Technische Beratung und Umsetzung für moderne Datenarchitekturen und intelligente Systeme
Freiberuflicher Consultant mit Fokus auf Data Engineering, KI-Integration und Prozessautomatisierung. Ich begleite Unternehmen von der Datenstrategie bis zur produktiven Umsetzung – pragmatisch, skalierbar und auf echten Mehrwert ausgerichtet.
Studium Data Science & ML Engineering an der Universität Paris-Sorbonne, mit einem Kooperationsprojekt der Stadt Paris – Entwicklung eines Algorithmus zur Vorhersage des Schweregrades von Verkehrsunfällen in Frankreich.
Praktische Projekterfahrung in der Entwicklung von Datenpipeline-Architekturen für Unternehmenskunden. IHK-zertifiziert.
Als freiberuflicher Consultant begleite ich Unternehmen auf dem Weg von rohen Daten zu belastbaren Entscheidungen – vom ersten ETL-Prozess bis hin zu autonomen KI-Agenten, die Geschäftsprozesse eigenständig steuern.
Mein Ansatz verbindet solide Datentechnik mit dem Pragmatismus des Mittelstands: keine Over-Engineering, sondern skalierbare Lösungen, die im Alltag funktionieren und echten Mehrwert erzeugen.
Design und Implementierung robuster Datenpipelines, die heterogene Quellsysteme zuverlässig zusammenführen. Von klassischen Batch-Prozessen bis zu ereignisgesteuerten Streaming-Architekturen – mit dem Fokus auf Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und wartbarem Code.
Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Strecken mit Monitoring, Fehlerbehandlung und automatischer Benachrichtigung
Anbindung von ERP-, CRM- und Cloud-Systemen über REST-APIs, Webhooks und Datenbankconnectors
Validierung, Deduplizierung und Normalisierung für saubere, konsistente Datengrundlagen
Workflow-Steuerung und Scheduling für komplexe, abhängige Datenprozesse
Aufbau moderner Datenplattformen und -architekturen, die mit dem Unternehmen wachsen. Von der Auswahl der richtigen Technologien bis zum produktiven Betrieb – mit klarem Blick auf Kosten, Komplexität und Zukunftssicherheit.
Konzeption und Aufbau zentraler Datenspeicher für Analytics, Reporting und ML-Workloads
Skalierbare Lösungen auf AWS, Azure oder GCP – vom Prototyp bis zum produktiven System
Ereignisgesteuerte Architekturen für zeitkritische Daten und reaktive Systeme
Strukturierung von Daten nach bewährten Methoden für schnellen Zugriff und einfache Pflege
Entwicklung praxisnaher KI-Anwendungen, die auf vorhandene Unternehmensdaten aufbauen und echte Geschäftsprobleme lösen – ohne unnötige Komplexität. Von klassischem Machine Learning bis zu generativen Sprachmodellen (LLMs), eingebettet in bestehende Prozesse.
Einbindung großer Sprachmodelle (GPT-4, Claude, Mistral) in Workflows und Fachanwendungen
Aufbau von Retrieval-Augmented Generation für unternehmensspezifisches Wissen und Dokumentensuche
Training, Evaluierung und Deployment von Vorhersagemodellen für strukturierte Geschäftsdaten
Systematische Optimierung von KI-Inputs für zuverlässige, reproduzierbare Ergebnisse
Entwicklung autonomer KI-Agenten, die eigenständig planen, Tools verwenden und mehrstufige Aufgaben ausführen. Von einfachen Automatisierungen bis zu komplexen Multi-Agent-Systemen, die Geschäftsprozesse selbständig steuern und überwachen.
Interesse an einer Zusammenarbeit? Ich freue mich über eine unverbindliche Anfrage – ob für ein konkretes Projekt, eine technische Beratung oder einen ersten Austausch.
Verantwortlich für die Datenverarbeitung auf dieser Website ist Daniel Sima, An der Martinskirche 2a, 35041 Marburg (siehe Impressum).
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