Gründer von Intellineers, KI-Berater und Platform Engineer aus Hamburg. Ich helfe Unternehmen, KI nicht nur zu verstehen — sondern sie in robuste Produktion zu bringen.
Ich habe einen Master of Science in Artificial Intelligence und arbeite seit über einem Jahrzehnt an der Schnittstelle von Software-Engineering und maschinellem Lernen. Mein Weg begann in der Forschung — mit neuronalen Netzen, bevor Deep Learning zum Mainstream wurde — und führte über Enterprise-Projekte in verschiedensten Branchen zu dem, was Intellineers heute ist.
Was mich antreibt: Ich sehe täglich die Lücke zwischen dem, was KI theoretisch kann, und dem, was in Unternehmen tatsächlich funktioniert. Zu viele Projekte bleiben im Prototyp-Stadium stecken. Zu viele Beratungen enden mit einer PowerPoint statt einem laufenden System. Bei Intellineers baue ich die Brücke — von der Strategie bis zum Deployment.
Von klassischem ML über Deep Learning bis hin zu modernen LLM-Architekturen — ich kenne die Technologie nicht nur aus Tutorials, sondern aus Produktionssystemen mit echtem Traffic.
Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code — ich baue die Plattformen, auf denen KI-Systeme zuverlässig laufen. Vom einzelnen Server bis zum Multi-Cloud-Setup.
Nicht jedes Problem braucht KI. Und nicht jede KI braucht GPT. Ich helfe bei der ehrlichen Einschätzung, was sinnvoll ist — und was nicht.
Ich liefere keine Folien, sondern Code. Prototypen, die zum MVP werden. Systeme, die in Produktion laufen. Mit meinem Netzwerk aus spezialisierten Experten skaliere ich auch größere Projekte.
Intellineers ist bewusst schlank aufgestellt. Ich arbeite direkt mit meinen Kunden — ohne Account Manager dazwischen, ohne aufgeblähte Projektteams. Für größere Vorhaben greife ich auf ein Netzwerk erfahrener Freelancer und Spezialisten zurück, die ich teilweise seit Jahren kenne.
Das bedeutet: Sie reden immer mit der Person, die auch die Arbeit macht. Kurze Wege, schnelle Entscheidungen, kein Overhead.
Zuhören, Fragen stellen, das Problem wirklich verstehen. Nicht jedes KI-Projekt sollte ein KI-Projekt sein.
Technische Machbarkeit, Datengrundlage, ROI-Potenzial — eine ehrliche Bewertung, bevor Budget fließt.
Iterativ, mit schnellen Feedback-Zyklen. Vom Proof of Concept zum MVP zur Produktion.
Wissenstransfer, Dokumentation, Training. Mein Ziel ist, dass Sie mich irgendwann nicht mehr brauchen.
Haben Sie ein Projekt im Kopf oder möchten einschätzen, ob KI für Ihren Use Case sinnvoll ist? Ich freue mich auf Ihre Nachricht.