Charles N.

Sie suchen Unterstützung beim Aufbau robuster Datenpipelines, bei Python-Backend-Entwicklung, OCR-Integration oder dokumentenbasierten KI-Workflows? Ich helfe Unternehmen dabei, heterogene Dokumente und Datenquellen strukturiert zu erfassen, zu automatisieren, zu prüfen und für Analyse, Klassifikation, Reporting oder Modell-Evaluierung nutzbar zu machen.

Mein Schwerpunkt liegt auf Python, SQL, ETL-Automatisierung, Datenqualität, Datenvalidierung, Dashboards und dokumentierten Datenflüssen. Ich entwickle pragmatische Lösungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern auch nachvollziehbar, wartbar und für Fachanwender verständlich bleiben.

Besonders stark bin ich in Projekten rund um Dokumentenverarbeitung und Prozessautomatisierung: OCR-Workflows mit Tesseract/OpenCV, Bildvorverarbeitung, automatische Dokumentenklassifikation, Pseudonymisierung sensibler Daten, strukturierte Datenextraktion, einfache Operator-Dashboards und automatisierte PDF- oder Audit-Berichte.

Mit meinen eigenen Anwendungen DocuFisc und Amtklarpro habe ich bereits KI-gestützte Dokumentenlösungen umgesetzt: Rechnungen, Behördenbriefe und PDFs werden analysiert, relevante Informationen extrahiert, Fristen oder Inhalte erkannt und in verständliche Ergebnisse übersetzt. Dadurch bringe ich nicht nur theoretisches Wissen mit, sondern praktische Umsetzungserfahrung von der Idee bis zur nutzbaren Anwendung.

Typische Projekte, die ich übernehme: Aufbau von Datenpipelines, Backend-Entwicklung mit Python, Automatisierung manueller Prozesse, OCR- und Dokumentenworkflows, Datenbereinigung, Validierungslogiken, Reporting, Dashboards, Audit-Dokumentation sowie Zuarbeit für KI- oder Machine-Learning-Evaluierungen.

Ich arbeite strukturiert, dokumentiere sauber und denke lösungsorientiert. Mein Ziel ist es, aus unübersichtlichen Daten und Dokumenten klare, automatisierte und belastbare Prozesse zu machen.