Enterprise AI & LLM-Integration
LLM-Integration, AI-Agenten und produktionsreife AI-Pipelines auf Enterprise-Niveau. Von der Strategie bis zum skalierbaren Rollout – mit echtem Impact statt Proof-of-Concept-Theater.
Manche Berater liefern Folien. Ich liefere Commits. Cloud-Architektur, AI-Engineering und Platform-Transformation – für Teams, die wissen, dass Production der einzige Test ist, der zählt.
Von der ersten Whiteboard-Session bis zum produktiven Deploy. Kein Vendor-Lock-in, kein Einheits-Playbook – ich beginne mit einem ehrlichen Blick auf das, was wirklich ist, nicht auf das, was ich verkaufen möchte.
LLM-Integration, AI-Agenten und produktionsreife AI-Pipelines auf Enterprise-Niveau. Von der Strategie bis zum skalierbaren Rollout – mit echtem Impact statt Proof-of-Concept-Theater.
Komplexe Geschäftsprozesse analysieren und in robuste, wartbare Automatisierungen überführen. Reduktion manueller Prozessschritte auf allen Ebenen der Organisation – AI-gestützt wo sinnvoll.
Multi-Cloud-Architekturen auf AWS, GCP und Azure. Hochverfügbare, skalierbare Infrastruktur – Well-Architected-konform und auf echte Last vorbereitet, Day-2-Operations inklusive.
Strukturierte Migration von On-Premise- und Legacy-Systemen in die Cloud. Lift & Shift bis Cloud-native Transformation – mit klaren Migrationspfaden, minimalem Downtime und maximalem Carry-over.
High-Traffic-Systeme und verteilte Architekturen, die unter realer Last funktionieren. Bottleneck-Analyse, Lastprofile, Kapazitätsplanung.
Observability-Architekturen, Incident-Response-Prozesse, SLO/SLI-Definitionen und Error-Budget-Management für Betrieb auf Enterprise-Niveau.
Von Mono-Repos bis zu verteilten Services – Build-Systeme, Test-Automatisierung und Release-Pipelines, die Teams produktiver machen statt auszubremsen.
Terraform für reproduzierbare, versionierbare Infrastruktur. Enterprise-weit einheitliche Module, Policies und Compliance-as-Code. GitOps-Workflows mit Flux CD.
Interne Developer-Plattformen (IDPs), Self-Service-Infrastruktur und Golden-Path-Templates. Reduktion kognitiver Last für Entwicklungsteams.
Zero-Trust-Architekturen, Identity & Access Management, Secret-Management und Security-by-Design in CI/CD-Pipelines. Compliance ohne Produktivitätsverlust.
Systematische Analyse und Optimierung von Cloud-Ausgaben. Commitment-Strategien, Rightsizing, Tagging-Policies und kontinuierliches Cost-Monitoring.
Scrum-Coaching, Dev-Team-Orchestration und Prozessanalyse bis zur Automation. Strukturierte Methodiken für verteilte Teams – vom Backlog bis zum Deployment-Rhythmus.
Ich bin kein Berater, der PowerPoints liefert und dann verschwindet. Ich bin der Typ, der um 3 Uhr morgens noch im Terminal sitzt, weil das System morgen früh hochverfügbar sein muss – und der dafür sorgt, dass diese Situation kein zweites Mal eintritt.
Seit mehr als 15 Jahren baue und betreibe ich Systeme, die unter echter Last funktionieren müssen – nicht nur in der Demo. Meine Kunden sind Unternehmen, die skalieren wollen, Legacy-Infrastruktur modernisieren müssen oder verstehen wollen, wie sie KI sinnvoll in ihre Prozesse integrieren.
Mein Ansatz: Ich beginne mit einem ehrlichen technischen Bild der Realität. Keine Cargo-Cult-Architekturen, keine Over-Engineering-Fallen. Was ich empfehle, habe ich selbst in Produktion betrieben und kenne dessen Schwächen aus erster Hand.
Schrittweise Überführung eines gewachsenen PHP-Monolithen in eine containerisierte, hochverfügbare und hochskalierbare Microservices-Architektur auf AWS ECS Fargate. Nullausfallzeit durch Blue-Green-Deployments und Feature-Flags. Terraform für die gesamte Infrastruktur, Bitbucket Pipelines für vollautomatisierte CI/CD-Workflows.
Konzeption und Umsetzung einer AI-Automatisierungsplattform auf Basis von n8n als Orchestrierungsschicht und Anthropic Claude als kognitivem Kern. Automatisierung von Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Routing und internen Genehmigungsprozessen. Anbindung an bestehende Systeme über REST-APIs und RabbitMQ. Betrieb auf AWS, vollständig als Infrastructure as Code.
Design und Implementierung eines unternehmensweiten Terraform-Frameworks auf AWS mit wiederverwendbaren Modulen für 14 Entwicklungsteams. Multi-Staging-System mit separaten Umgebungen für Dev, Staging und Production. Dedizierte CI/CD-Pipelines für Terraform-Runs mit automatischer Plan-Validierung und kontrolliertem Apply-Prozess.
Aufbau einer unternehmensweiten Observability-Plattform auf Basis von OpenSearch und Elasticsearch für zentralisiertes Log-Management und Suche. AWS CloudWatch als natives Monitoring-Layer für Infrastruktur-Metriken und Alarme. OpsGenie als Alerting- und On-Call-Plattform mit regelbasiertem Routing. KI-gestütztes Incident-Management zur automatischen Korrelation von Alarmen, Ursachenanalyse und Erstellung von Runbooks – MTTR signifikant reduziert.
Sie sprechen sofort mit mir – nicht mit einem Vertriebsteam. Kein Template, kein Standard-Angebot. Nur ein ehrliches Gespräch über Ihr Projekt.
Vielen Dank für Ihre Anfrage. Ich melde mich schnellstmöglich bei Ihnen.