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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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Open-Source · Gestartet März 2026 · angewandtes ML (Python)

Meridian, Intelligenz für maritime Routen

Die Route eines Schiffes zu planen heißt, Distanz, Wetter, Treibstoff und Zeit über den offenen Ozean auszubalancieren, eine hochdimensionale Optimierung, bei der naives Kürzester-Pfad-Denken Geld und Sicherheit liegen lässt.

Applied MLGeospatialOptimization
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Solo-gebaute Produkte

Solo-gebautes Produkt · 2024–2026 · live in Produktion

AskVault — RAG-first Wissensabruf (solo-gebauter SaaS)

Bestehende Wissensmanagement-Tools indizieren entweder Dokumente, ohne sie zu verstehen, oder generieren selbstbewusst falsche Antworten. Teams, die echte Workflows auf internem Wissen aufbauen, brauchen keines von beiden — sie brauchen kalibriertes Retrieval, das „Ich weiß nicht" sagt, wenn der Corpus die Antwort tatsächlich nicht enthält.

SaaSRAG0→1
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Solo-gebautes Produkt · live unter goprivox.com

Privox — datenschutzfokussiertes Micro-SaaS

Die meisten verbraucherorientierten SaaS behandeln Datenschutz als Checkbox. Die Micro-SaaS-Gelegenheit war, ein Tool zu bauen, in dem Datenschutz die tatsächliche Produktmechanik ist, kein Marketing-Claim — minimale Datenerhebung, kein Drittanbieter-Tracking, sauberes Opt-In für alles.

Micro-SaaSPrivacy0→1
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Solo-gebautes Produkt · Gestartet Mai 2026 · live unter agentcal.co

AgentCal, Terminbuchung für KI-Agenten

Termin-Tools setzen voraus, dass ein Mensch klickt. Wenn KI-Agenten anfangen, Meetings und Calls im Auftrag von Nutzern zu buchen, brauchen sie einen programmatischen Weg, Verfügbarkeiten zu lesen und Slots zu reservieren, statt einer Kalenderoberfläche zum Anklicken.

AI agentsSchedulingAPI
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Solo-gebautes Produkt · Gestartet Juni 2026 · Live-Demo

LedgerFlow, ein KI-natives ERP- und Buchhaltungssystem

Kleine und mittlere Unternehmen arbeiten mit Buchhaltungstools, die entweder zu einfach oder zu schwerfällig sind, und kaum eines ist um KI herum gebaut. Gründer wollen Bücher, die nahezu abschlussbereit bleiben, kein Gerangel zum Quartalsende.

ERPAccountingLLM copilot
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Solo-gebautes Produkt · Gestartet Mai 2026 · mobil, EU-Datenschutz zuerst

CaloriAI, Kalorienzählen per Foto mit Vision-Modellen

Kalorienzählen scheitert, weil das Erfassen mühsam ist. Menschen hören schon nach Tagen auf, Essen zu wiegen und Datenbanken zu durchsuchen. Es ist die Reibung, nicht der Wille, die die Gewohnheit bricht.

Vision LLMMobileConsumer
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Solo-gebautes Produkt · Gestartet Mai 2026 · Expo + FastAPI (EU)

Skinova, KI-Hautanalyse auf dem Smartphone

Gute Hautpflege-Beratung ist ohne Dermatologenbesuch schwer zu bekommen, und die meisten Apps bieten generische Tipps, statt die tatsächliche Haut einer Person zu lesen.

Computer visionMobileHealthTech
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Solo-gebautes Produkt · Gestartet Januar 2026 · Speech-ML

French Accent Coach, Aussprache-Feedback auf Phonem-Ebene

Sprachlernende stagnieren auf der Akzent-Stufe. Generische Apps markieren einen Satz als richtig oder falsch, können aber nicht sagen, welchen Laut man falsch ausgesprochen hat oder wie man ihn korrigiert.

Speech MLAudioEdTech
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Möchten Sie ein ähnliches Engagement für Ihren Stack?

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.

Malt
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