AI Solutions Architect
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- 26.05.2026
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
9/2025 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
End-to-End Konzeption und Umsetzung eines AI-Voice-Reception-
Assistenten und eines Self-Check-In-Kiosks für ein deutsches Hotel
mit 27 Zimmern. Drei Ausbaustufen über mehr als ein Jahr.
PHASE 1 — VOICE-ASSISTENTIN AUF 3RPMS PMS (LIVE SEIT 11/2025)
24/7 telefonische Gäste-Assistentin für Buchungsanfragen,
Verfügbarkeitsprüfungen, Wegbeschreibungen, FAQ und
Reservierungs-Workflows direkt im hauseigenen Property Management
System.
Stack: VAPI für Voice-Layer, Twilio für Telefonie, ElevenLabs und
Deepgram für Stimme und Transkription, n8n für Orchestrierung,
eigener Node.js MCP-Server mit GraphQL-Anbindung an 3RPMS, Docker
auf Hetzner.
PHASE 2 — MIGRATION AUF MEWS PMS (LIVE SEIT 05/2026)
Neuarchitektur der Assistentin nach Plattformwechsel des Hotels auf
Mews. Eigener MCP-Server in Python (FastMCP) mit Bearer-Auth,
Docker plus Traefik plus Let's Encrypt.
Acht produktive Tools für den Voice-Layer:
get_hotel_configuration, search_bookings, get_booking_info,
check_availability mit Preisen, create_reservation mit
Payment-URL, send_booking_sms über Twilio, get_hotel_info aus
Markdown-Knowledge-Base, plus Webhook-Handler für
mews/payment-updated mit SQLite-Dedup.
PCI-Scope strukturell auf Null gehalten (Kartendaten direkt
Mews plus Adyen). Hotel-Knowledge-Base als prompt-cached Markdown
statt RAG/Vector-DB. 48 von 48 Unit-Tests grün.
PHASE 3 — SELF-CHECK-IN-KIOSK (IN AKTIVER ENTWICKLUNG)
24/7 Outdoor-Self-Check-In auf Windows-Hardware (M700) mit 32-Zoll
Outdoor-Kiosk. Branded UI nach Hotel-Designstandards.
Fünf-Stufen-Flow: Splash, Sprachauswahl, Buchungssuche,
Bestätigung, Check-In.
Help-Modul mit lokalem Video-Player, Fehler-Bildschirm und
Operator-Call über VAPI Web SDK. Integration mit Tetlock
Smart-Locks für PIN-Code-basierten Zimmerzugang in Vorbereitung.
ERGEBNISSE
- Voice-Reception im produktiven 24/7-Betrieb seit über sechs Monaten
- Migration auf neue PMS-Plattform ohne Service-Unterbrechung
- PCI-Scope strukturell auf Null reduziert
API-Entwickler, Datenbankentwicklung, Docker, Generative KI, GPT, Graphql, Hotelrezeptionist, Postgresql, Prompt Engineering, Python, React (JavaScript library), Saas, SAS (Software), Vue.Js
4/2025 – 9/2025
Tätigkeitsbeschreibung
Konzeption und Umsetzung einer vollautomatischen
Multi-Platform-Reposting-Pipeline für ein osteuropäisches Reisebüro.
Das Unternehmen publiziert tägliche Last-Minute-Angebote über einen
Telegram-Kanal — Ziel war die automatische Verteilung dieser Posts
auf sieben Zielplattformen mit plattformspezifischer Bildaufbereitung
und Texten.
UMGESETZTE PIPELINE
Quell-Integration
Anbindung des Telegram-Kanals als Posting-Quelle. Erkennung neuer
Posts, Extraktion von Texten, Bildern und Metadaten.
Bildaufbereitung 1080×1080 Square-Format
Automatische 2×2-Collage aus mehreren Quellbildern, normalisierte
Auflösung, zentrierte Beschneidung, Branding-Overlay mit
Manager-Kontaktdaten.
Sieben Zielplattformen
Instagram, Facebook, TikTok, Pinterest, Threads, X und LinkedIn —
jede mit eigener API-Integration, eigenen Format- und
Längenanforderungen.
Per-Platform Caption-Adaption
GPT-basierte Anpassung der Caption pro Plattform: angepasste Längen,
Hashtag-Strukturen, plattformspezifische Limits (z.B. Pinterest
Titel-Limit, Telegram Media-Group Caption 1024 Zeichen mit
Ellipsis-Truncate).
Manager-Routing
13 hinterlegte Kontaktkarten der Reisebüro-Manager. Automatische
Auswahl der passenden Karte anhand von Namens- oder
Telefonnummern-Erkennung in der Caption.
ARCHITEKTUR
Modulare Pipeline-Architektur mit konfigurierbaren Prozessor-Ketten.
Jeder Pipeline-Schritt ist ein eigenständiger Prozessor mit klar
definierten Inputs und Outputs. Tenant-isolierte Konfiguration über
PostgreSQL. Asynchrone Verarbeitung über Celery.
STACK
Python, FastAPI, Celery, PostgreSQL, Docker auf Hetzner.
Bildverarbeitung mit Pillow, Asset-Storage und Lieferung über
Cloudinary. AI-Layer mit OpenAI API. Telegram Bot API als Quelle,
Instagram Graph API, Facebook Graph API, TikTok Content Posting API,
Pinterest API, Threads API, X API v2, LinkedIn API als Ziele.
ERGEBNIS
Pipeline produktiv übergeben. Tägliche Posting-Aktivität ohne
manuellen Eingriff. Skalierte später zu weiteren Iterationen
(siehe Folgeprojekt Instagram-Erweiterung 2026).
API-Entwickler, Bildverarbeitung, Generative KI, GPT, Postgresql, Python
Ausbildung
Über mich
einer Vorgeschichte als Geschäftsführer im Mittelstand. Diese Kombination
ist selten und für meine Auftraggeber wertvoll: ich verstehe nicht nur
die Technologie, sondern auch die Geschäftsprozesse, in die sie eingebettet
wird.
Mein Ansatz: Ich arbeite mit AI als Team. Ich denke, sie baut. Claude Code
dient als Architektur- und Produktentwicklungs-Co-Pilot. So entstehen
komplexe Systeme in Wochen statt Monaten, mit einer typischen Time-to-ROI
von 4 bis 12 Wochen.
WAS ICH LIEFERE
AI-Agenten und RAG-Systeme
Mehrstufige autonome Agenten mit Memory, Retrieval-Augmented Generation,
MCP-Server-Integration. Anwendungsfälle: Wissensmanagement,
Lead-Qualifizierung, autonome Recherche, Customer Support.
Voice-Assistenten
LLM-basierte Sprachflüsse für Telefonie — 24/7 erreichbar. Reale Praxis:
eine Voice-Reception-Assistentin für ein deutsches Hotel, im
Produktivbetrieb mit Anbindung an das hauseigene Property Management
System über GraphQL und einen eigenen MCP-Server.
Workflow-Automation
End-to-End Automatisierung mit Make (zertifiziert) und n8n:
Content-Pipelines, Lead-Routing, Backoffice-Prozesse, CRM-Integrationen.
Typische Reduktion manueller Aufgaben: 30 bis 70 Prozent.
Custom AI SaaS
Multi-Tenant SaaS-Architekturen von der grünen Wiese bis zum Deployment.
Reale Praxis: ein eigenes AI-Content-Produkt mit zahlenden Kunden,
gebaut auf FastAPI, Celery, Nuxt 3, PostgreSQL, Docker, Hetzner. Ein
weiteres Produkt im Übersetzungsbereich, ebenfalls mit zahlender
Kundschaft.
TECH-STACK
AI-Layer: OpenAI API, Anthropic API, VAPI, ElevenLabs, Deepgram, MCP
Backend: Python, FastAPI, Celery, Node.js, REST APIs, GraphQL
Frontend: Nuxt 3, Vue, Tailwind
Daten: PostgreSQL, Supabase, Vector-Datenbanken
Infrastruktur: Docker, Hetzner
Automation: Make (Intermediate-Zertifizierung), n8n
Dev-Tools: Claude Code
VOR DER AI-SPEZIALISIERUNG
Über 12 Jahre als Geschäftsführer mittelständischer Unternehmen mit
Gesamtverantwortung für Vertrieb, Operations, Personal und Finanzen.
Konzeption und Umsetzung eines eigenen ERP-/Warenwirtschaftssystems mit
Datenbank- und Schnittstellenentwicklung. Aufbau eines
Fintech-Geschäftsmodells im Bereich Alternativfinanzierung. Aufbau
internationaler Kunden- und Partnernetzwerke in DACH, GUS und EU.
Davor zwei Jahre Geschäftsführer eines Smart-Building-Unternehmens
(Loxone-basierte Gebäudeautomation).
ARBEITSWEISE
- Remote-first, aktuell Sitz in Bielefeld (NRW), vor Ort in Westfalen und
Umgebung problemlos möglich
- Reverse Charge fähig nach Paragraph 13b UStG — für deutsche
B2B-Kunden steuerlich neutral
- Direkter, ehrlicher Kommunikationsstil. Ich sage zu, was machbar ist,
und sage frühzeitig, wenn ein Scope nicht hält
- Übergabe und Dokumentation gehören zum Lieferumfang
- Sprachen: Deutsch (verhandlungssicher, C1), Englisch (gut, B2),
Russisch und Ukrainisch (Muttersprache)
PASSEND FÜR
- Mittelständische Unternehmen, die AI nicht als Buzzword nutzen wollen,
sondern als konkretes Werkzeug zur Prozessverbesserung
- Agenturen und Beratungen, die einen erfahrenen Architekten für
AI-Komponenten in Kundenprojekten brauchen
- SaaS-Unternehmen, die AI-Features in ihr Produkt integrieren oder ein
AI-Produkt von Grund auf aufbauen möchten
NICHT PASSEND FÜR
- Pure Coding-Aufträge ohne Architekturanteil — dafür gibt es
spezialisierte Entwickler zu günstigeren Stundensätzen
- Projekte ohne klaren Business-Case oder ohne Ansprechpartner mit
Entscheidungsbefugnis
Weitere Kenntnisse
Embeddings, MCP-Server-Entwicklung. Anforderungsanalyse,
Discovery-Workshops, Stakeholder-Management, Projektsteuerung mit
Trello. Git, Docker, Linux-Server-Administration (Hetzner).
B2B-Vertrieb und Verhandlung im Mittelstand, internationales
Kunden- und Partnernetzwerk (DACH, GUS, EU). ERP- und
CRM-Integration, Datenbankentwicklung, Schnittstellenentwicklung.
Smart-Home-Automation auf Basis Loxone. Geschäftsmodell-Entwicklung
und operative Skalierung im Mittelstand.
Persönliche Daten
- Ukrainisch (Muttersprache)
- Deutsch (Fließend)
- Russisch (Fließend)
- Englisch (Gut)
- Europäische Union
- Schweiz
- Vereinigte Staaten von Amerika
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