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Arbeiten

Ausgewählte Arbeiten

Ein Querschnitt jüngster Engagements und solo-gebauter Produkte aus souveräner KI, angewandtem ML, Real-Estate-Tech und Enterprise-Datenplattformen.

Souveräne KI & Dokumentenintelligenz

KI-Anwendungen

Unterhaltungs-Kunde · 2024–2025 · multimodale Media-Analytics + Produktions-Rollout

Media-Analytics & Creative Intelligence für einen Unterhaltungs-Kunden

Ein Kunde aus der Unterhaltungsindustrie produzierte jedes Quartal große Mengen an Kreativ-Assets und Promo-Medien und brauchte eine Möglichkeit, vorherzusagen, welche bei seiner Zielgruppe ankommen würden, bevor Distribution und Paid-Media-Budget committet werden. Die bestehende Analytics zeigte Post-Launch-Performance, lieferte aber kein Signal im Pre-Launch-Fenster, in dem die Entscheidungen tatsächlich fallen.

MultimodalMedia analyticsEntertainment
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Kunde aus Unterhaltungsindustrie · 2025 · E-Mail-Klassifikation + Routing

LLM-E-Mail-Triage für die Unterhaltungsindustrie

Ein Unternehmen der Unterhaltungsindustrie ertrank in Inbound-E-Mails — Agent-Einreichungen, Presseanfragen, Fan-/PR-Eskalationen, rechtliche Hinweise, interne Team-Threads — alle in geteilte Posteingänge fließend, ohne Zeit für sauberes Triage. Wichtige Threads gingen durch; Routine-Threads konsumierten unverhältnismäßige Aufmerksamkeit.

LLMClassificationEntertainment
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Luxus-Mode-/Accessoire-Marke · 2025 · multimodale Empfehlungs-Engine

KI-basiertes Empfehlungssystem für eine Luxusmarke

Eine Luxusmarke brauchte ein Empfehlungssystem, aber Standard-Collaborative-Filtering scheitert im Luxus — Kauffrequenz ist niedrig, statistische Co-Occurrence zwischen Kunden ist dünn, und Markenästhetik zählt weit mehr als Preis-Clustering. Ein Kunde, der ein Stück kauft, folgt nicht demselben Muster wie der nächste.

RecommendationLuxuryMultimodal
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Internationale NGO · 2025 · LLM-getriebenes E-Mail-Triage + Antwortentwürfe

NGO — KI-E-Mail-Management für das Kommunikationsteam

Ein NGO-Kommunikationsteam verarbeitete Zehntausende eingehender E-Mails — Spender-Anfragen, Partner-Anfragen, Presse, Freiwilligen-Bewerbungen, Advocacy-Korrespondenz — alle in geteilte Posteingänge fließend. Das Team hatte einen kleinen Vollzeit-Mitarbeiterstab, der den Großteil seines Tages mit Routing und Entwurf von Erstantworten auf wiederholende Anfragen verbrachte.

LLMNGOEmail automation
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Real Estate & PropTech

US-basierter PropTech-Marktplatz · 2024 · ML-Pipeline-Build

Verkaufspreis-Prognose für Zwangsversteigerungen auf einem Marktplatz für notleidende Aktiva

Ein Marktplatz für notleidende Immobilien musste Verkaufspreise für Zwangsversteigerungs-Listings vor der Auktion schätzen. Bestehende AVM-Tools handhaben konventionelles Wohnen gut, brechen aber bei notleidenden Aktiva zusammen, wo Zustand, Belegungsstatus und lokale Marktdünne mehr zählen als Comparables.

MLPropTechPricing
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EU-basierter Real-Estate-Entwicklungs-SaaS-Gründer · 2025 · 6-wöchiger MVP-Build

Real-Estate-Entwicklungs-SaaS — Monte-Carlo-Simulations-Engine-MVP

Ein Real-Estate-Entwicklungs-SaaS-Gründer benötigte ein MVP, um Entwicklern und Investoren beim Stresstest ihrer Projektökonomie zu helfen. Spreadsheet-basierte Deal-Modelle scheitern unter Unsicherheit — eine einzelne IRR-Zahl sagt nicht, was passiert, wenn Zinsen sich um 200 bps bewegen, Refinanzierungsfenster rutschen oder Hard Costs 15 % über Plan kommen.

MVPPropTechMonte Carlo
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EU-basierter Construction-Tech-Kunde · 2024 · Vision-Pipeline + kausale Modellierung

Baustellen-Abgleich — Computer Vision + kausale Inferenz

Ein Construction-Tech-Unternehmen musste 2D-Baustellen-Skizzen mit dem tatsächlichen 3D-Projektzustand abgleichen und dann identifizieren, welche der ~7.000 gemeldeten Features tatsächlich die Zeitplan-Varianz trieben. Ein Reporting-Tool produzierte Dashboards, auf die niemand handeln konnte — „der Zeitplan rutscht", ohne das Warum zu isolieren.

Computer visionCausal inferenceConstruction
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Angewandtes ML & Data Science

Climate-Finance-Forschungskunde · 2025 · ökonometrische Wirkungsanalyse

Climate Finance — Politik-Wirkungsanalyse

Eine Climate-Finance-Forschungsorganisation musste den Impact spezifischer Politikinterventionen auf Kapitalflüsse und Emissionen quantifizieren — wobei das Politik-Signal von konfundierenden Makro-Faktoren, Sektor-Trends und vorbestehenden Trajektorien getrennt werden musste.

Causal inferenceClimate financePolicy
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Finanzdienstleistungs-Kunde · 2023 · Echtzeit-Inferenz + Monitoring

Echtzeit-Betrugserkennungs-Pipeline

Ein Finanzdienstleistungs-Kunde benötigte Echtzeit-Betrugserkennung auf Transaktions-Streams — verdächtige Aktivität innerhalb von Millisekunden nach einer Transaktion markieren, mit geringen False Positives, die sonst Customer-Experience-Budget auf legitime Nutzer verbrennen würden.

Fraud detectionReal-timeFinTech
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Enterprise-Kunde (Upwork Enterprise) · 2021 · ETL + ML-Modell-Deployment

AWS-Enterprise-ETL + ML auf SageMaker

Ein US-basierter Enterprise-Kunde benötigte eine cloud-native ETL- und ML-Plattform auf AWS — Roh-Daten aus mehreren operativen Quellen ingestieren, in modellfertige Features transformieren, Produktivmodelle auf SageMaker trainieren und deployen, und Vorhersagen mit ordentlicher Observability an Downstream-Konsumenten servieren.

AWSSageMakerMLOps
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Agri-Tech-/SMB-Lending-Kunde · 2025 · Rechnungs-ML-Pipeline

Agrar-Kreditscoring aus Rechnungsdaten

Ein Agri-Tech-Kreditgeber musste Kredit an SMB-Bauern und Lebensmittelproduzenten ohne traditionelle Credit-Bureau-Abdeckung vergeben. Das verfügbare Signal waren rohe Rechnungsdaten — Bestellungen, Zahlungshistorien, Lieferantenbeziehungen, Saisonalitätsmuster — in unstrukturierten PDFs und Buchhaltungs-Exporten über das bestehende Borrower-Book.

Credit scoringInvoice MLAgri-FinTech
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Mid-Market-E-Commerce-Kunde · 2024 · Churn-Modellierung + Retention-Pipeline

E-Commerce-Churn-Analyse und prädiktive Kundenbindung

Ein Mid-Market-E-Commerce-Kunde hatte steigende Customer-Acquisition-Kosten, aber kein zuverlässiges Signal, welche Kunden kurz vor der Abwanderung standen. Standard-Regeln „hat seit 90 Tagen nicht gekauft" markierten alle zu spät — zu diesem Zeitpunkt war der Kunde bereits zu einem Wettbewerber gewechselt.

ChurnE-commerceSurvival analysis
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US-amerikanische lokale Politkampagne · 2024 · Datenanalyse auf Wahlbezirks-Ebene

Wähleranalyse auf Bezirksebene für eine US-amerikanische lokale Politkampagne

Eine US-amerikanische lokale Politkampagne auf Bezirksebene benötigte Targeting auf Wahlbezirks-Ebene — wo Türklingeln, wo lokale Werbung schalten, auf welche Wählersegmente fokussieren. Die Kampagne hatte Voter-File-Daten, demografische Snapshots und Wahlbeteiligungsgeschichte, aber niemanden, der sie in operative Entscheidungen verwandelte.

Political analyticsVoter filePrecinct
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Internationale NGO · 2025 · NLP-Analyse über Freitext-Antworten

NGO — Umfrage-Antworten-Analyse mit NLP

Eine NGO führte eine groß angelegte Umfrage in mehreren Regionen durch und erhielt Zehntausende Freitext-Antworten auf offene Fragen. Die Kommunikations- und Policy-Teams mussten Themen, Sentiment und regionale Variation an die Oberfläche bringen — taten es aber per Spreadsheet für vorherige Wellen und verpassten Muster im Long-Tail.

NLPNGOSurvey
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Solo-gebaute Produkte

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Die meisten der obigen Engagements begannen mit einem 60-minütigen Scoping-Call.

Aru Bhardwaj

Fractional CTO architecting sovereign AI systems for startups and scale-ups across Europe. Custom ML, agentic RAG, and secure LLM infrastructure. 7+ years turning complex data into production intelligence.

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