CASE STUDIES
KI-Projekte & Engineering Case Studies
Fünf Systeme aus produktivem Fullstack-Engineering, AI Agents, Dokumenten-KI und Computer Vision. Die Case Studies zeigen jeweils das Ausgangsproblem, meinen konkreten Beitrag, die Architektur und ein nachvollziehbar gemessenes Ergebnis.
- Case Studies
- 5Case Studies
- System im Produktivbetrieb
- 1System im Produktivbetrieb
- Releases auf PyPI
- 5Releases auf PyPI
IM PRODUKTIVBETRIEB
KLICKin
Die Karriereplattform der Hochschule Aalen – seit dem Start im Produktivbetrieb und heute mit über 550 registrierten Nutzern.
AUFTRAGGEBER
- Ausgangsproblem
- Getrennte Lösungen für Stellenbörse, Profile und Karrieremessen sollten in einer dauerhaft betreibbaren Hochschulplattform zusammenkommen.
- Ergebnis
- 550+ registrierte Nutzer
- Mein Beitrag
- Fullstack-Entwicklung, DevOps und Betrieb
- registrierte Nutzer
- 550+registrierte Nutzer
- Commits von mir
- 464/467Commits von mir
- SQL-Migrationen
- 25SQL-Migrationen
WEITERE CASE STUDIES
Chelaro
- Ausgangsproblem
- Eine KI an Finanzdaten zu lassen hieß bisher: Entweder sie darf schreiben und die Herkunft einer Zahl geht verloren, oder sie darf nichts und spart keine Arbeit.
- Ergebnis
- 8 typisierte Werkzeuge, 0 mit Schreibrecht
- Mein Beitrag
- Produkt, Architektur, Umsetzung und Veröffentlichung
Academic DeepSearch
- Ausgangsproblem
- Bei Deep Research fehlte eine prüfbare Kette von jeder Behauptung zur zugelassenen Quelle und zum Gegenbeleg.
- Ergebnis
- 8-stufiger deterministischer Research-Graph
- Mein Beitrag
- Konzeption, Architektur und Entwicklung
Optical Context MCP
- Ausgangsproblem
- OCR-lastige PDFs füllen den Kontext von Vision-LLMs schnell; reine Textextraktion verliert dabei Layout, Tabellen und Zeichnungen.
- Ergebnis
- 9.076 geprüfte Trainingsbilder
- Mein Beitrag
- Konzeption, Entwicklung und Veröffentlichung
KI-Kanalinspektion
- Ausgangsproblem
- Inspektoren mussten Kanalvideos Bild für Bild prüfen; ein kritischer Befund konnte dadurch bis zu sieben Tage unterwegs sein.
- Ergebnis
- 90 % gemessene Zeitersparnis
- Mein Beitrag
- Fullstack und ML im Dreierteam
Passt das zu dem, was du vorhast?
Ich baue Systeme, die produktiv laufen sollen statt nur zu demonstrieren. Wenn das zu deinem Vorhaben passt, schreib mir.