Konzeption und Implementierung von Data Philter, einer Sovereign AI Enterprise-Grade Plattform für datenschutzkonforme KI-Agenten. Der Ansatz verfolgt eine Local-First -Strategie (Air-Gapped,On-Premise, Edge), bei der spezialisierte "Tool-Calling Agents" lokal oder in privaten Clustern laufen. Die Architektur ist über Kubernetes skalierbar und nutzt GPU-Beschleunigung (Nvidia GPU Operator) für High-Performance-Inferenz, integriert bei Bedarf aber auch Cloud-Modelle wie Azure OpenAI Service oder AWS Bedrock. Architektur und Entwicklung von Data Philter, einer agentenbasierten "Sovereign AI" Middleware. Fokus auf Public Sector (VS-NfD), DORA-konforme Umgebungen (Banken) und Industrial Edge. Bringt eine fertige "AI-in-a-Box" Architektur mit. Spart dem Kunden 6+ Monate Entwicklungszeit für Compliance-konforme KI. Die Architektur ist über Kubernetes skalierbar und nutzt GPU-Beschleunigung (Nvidia GPU Operator) für High-Performance-Inferenz. Sie bietet eine fertige "AI-in-a-Box" Lösung, die Entwicklungszeit massiv reduziert.
Auf Basis der Open-Source-Plattform LibreChat wurde die prototypische Entwicklung eines persönlichen KI-Assistenten für Investitionsentscheidungen vorangetrieben. Das Kernkonzept war die Nutzung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Analyse von Finanzdaten und -nachrichten. Zusätzlich wurde prototypisch die Integration von YouTube-Transkriptionen bekannter Finanzinfluencer implementiert. Ziel war es, Anlegern ein Werkzeug zur Verfügung zu stellen, das komplexe Fragen zu Aktien und Märkten beantworten kann Die technische Umsetzung umfasste folgende Punkte:
Konzeption und Implementierung einer produktionsbereiten NLWeb-Implementierung auf der Wordpress-Seite. Entwicklung eines Chatbots, der das Wissen von der Unternehmenswebsite, einschließlich Blog und Wiki, nutzt
Konzeption, Implementierung und Betrieb einer Cloudlösung für den Betrieb der iunera Microservice Architektur zur Analyse und Auswertung von Ein-/Aussteigerdaten und der Vorhersage von Belegungsdaten einzelner Busse und Bahnen. Die Cloudlösung ist komplett auf einem selbstgehosteten baremetal Kubernetes Cluster bereitgestellt mit einer vollständigen Containerisierung aller Dienste (incl. redundante Datenbanken). Entwicklung- und Testsysteme werden auf AKS bereitgestellt. Die Gesamtlösung besteht aus folgenden Eckpunkten:
Umfassende Architektur- und Implementierungstätigkeiten in den Bereichen Cloud Governance, Automatisierung und Betrieb der konzernweiten AWS und Azure Clouds
Neubewertung der Anforderungen sowie Refactoring, Anpassung der Architektur und die Implementierung eines konzernweiten Datalakes ATLAS auf Basis der Data Management Platform (DMP) zur Speicherung, Aufbereitung, Weiterverarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten. Die Architektur ist im Projektzeitraum mit folgenden Eckpunkten bewerten, abgepasst und teilweise neu entworfen sowie dessen Implementierung, durch das Entwicklungsteam und mich selbst umgesetzt worden:
Globale Architektur der Konzernsicherheitslösung Cooperate Security Platform für die konzernweite Erfassung von sicherheitsrelevanten Vorfällen. Die Architektur ist im Projektzeitraum mit folgenden Eckpunkten entworfen und die Implementierung, durch die Entwicklungsteams, entsprechend gemanaged worden:
Diplom Wirtschaftsinformatiker (FH)
IT Fachinformatiker / Systemintegration
Kurzprofil:
KI REFERENZ PROJEKT: SOVEREIGN ENTERPRISE AI PLATFORM
KEY FEATURES
TECH STACK
MEHRWERT & BUSINESS IMPACT
ERFAHRUNG & KENNTNISSE
Projektmanagement:
Containerisierung:
DevOps/IaC/GitOps:
Cloud & Virtualisierung:
BigData
INFRASTRUKTUR:
Plattformen / Frameworks:
Blockchain & Crypto:
SAP:
Geo Information - & Location Based Services:
Demos:
Gerne Livedemos der genannten Lösungen in einem Interview
Relevante Arbeiten in Enterprise AI, Cloud Data Lakes und Big Data:
Konzeption und Implementierung von Data Philter, einer Sovereign AI Enterprise-Grade Plattform für datenschutzkonforme KI-Agenten. Der Ansatz verfolgt eine Local-First -Strategie (Air-Gapped,On-Premise, Edge), bei der spezialisierte "Tool-Calling Agents" lokal oder in privaten Clustern laufen. Die Architektur ist über Kubernetes skalierbar und nutzt GPU-Beschleunigung (Nvidia GPU Operator) für High-Performance-Inferenz, integriert bei Bedarf aber auch Cloud-Modelle wie Azure OpenAI Service oder AWS Bedrock. Architektur und Entwicklung von Data Philter, einer agentenbasierten "Sovereign AI" Middleware. Fokus auf Public Sector (VS-NfD), DORA-konforme Umgebungen (Banken) und Industrial Edge. Bringt eine fertige "AI-in-a-Box" Architektur mit. Spart dem Kunden 6+ Monate Entwicklungszeit für Compliance-konforme KI. Die Architektur ist über Kubernetes skalierbar und nutzt GPU-Beschleunigung (Nvidia GPU Operator) für High-Performance-Inferenz. Sie bietet eine fertige "AI-in-a-Box" Lösung, die Entwicklungszeit massiv reduziert.
Auf Basis der Open-Source-Plattform LibreChat wurde die prototypische Entwicklung eines persönlichen KI-Assistenten für Investitionsentscheidungen vorangetrieben. Das Kernkonzept war die Nutzung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Analyse von Finanzdaten und -nachrichten. Zusätzlich wurde prototypisch die Integration von YouTube-Transkriptionen bekannter Finanzinfluencer implementiert. Ziel war es, Anlegern ein Werkzeug zur Verfügung zu stellen, das komplexe Fragen zu Aktien und Märkten beantworten kann Die technische Umsetzung umfasste folgende Punkte:
Konzeption und Implementierung einer produktionsbereiten NLWeb-Implementierung auf der Wordpress-Seite. Entwicklung eines Chatbots, der das Wissen von der Unternehmenswebsite, einschließlich Blog und Wiki, nutzt
Konzeption, Implementierung und Betrieb einer Cloudlösung für den Betrieb der iunera Microservice Architektur zur Analyse und Auswertung von Ein-/Aussteigerdaten und der Vorhersage von Belegungsdaten einzelner Busse und Bahnen. Die Cloudlösung ist komplett auf einem selbstgehosteten baremetal Kubernetes Cluster bereitgestellt mit einer vollständigen Containerisierung aller Dienste (incl. redundante Datenbanken). Entwicklung- und Testsysteme werden auf AKS bereitgestellt. Die Gesamtlösung besteht aus folgenden Eckpunkten:
Umfassende Architektur- und Implementierungstätigkeiten in den Bereichen Cloud Governance, Automatisierung und Betrieb der konzernweiten AWS und Azure Clouds
Neubewertung der Anforderungen sowie Refactoring, Anpassung der Architektur und die Implementierung eines konzernweiten Datalakes ATLAS auf Basis der Data Management Platform (DMP) zur Speicherung, Aufbereitung, Weiterverarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten. Die Architektur ist im Projektzeitraum mit folgenden Eckpunkten bewerten, abgepasst und teilweise neu entworfen sowie dessen Implementierung, durch das Entwicklungsteam und mich selbst umgesetzt worden:
Globale Architektur der Konzernsicherheitslösung Cooperate Security Platform für die konzernweite Erfassung von sicherheitsrelevanten Vorfällen. Die Architektur ist im Projektzeitraum mit folgenden Eckpunkten entworfen und die Implementierung, durch die Entwicklungsteams, entsprechend gemanaged worden:
Diplom Wirtschaftsinformatiker (FH)
IT Fachinformatiker / Systemintegration
Kurzprofil:
KI REFERENZ PROJEKT: SOVEREIGN ENTERPRISE AI PLATFORM
KEY FEATURES
TECH STACK
MEHRWERT & BUSINESS IMPACT
ERFAHRUNG & KENNTNISSE
Projektmanagement:
Containerisierung:
DevOps/IaC/GitOps:
Cloud & Virtualisierung:
BigData
INFRASTRUKTUR:
Plattformen / Frameworks:
Blockchain & Crypto:
SAP:
Geo Information - & Location Based Services:
Demos:
Gerne Livedemos der genannten Lösungen in einem Interview
Relevante Arbeiten in Enterprise AI, Cloud Data Lakes und Big Data: