Mit Sitz in Deutschland · Remote im DACH-Raum, in den USA & UK
Ich helfe Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und mit maßgeschneiderter, KI-gestützter Software zu skalieren.
Ich baue moderne, saubere und wartbare Software, Tools und KI-Anwendungen: produktionsreif, angenehm zu bedienen, zuverlässig und robust, abgesichert durch Quality Gates, Observability, Tests und Evaluationen.
Mehr erfahrenZusammengearbeitet mit
Vielen Unternehmen ist nicht bewusst, wie viele manuelle Abläufe zwischen ihren Tools sich automatisieren und skalieren lassen: ohne Handarbeit und dabei sogar fehlertoleranter und zeiteffizienter.
- Schritt 1
Prozesse analysieren
Ich spreche mit der Geschäftsführung, finde die eigentlichen Probleme und bewerte die Abläufe: Was lässt sich automatisieren, und wo bringt KI-gestützte Software dem Unternehmen wirklich etwas?
- Schritt 2
Lösung entwerfen
Ich entwerfe und präsentiere eine Lösung mit modernster Technologie und exzellenter User Experience.
- Schritt 3
Mit Nutzern testen
Der Pilot wird in schnellen Iterationen mit echten Nutzern getestet. So zeigt sich, was sie wirklich brauchen und wie sie arbeiten.
- Schritt 4
Optimieren und in Produktion bringen
Bei Bedarf richte ich ein Evaluations-Framework ein, an dem die Software gemessen und optimiert wird. Quality Gates, Observability, Tests und Evaluationen laufen dauerhaft und skalierbar in Produktion.
- Schritt 5
Sauber übergeben
Das gesamte System wird mit sauberer Dokumentation und einer wartbaren Codebasis übergeben, sodass auch Dritte damit weiterarbeiten können.
Fallstudie
Research Data Platform
Maia Earth Organization
Die Plattform läuft in Produktion, mit 56+ Teilnehmenden und 74+ aufgezeichneten Sessions, und erfasst und wertet physiologische Daten ohne klinischen Aufwand aus. Jede Session wird zu forschungstauglicher Evidenz für nicht-invasive, klangbasierte Protokolle, die jede Klinik umsetzen kann.
Gemeinsam mit der Data- und ML-Architektin und den Forschenden end-to-end gebaut, von der Web-App über das Backend bis zur Produktionsinfrastruktur, inklusive einer Daten-Pipeline, die jede Session automatisch analysiert. Die Plattform läuft in Produktion zuverlässig, sodass Forschende, Teilnehmende und Klinikpersonal sie ohne Hilfe nutzen und die Forschungsdaten belastbar bleiben.
Die validierte HRV-Analyse der Data- und ML-Architektin (RMSSD, HR, DFA) floss direkt aus den Research-Notebooks in die Plattform, als Single Source of Truth: Jeder Session-Report läuft mit genau der Analyse, die sie validiert hat.
Datenerhebung bedeutete früher manuelle Schritte, Tabellen und eine Person, die alles zusammenhielt. Jetzt nutzen Teilnehmende und Forschende die Plattform direkt, und jede Session läuft automatisch durch die Daten-Pipeline, wird analysiert und zu einem fertigen Report.
Fallstudie
Knowledge Retrieval System
Open-source project
Verarbeitet 200+ Quelldokumente in eine durchsuchbare Wissensbasis. Fragen, für die man früher tage- oder wochenlang Quelldateien durchsehen musste, sind jetzt in Sekunden beantwortet: mit dem passenden Kontext und mit Quellen belegt. Ein integrierter Q&A-Speicher hält frühere Antworten griffbereit und vermeidet doppelte Fragen.
Konzeption und Aufbau einer vollständigen RAG-Pipeline end-to-end, von Multi-Format-Ingestion (ASR-Transkripte, PDFs, EPUB) und token-basiertem Chunking über Embeddings in PostgreSQL/pgvector bis zu einem FastAPI-Service und einem Next.js-Frontend.
Umsetzung von hybridem Retrieval: semantische und Keyword-Suche, per Reciprocal Rank Fusion kombiniert und per Reranking verfeinert, als Tools für einen Pydantic-AI-Agenten, der Antworten streamt und jede mit zitierten Quellpassagen belegt, damit keine selbstbewusst falsche oder unbelegte Antwort durchrutscht.
Aufbau eines Evaluations-Frameworks mit LLM-as-judge-Scoring, einer eigenen Fehler-Taxonomie und Langfuse-Observability, sodass die Antwortqualität gemessen und iterativ verbessert wird, nicht geraten.
Fallstudie
Enterprise Data Hub
openpack GmbH
Ergebnis: sauberer, wartbarer Code, eine durchdachte Benutzeroberfläche und User Experience sowie Performance und Zuverlässigkeit für den branchenweiten Datenaustausch.
Entwicklung und Wartung des React/TypeScript-Frontends des Enterprise Data Hub, mit schneller Einarbeitung in bestehenden Code und eigenständiger Umsetzung von Features, von Daten-Visualisierungen auf Basis der Backend-Datenmodelle bis zu einem KI-gestützten Übersetzungs-Feature.
Zusammenarbeit in Sprints mit Product Owner, Tech Leads, UX und Backend, präzise Umsetzung von UI/UX-Designs und Erstellung der Frontend-Specs für die Backend-APIs und die Auth0/Keycloak-Integration.
Hohe Codequalität durch Refactorings bestehenden Codes neben der Feature-Arbeit sowie durch Reviews, Quality Gates und CI/CD, mit Playwright-End-to-End-Tests, Biome und SonarQube.
Über mich
Ich verbinde Daten, Design und Engineering.
KI-Produkte scheitern an den Schnittstellen zwischen Daten, Design und Engineering. Ich ersetze weder Data & ML noch Design, aber ich spreche alle drei Sprachen und setze das Ganze um. So wird aus der Arbeit aller ein Produkt, und an den Übergaben geht nichts verloren.
- 4,5 Jahre Produktionserfahrung, auch in Teams.
- Liefert komplette Projekte solo und produktionsreif.
- Zertifiziert in UX-Design, mit Fokus auf das Nutzererlebnis.
- Arbeitet selbstverständlich mit KI, abgesichert durch die richtigen Quality Gates.
- Erfahren in KI-Evaluationen.
- Nah dran an dem, wo KI heute wirklich etwas bringt.
Ich lebe in Bad Lippspringe, einer kleinen Kurstadt, und arbeite mit Kunden im DACH-Raum, in den USA und in Großbritannien.
Kundenstimmen
“Hac Hai arbeitet sehr effektiv, im direkten Austausch genauso wie asynchron.”
“Ich habe mit Hac Hai eine Datenplattform für HRV-Biofeedback- und Klangdaten aufgebaut, die sich vom Prototyp zum produktiven Einsatz entwickelt hat. Sie wird inzwischen erfolgreich von medizinischem Personal und Session-Facilitators in zwei Kliniken genutzt. In der Community findet sie breite Unterstützung, es gibt Interesse an einer Einführung, und auch Fachleute aus der Neurowissenschaft sind auf sie aufmerksam geworden. Er ist zuverlässig und hat stets pünktlich eine robuste Lösung geliefert. Besonders beeindruckt hat mich, wie elegant und einfach seine Lösungen waren: Sie erfüllten die Bedürfnisse der Nutzer und hielten zugleich den Entwicklungs- und Wartungsaufwand gering.”
Kontakt
Du willst einen Prozess automatisieren oder ein KI-Feature live bringen?
Ob Handarbeit zwischen Tools, die eigentlich von selbst laufen sollte, oder ein KI-Produkt, das zuverlässig in Produktion gehen muss: Ich begleite es vom Audit bis zur robusten, gut getesteten Umsetzung, allein oder gemeinsam mit deinem Team.