AI & System Architecture Consultant | Prozessautomatisierung & Generative KI

Im Rahmen eines strategischen Projekts im Automotive-Umfeld übernehme ich eine zentrale Rolle beim Aufbau einer tragfähigen Struktur für die Entwicklung und Integration zukünftiger Funktionen im Bereich Augmented Reality. Der Schwerpunkt meiner Tätigkeit liegt auf domänenübergreifenden Architekturaufgaben, insbesondere der strukturierten Modellierung von Systemgrenzen, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen. Ich wirke an der Definition technischer Zielbilder mit, berate zu architekturrelevanten Aspekten von Anforderungen und Funktionen und unterstütze beim Aufbau einer skalierbaren, nachvollziehbaren und wartbaren Systemarchitektur.
Neben der Architekturarbeit unterstütze ich auch bei der Koordination und operativen Umsetzung von Integrationsprozessen, etwa durch die Abstimmung von Entwicklungsständen, die Begleitung von Downmerge- und Release-Flows sowie die Absicherung technischer Übergänge zwischen Fachdomänen und Systemintegration. Dabei achte ich auf eine konsistente und robuste Verzahnung von Anforderungen, Implementierung und Test.
Ein weiterer Fokus liegt auf der Analyse von System- und UI-Performance. Hier identifiziere ich potenzielle Schwachstellen in der Datenverarbeitung, Kommunikation oder Darstellung, leite Ursachen ab und unterstütze die Ableitung technischer Optimierungsmaßnahmen.
Zudem entlaste ich das Testmanagement durch die Konzeption und Einführung gezielter Automatisierungslösungen, um die Wiederverwendbarkeit, Effizienz und Absicherung im Entwicklungsprozess nachhaltig zu steigern.
Die Rolle verlangt ein hohes Maß an interdisziplinärem Denken, technischer Weitsicht und konzeptioneller Klarheit – sowohl in der Gestaltung robuster Architekturen als auch in der systematischen Unterstützung von Integration, Performanceanalyse und Testabsicherung.

Im Rahmen eines eigenentwickelten KI-Dienstleistungsangebots konzipierte und realisierte ich einen generischen Crawler-Agenten, der webbasierte Informationen automatisch erfasst, strukturiert und KI-basiert auswertet. Ziel war es, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, relevante Inhalte wie Nutzerfeedback, Marktbewegungen oder technische Problemberichte frühzeitig zu erkennen – ohne manuelle Recherche oder Analyseaufwand.
Die technische Lösung besteht aus einer modularen Automatisierungsplattform, die Scraping, Datenanreicherung und Large-Language-Model-Analytik in einem durchgängigen Prozess kombiniert. Die Architektur erlaubt es, beliebige Foren, News-Portale oder Produktseiten zu analysieren, wobei die Ausgabe sowohl als strukturierter JSON-Datensatz als auch als verdichtete semantische Zusammenfassung erfolgt.
Zentrale Funktionen des KI-Crawlers:

• Automatisierte Websuche & Scraping-Logik (via APIs, Custom Selectors & Crawling-Protokolle)
• On-the-fly-Datenanreicherung mit Metadaten (z. B. Quelle, Sprache, Relevanzscore)
• Analyse & Extraktion durch KI-Agenten (Zero-Shot-Prompting, Named Entity Extraction, Clustering)
• Individuelle Filterung & Weiterleitung der Ergebnisse in bestehende Tools (z. B. Google Sheets, Data Pipelines)
• Fehlerrobustes, skalierbares Setup in einem orchestrierten Automatisierungstool (n8n)

Darüber hinaus wurde ein systematischer Prompt-Engineering-Prozess eingeführt, um thematische Extraktionen flexibel und projektbezogen zu steuern – etwa für technische Probleme in spezifischen Fahrzeugkategorien, Feedback zu Connected Services oder regulatorische Hinweise aus Newsbeiträgen.
Anwendungsfälle: Feldanalyse in der Automobilindustrie, Monitoring digitaler Touchpoints, Wettbewerbsbeobachtung, Issue Tracking im Kontext von Connected Services & OTA-Funktionalität.
Wirkung: Das System ersetzte bis zu 90 % manueller Recherchearbeit, ermöglichte präzisere und schnellere Entscheidungsgrundlagen und ist flexibel für zukünftige Automatisierungsprojekte adaptierbar. Das Tool wurde mehrfach in Pitches und Prototypen in Kundengesprächen eingesetzt und bildet die technologische Basis für eine geplante Produktisierung als KI-Agenten-Service.

Für ein wachstumsorientiertes Startup habe ich die Entwicklung einer mobilen Echtzeit-Vermittlungsplattform mit Flutter verantwortet, die eine spontane, standortbasierte Buchung von Dienstleister:innen ermöglicht. Ziel war es, Nutzer:innen jederzeit und ortsunabhängig den direkten Zugang zu verfügbaren Angeboten in ihrer Umgebung zu bieten – mit Fokus auf hohe Nutzerfreundlichkeit und sofortige Verfügbarkeit.
Ich übernahm die vollständige technische Umsetzung der Cross-Plattform-App – von der Frontend-Entwicklung mit Flutter über das Design der App-Architektur bis hin zur Integration externer Dienste. Zentrale Funktionen der App umfassten:

• Kartenintegration mit Live-Positionen von Dienstleister:innen in der Nähe
• Push-Notifications für Buchungsbestätigungen, Statusänderungen und neue Anfragen
• In-App-Chat für die direkte Kommunikation zwischen Anbieter:in und Kund:in
• Buchungslogik mit Echtzeitverfügbarkeit, Zeitfensterverwaltung und Matching-Mechanismus

Die App unterstützte zwei Nutzerrollen mit jeweils angepasstem Interface und war auf hohe Reaktionsgeschwindigkeit und mobile Alltagstauglichkeit optimiert. Zusätzlich beriet ich das Startup bei der Backend-Anbindung, der Auswahl skalierbarer Technologien sowie bei Themen wie Deployment, Qualitätssicherung und kontinuierlicher Weiterentwicklung.
Das Ergebnis war ein MVP mit hohem Reifegrad, das als technische Basis für die weitere Markteinführung und Investorengespräche diente.