Analyse fachlicher Anforderungen und Geschäftsprozesse sowie Überführung geeigneter AI-Use-Cases in technische Lösungskonzepte. Umsetzung und AI-gestützte Anbindung domänenspezifischer Business Services über Function/Tool Calling und MCP, - z.B. Tax Management, Order-to-Cash, Product Management sowie AI-gestützte Catalog Search.

Verbindung von LLMs mit Unternehmensdaten, Geschäftslogik und Workflows durch:

• Standardisierte Bereitstellung und Integration von Business Services über Model Context Protocol (MCP). 
  
• Provider-unabhängige AI/LLM-Integration über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle. 
• Strukturierte  LLM-Ausgaben und Function/Tool Calling mit JSON-Schemata und typisierten .NET-DTOs. 
• Übergabe berechtigungs- und kontextgesteuerter Daten an das LLM. 
• PostgreSQL-basierte Daten- und Retrieval-Anbindung. 
• Security- und Guardrail-Mechanismen für PII, Prompt Injection und kontrollierte Tool-Nutzung.
• Automatisierte Tests und LLM-Evaluation für Correctness und Regressionsschutz. 
• Produktiver Betrieb containerisierter Services mit Docker/Kubernetes sowie Bereitstellung über Container-Registries in AWS bzw. Azure.

Ergebnis:

Skalierbare, sichere und produktive AI-Integrationskomponenten statt eigener Modellentwicklung ? mit providerunabhängiger AI/LLM-Anbindung, MCP- und Function/Tool-Integration, Unternehmensdatenzugriff sowie orchestrierten AI-gestützten Geschäftsprozessen.

Modernisierung einer komplexen Anwendungslandschaft mit Silostrukturen: Umstellung auf eine daten-getriebene, modulare Cloud-Architektur (AWS-basiert).

• HERMES-konforme Governance,
• Anwendung agiler Methoden (Scrum, Kanban, SAFe)
• Java-Developer ? Entwicklung eines Security-Prototyps für die AGATE-Integration (Authentifizierung und Föderation) mit BTB/CISARDA auf Basis von Spring Boot, Keycloak und AWS.
• Künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen des Prototyping und der persönlichen Assistenz
• Technische DevOps-Dokumentation, um die produktive Nutzung von Cloud-Services zu ermöglichen.

Verantwortlichkeiten:

• Aktive Steuerung des Projekts,
• das formale Erlangung der Durchführungsfreigabe (HERMES-Umsetzung),
• die Erstellung der technischen Dokumentation, die als Grundlage für die Roadmap-Planung, Kostenschätzungen, die Definition des Minimum Viable Product (MVP) sowie den Start der Teilprojekte diente.

Entwicklung AI-gestützter Sprachprototypen für die Integration von Amazon Alexa in KMU-Software (Sprach- und Bildschirmsteuerung über Echo Show).

• Ziel: Steuerung von Geschäftsprozessen durch natürliche Sprachinteraktion.

• Design/Implementierung kundenspezifischer Alexa-Skills (ASK).
• Entwicklung des Skill-Event-Handlers (C#/.NET Core 3.1) als AWS-Lambda-Funktion.
• Gestaltung von APL-Dialogen/UI-Flows.
• Prototypen für Bestellprozesse (Versand via AWS SES).
• Sicherheit: Zugriffsverwaltung mit Azure Active Directory & Key Vault.

Weiterentwicklung der HMI-Plattform für Field-Xpert-Gerätekonfigurationen in der Prozessautomatisierung.

• Unterstützung verschiedener Feldbus-Protokolle (HART, Modbus, TCP/IP).
• Integration in CI/CD-Architekturen.

• Entwicklung und Migration von HMI 2.x DTM-Komponenten.
• Implementierung einer tabletgestützten Gerätekonfiguration für die Anlagenverwaltung.
• Integration von Monitoring- und Diagnosefunktionen (Predictive Maintenance).