AI Engineer & Fractional CTO
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- 0 Referenzen
- 100‐135€/Stunde
- 60318 Frankfurt am Main
- auf Anfrage
- de | en
- 20.05.2026
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
nicht angegeben
1/2026 – 3/2026
TätigkeitsbeschreibungPost-acquisition Stabilisierung einer ESG-Compliance-Plattform für Asset Manager. Technisches Assessment, hands-on Umsetzung.
Eingesetzte QualifikationenPython, DevOps
3/2025 – offen
TätigkeitsbeschreibungAgentische KI-Systeme und Workflow-Automatisierung für Mittelstand und PE-Portfolio-Unternehmen. Multi-Agent-Systeme, LLM-Pipelines, Prozessautomatisierung.
Eingesetzte QualifikationenLangchain, Large Language Models, Machine Learning, Python
11/2023 – 7/2024
TätigkeitsbeschreibungSaaS-Tool zur Konvertierung von Webseiten in strukturiertes Markdown für GenAI. Aufgebaut, skaliert, verkauft.
Eingesetzte QualifikationenGolang, Python, Saas
1/2019 – 8/2025
TätigkeitsbeschreibungMulti-Tenant SaaS-Plattform für Multi-Asset-Management, Vermögensverwaltung, Buchhaltung, Steuern und Banking. Reguliertes Umfeld im Finanzdienstleistungsbereich. Engineering-Team von 0 auf 10+ aufgebaut. Generative AI Rollout.
Eingesetzte QualifikationenLangchain, Large Language Models, Docker, Kotlin, React (JavaScript library), Continuous Integration, Python, Saas, Software Architecture
nicht angegeben
8/2014 – 1/2019
TätigkeitsbeschreibungVom Werkstudenten zum CTO. ETL-Pipelines und Custom Multi-Label-Textklassifikation (scikit-learn). ML-Produkt für Mood/Occurrence Prediction und Film-Atmosphären-Klassifikation als Service.
Eingesetzte QualifikationenMachine Learning, Scikit-learn, ETL, Data Science, Python, Google Cloud
nicht angegeben
10/2012 – 12/2014
TätigkeitsbeschreibungIT-Infrastruktur für Kunden in ÖPNV, Banking und Versicherungen.
Ausbildung
Marburg
Gießen
Über mich
Über 10 Jahre als CTO und Co-Founder in europäischen Startups, inklusive Exit. MSc in AI & Machine Learning. Ich konzipiere und betreibe Multi-Agent-Systeme, LLM-Pipelines und Workflow-Automatisierungen. Parallel führe ich strukturierte Tech Due Diligences für PE-Fonds, VCs und M&A-Berater durch.
Stack: Python, LangChain, LangGraph, PydanticAI, PocketFlow, FastAPI, Docker, Terraform, PostgreSQL, pgvector, Supabase, n8n, AWS, GCP. MCP, RAG, Hybrid Retrieval, Prompt Engineering, Conversational AI.
Typische Projekte: Agentische KI-Systeme für Finanzdienstleister und SaaS-Unternehmen. LLM-gestützte Automatisierung von Geschäftsprozessen (Rechnungsverarbeitung, Transaktionsanalyse, Lead-Qualifizierung). Workflow-Automatisierung mit n8n, Make.com, Power Automate + KI-Integration. Buy-Side und Sell-Side Tech Due Diligence für PE/VC. Post-Merger technische Integration und Interim CTO.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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