Erfassen und aufbereiten
Automatisierte Abläufe erfassen unterschiedliche Medieninhalte und bereiten sie für Analyse, Suche und Retrieval auf.
KontextGründergeführtes produktives KI-System
Meine RolleGründer und KI Engineer für Produkt, Architektur, Backend, KI und Infrastruktur
Überprüfbares ErgebnisEin funktionsfähiges End-to-End-Produkt von der Erfassung bis zur Prüfoberfläche
Medienanalyse beginnt mit fragmentierten Belegen.
Relevante Informationen erreichen Teams über viele Quellen und Formate. Analysten benötigen einen konsistenten Weg, Inhalte zu erfassen, Quellen zu bewerten, verwandte Meldungen zu verbinden und die Belege hinter einer KI-Antwort zu prüfen.
Ein durchgängiger Ablauf von Rohdaten zu prüfbaren Ergebnissen.
Quellen analysieren
Glaubwürdigkeits- und Quellenanalysen erzeugen Signale, die im Produkt nachvollzogen werden können.
Meldungen und Belege verbinden
Story Clustering, Vektorsuche und fundierte Fragebeantwortung verbinden Ergebnisse mit unterstützendem Material.
Als Produkt bereitstellen
FastAPI Services und eine Nutzeroberfläche machen die Abläufe für Quellenprüfung, Suche und Analyse nutzbar.
Verantwortung für Produkt und Production Engineering.
Produkt und Architektur
Produktausrichtung, Systemgrenzen, Kernabläufe und den Weg von der technischen Fähigkeit zum nutzbaren Dienst definiert.
KI und Backend
Datenverarbeitung, Glaubwürdigkeitsanalyse, Story Clustering, pgvector Retrieval, fundierte Antworten und Produkt APIs entwickelt.
Cloud und Betrieb
Deployment, serverlose Inferenz, CI/CD, Monitoring und die Betriebsabläufe für ein produktives System umgesetzt.
Kontinuierliche Produktarbeit
Technische Entscheidungen mit Oberflächenanforderungen, Belegqualität, Release Prioritäten und Wartung verbunden.
Ein produktives System mit nachvollziehbaren Abläufen.
Ein vollständiges KI-Produkt statt eines isolierten Modells.
Das produktive System verbindet Medienerfassung, Quellensignale, Belegsuche, Backend-Services, Cloud-Betrieb und eine Prüfoberfläche. Das Ergebnis wird durch das funktionsfähige Produkt und seinen durchgängigen Betriebsumfang belegt.
Wo diese Umsetzungskompetenz Mehrwert schafft.
Vom KI-Prototyp zum Produktivsystem
Modelle und Daten mit Backend, Infrastruktur, Monitoring und Oberfläche für einen echten Release verbinden.
RAG und Wissensprodukte
Retrieval-Abläufe entwickeln, bei denen Nutzer die Belege hinter generierten Antworten prüfen können.
Medien- und Informationssysteme
Fragmentierte Eingaben in strukturierte Analyse, Suche und Prüfabläufe überführen.
Zuverlässiger Betrieb
Deployment und Beobachtbarkeit als Teil des Produkts planen, nicht erst nach dem Prototyp.
Soll ein KI-Prototyp produktiv werden?
Beschreiben Sie das aktuelle Produkt, technische Rahmenbedingungen und das gewünschte Release-Ergebnis.