Ich helfe Unternehmen, AI in nutzbare interne Tools,
Prozessautomatisierungen und Production-ready Systeme zu
übersetzen – von der Konzeption bis zum Betrieb.
Wir klären Ziel, Kontext und Prioritäten. Du gehst mit einem klaren nächsten Schritt und realistischem Scope aus dem Gespräch.
02
Konzept & technische Empfehlung
Du erhältst eine konkrete Empfehlung mit Optionen, Aufwand und Risiken, damit Entscheidungen schnell und sauber getroffen werden.
03
Umsetzung & Iteration
Wir liefern in kurzen Iterationen. Best Practices, nachvollziehbare Änderungen und saubere Übergaben sind Standard.
04
Livegang & Weiterentwicklung
Zum Livegang gibt es einen klaren Plan. Danach optimieren wir gezielt weiter, wenn es messbaren Mehrwert bringt.
Über mich
Blick für Produkt und Design.
Hi, ich bin Martin. Als AI Engineer und Data Scientist bei CHECK24
habe ich an Machine-Learning-Systemen, APIs und AI-nahen Workflows
in einem skalierten digitalen Produktumfeld gearbeitet – von
klassischem ML bis zu modernen LLM-Integrationen, mit Fokus auf
Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.
Bei LLM/AI Trends bin ich immer up-to-date, aber pragmatisch: Nur
was stabil, schnell und bezahlbar ist, wird in produktive Systeme
eingesetzt. Durch den direkten Austausch mit Entscheidungsträgern
halte ich Kommunikation kurz und präzise.
AI zur Wertschöpfung statt als Gimmick
Fokus auf Performance und Kosteneffizienz
End-to-end von Konzept bis Livegang
Kontinuierliche und klare Kommunikation
Mein Tech Stack
TypeScript
Typed Frontend + Backend Workflows
Python
Automationen, Services, Data Pipelines
FastAPI
AI-Endpoints, Integrationen, APIs
Next.js
Moderne Webanwendungen und SaaS-Frontends
Astro
SEO-starke Websites mit hoher Performance
Tailwind CSS
Design Systems, UI Velocity, Consistency
Supabase
Auth, Datenbankzugriff und Backend-Services
PostgreSQL
Saubere Datenmodelle und stabile Queries
OpenAI
LLM-Features, Assistants und Automationen
Cloud Native
Docker-first Deployments und Betrieb in der Cloud (AWS, GCP, Azure oder Hetzner).
TypeScript
Typed Frontend + Backend Workflows
Python
Automationen, Services, Data Pipelines
FastAPI
AI-Endpoints, Integrationen, APIs
Next.js
Moderne Webanwendungen und SaaS-Frontends
Astro
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Tailwind CSS
Design Systems, UI Velocity, Consistency
Supabase
Auth, Datenbankzugriff und Backend-Services
PostgreSQL
Saubere Datenmodelle und stabile Queries
OpenAI
LLM-Features, Assistants und Automationen
Cloud Native
Docker-first Deployments und Betrieb in der Cloud (AWS, GCP, Azure oder Hetzner).
Häufige Fragen
Antworten auf deine Fragen.
Ich unterstütze vor allem dort, wo aus AI-Ideen zuverlässige Systeme werden sollen: interne Tools, Automatisierungen, LLM-Features oder belastbare Prototypen. Mehr Details stehen auf der AI-Engineering-Seite
.
Dann starten wir mit Klärung statt direkt mit Umsetzung. Wir schauen auf Ziel, Datenlage, Prozess, technische Machbarkeit und den kleinsten sinnvollen nächsten Schritt.
Ja. Prototypen müssen nie das Ende sein. Meine Expertise liegt im End-to-end-Betrieb: von Konzept und Prototyp über Integration bis hin zu effizientem Livebetrieb und Wartung.
Wir klären früh, welche Daten verarbeitet werden, wo sie liegen, welche Provider (On-Premise, EU oder Global) infrage kommen und welche Zugriffe erlaubt sind. Ziel ist ein Setup, das technisch sinnvoll und rechtlich sauber prüfbar ist. DSGVO-Compliance immer fester Bestandteil des Konzepts.
Die meisten Projekte laufen remote. Für Kickoffs, Workshops oder wichtige Abstimmungen komme ich bei Bedarf auch vor Ort dazu – je nach Projekt und Termin auch außerhalb von Augsburg und München.
Wir klären Ziel, Ausgangslage, Datenlage und den ersten sinnvollen Schritt. Danach gebe ich eine konkrete Einschätzung, ob der Use Case zu meinen Kompetenzen passt und ob eine Zusammenarbeit für uns beide Sinn ergibt.
Zum Erstgespräch
Lass uns loslegen.
Du erhältst eine erste Einschätzung zu pragmatischem Umfang,
technischen Optionen und dem ersten Schritt.