Datenqualität zuerst
Datenqualität, Verfügbarkeit und klare Datenflüsse entscheiden früh, ob ein AI- oder Data-Science-Projekt zuverlässig funktionieren kann.
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AI Engineering
Ich entwickle AI- und Data-Science-Lösungen, die mit verlässlichen Daten, klarer Architektur und kontrollierbarem Betrieb im Alltag funktionieren.
Von der Datenbasis bis zum Live-System.
Für mich ist AI Engineering immer auch Data Science: ein ganzheitlicher Blick auf Daten, Prozesse, Produktlogik und Betrieb.
Das oberste Gebot ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Erst wenn diese Grundlage stimmt, lohnt sich die Entscheidung für Modelle, Automationen oder produktive AI-Features.
Der Einsatz von KI muss nicht zwangsläufig teuer sein. Aus großen Industrieprojekten bringe ich Methoden mit, um Systeme schneller, effizienter und kontrollierbarer zu bauen.
Worauf es wirklich ankommt.
Use Case vor Technologie
Nicht jedes Problem braucht ein Large Language Model. Manchmal ist ein klassisches Machine-Learning-Verfahren die robustere, schnellere oder günstigere Lösung.
Effizienz statt Modell-Maximalismus
Mit Erfahrung aus großen Industrieprojekten wähle ich Methoden und Technologien, die KI schneller, effizienter und kontrollierbarer machen.
Kontrolle im Live-Betrieb
Observability, Guardrails, Kostenkontrolle, zentrale Modellsteuerung und Fehlerpfade gehören für mich nicht ans Ende, sondern in die Architektur.
Was ich konkret umsetze.
AI Features & Integrationen
AI-Funktionen für bestehende Webapps, interne Tools und Produkt-Workflows.
Interne Assistenten
Chatbots, RAG-Systeme und Dokumentenverarbeitung für Teams mit konkretem Prozessbezug.
Automatisierung & Tooling
Automationen für Recherche, Vorqualifikation, Reporting, Klassifikation und operative Abläufe.
Produktive AI Systeme
Live-Systeme mit MLOps, Monitoring, Guardrails, Kostenkontrolle und sauberem Betriebsmodell.
Ein Beispiel aus der Praxis.
AI-Automation Pipeline
Kategoriebasierte Produkt-Summaries aus Kundenfeedback.
Typische Projekte.
Automatisierungen und Tooling, die manuelle Arbeit reduzieren und bestehende Abläufe messbar schneller machen.
AI-Integrationen und Features für bestehende Applikationen, interne Produkte oder operative Systeme.
Interne Assistenten, RAG-basierte Systeme, Chatbots und Dokumentenverarbeitung mit klarer Datengrundlage.
Klassische Machine-Learning-Systeme, zum Beispiel Ranking, Klassifikation oder Entscheidungslogik für performante E-Commerce-Anwendungen.
MLOps für zentrale Modellsteuerung, Monitoring und Evaluation mit Systemen wie MLflow, Langfuse oder LightLLM.
Antworten auf deine Fragen.
Lass uns loslegen.
Du bekommst eine ehrliche Einschätzung zu Datenlage, Use Case, Machbarkeit, Aufwand und dem nächsten sinnvollen Schritt.
hello@martinhintersberger.com