About Till
KI-Implementierung für den Mittelstand – praxisnah, effizient und auf den Punkt.
Ich unterstütze kleine und mittelständische Unternehmen dabei, künstliche Intelligenz dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schafft: in internen Prozessen, im Kundenservice und in der Wissensorganisation.
Mein Schwerpunkt liegt auf drei Bereichen:
• LLM-Integration – Anbindung von Sprachmodellen wie OpenAI (GPT) und Anthropic (Claude) an bestehende Systeme und Workflows.
• RAG-Systeme – Aufbau intelligenter Wissensdatenbanken, die unternehmensinterne Dokumente durchsuchbar und nutzbar machen.
• KI-gestützte Automatisierung – Entwicklung von AI Agents und Workflows mit Tools wie n8n und Make, die wiederkehrende Aufgaben zuverlässig übernehmen.
Mein Ansatz: Kein Proof of Concept, das in der Schublade landet, sondern funktionierende Lösungen, die Ihr Team ab Tag eins nutzen kann. Ich arbeite eng mit Ihnen zusammen, um den konkreten Anwendungsfall zu verstehen – und liefere eine Implementierung, die sich in Ihre bestehende IT-Landschaft einfügt.
German
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English
Native or bilingual
Can work on-site
Düsseldorf (up to 50km)
Experience
- SelbstständigAI EngineerDecember 2025 - Today (7 months)Dusseldorf, NW, GermanyBeratung von Startups bei der Entwicklung und Umsetzung von KI-Strategien. Identifikation relevanter Use Cases, Konzeption passender Architekturen (RAG, Agentensysteme, Workflow-Automatisierung) und Begleitung bis zum produktiven Einsatz.
- ERGO Group AGAI EngineerOctober 2023 - Today (2 years and 9 months)40 Düsseldorf, GermanyAls AI Engineer bei ERGO entwickelte ich RAG-basierte Lösungen auf AWS (Sagemaker/Bedrock) und automatisierte die Bereitstellung von Data Products mit Terraform und Python. In Azure realisierte ich ähnliche GenAI-Anwendungen und entwarf wiederverwendbare Blueprints zur Skalierung unternehmensweiter Nutzung. Meine Arbeit umfasste sowohl Prototyping als auch produktive Cloud-Umgebungen.
- Dyvenia Data S.L.Data EngineerAugust 2022 - September 2023 (1 year and 1 month)Santa Cruz de Tenerife, SpainLeitete diverse Projekte als Data Scientist, Engineer und Analyst. Entwickelte Python-Connectoren für verschiedene Datenquellen, um nahtlose Datenintegration in die Data Lakes der Kunden (AWS, Azure) zu ermöglichen. Setzte Prefect als Orchestrierungstool ein, um standardisierte und maßgeschneiderte Ingestion-Flows zu erstellen. Erzielt bedeutende Erfolge, indem die Anzahl der Epics bei zwei Kunden innerhalb von drei Monaten von 3 auf12 erhöht wurde (mit entsprechendem Umsatzwachstum).
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Education
- Master WirtschaftswissenschaftenTechnische Universität Dortmund2022Master Wirtschaftswissenschaften