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
EU-Enterprise · 2025–2026 · produktiver RAG-Build + Forschungs-Paper
CARAG — Compliance-bewusstes RAG über einen 1,2-Mio.-Dokument-Enterprise-Corpus
Ein Enterprise-Kunde benötigte Retrieval-Augmented Generation über einen internen 1,2-Mio.-Dokument-Corpus, in dem die Zulässigkeit zum Retrieval-Zeitpunkt — wer was zu welchem Zweck sehen darf — ebenso wichtig ist wie die Relevanz. Standard-RAG scheitert hier: die relevanteste Passage kann die rechtlich unzulässigste sein.
Europäischer Long/Short-Hedgefonds · 2025 · RAG über regulierte Dokumente
Finanzieller RAG für einen europäischen Hedgefonds
Ein europäischer Multi-Strategy-Hedgefonds benötigte Retrieval-augmentierte Recherche über regulierte Finanzeinreichungen, Broker-Reports, interne Modelle und News. PMs verbrachten Stunden pro Titel mit Dokumenten-Trawling, das eine 30-Sekunden-Anfrage sein sollte, während Compliance einen prüfbaren Audit-Trail für jede Ausgabe verlangte.
B2B-Mid-Market-Kunde · 2025 · internes RAG-Copilot
Internes SOP- & HR-Copilot
Ein Mid-Market-Kunde hatte Hunderte Seiten SOPs, HR-Richtlinien und interne Tool-Dokumentation verteilt über Confluence, Notion, Google Docs und gepinnte Slack-Nachrichten. Onboarding dauerte Wochen. Routine-Policy-Fragen verbrannten Stunden Manager-Zeit. Die bestehende Intranet-Suche lieferte Treffer, keine Antworten.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Möchten Sie ein ähnliches Engagement für Ihren Stack?
Die meisten der obigen Engagements begannen mit einem 60-minütigen Scoping-Call.