPU Bereitstellung
Techstack:- Python, SQL, Bash, PyTest, PyTorch, TensorFlow, LLM, Embedding-Modelle
- Red Hat OpenShift, Kubernetes, Podman, Ansible Automation Platform, Linux, IAM, WinAD, Nexus
- Cloud Pak for Data (CP4D), GitLab, Github, Exasol-DB, Spectrum Scale, JupyterLab, SPSS, RStudio, AutoAI, GPU, Multi-Instance GPU
- CP4D-API, GitLab-API, OpenShift-API
- ITGAINEntwicklung Knowledge Information Retrieval Assistant (RAG)DIGITAL AND ITSeptember 2024 - March 2025 (6 months)Hauptentwickler eines KI-gestützten Assistenzsystems nach dem RAG-Prinzip (Retrieval-Augmented Generation), das unternehmensinterne Datenquellen wie Confluence, SharePoint und Microsoft Teams integriert. Die Lösung ermöglicht eine ChatGPT-ähnliche Interaktion und beantwortet sowohl allgemeine als auch unternehmensspezifische Fragen, während die Datenhoheit und DSGVO-Konformität gewahrt bleiben. Die Implementierung erfolgte sowohl als On-Premises-Lösung als auch in der Azure Cloud.Aufgaben und Verantwortung:
- Hauptentwickler des Projekts.
- Datenextraktion und Verarbeitung durch automatisiertes Scraping verschiedener Unternehmensquellen (Confluence, SharePoint, Teams).
- Entwicklung und Implementierung einer skalierbaren Datenpipeline für das RAG-System.
- Optimierung der Modellinteraktion durch gezieltes Prompt Engineering.
- Generierung und Verwaltung von Embeddings zur effizienten Informationssuche.
- Bereitstellung und Deployment von LLMs in der Azure Cloud.
- Konzeption eines Evaluationsverfahrens zur Opti-mierung der Modellleistung.
Techstack:- Python, LangChain, Hugging Face, Ragas
- Large Language Models (LLMs), Azure OpenAI, Azure AI Studio, Ollama, Llama
- ChromaDB (Vektor-Datenbank), Embedding-Technologien
- Terraform, Docker
- Microsoft Graph API (SharePoint, Teams), Confluence API
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- B.Sc. Computer ScienceFernuniversität Hagen2023Breit angelegtes Informatikstudium mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Vermittlung fundierter Kenntnisse in algorithmischer Modellierung, Datenbank- und Softwareentwicklung. Vertiefung in Bereichen wie neuronale Netze, Data Mining und automatisiertes Lernen. Praktische Erfahrung durch Projekte und Forschungsarbeiten im KI-Kontext, u. a. am Lehrgebiet für Künstliche Intelligenz.
Certifications
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (gültig bis 01/2025, Legacy ab 04/2025)Microsoft2024
- Microsoft Certified: Azure Data FundamentalsMicrosoft2023