Ansässig in Deutschland · Remote im DACH-Raum, USA & UK
Hallo, ich bin Hac Hai Pham. 🦉
Ich helfe Unternehmen, Prozesse mit maßgeschneiderter KI-gestützter Software zu automatisieren und zu skalieren.
Ich baue moderne, saubere und wartbare Software, Tools und KI-Anwendungen, die produktionsreif, angenehm zu bedienen, zuverlässig und robust sind, abgesichert durch Quality Gates, Observability, Tests und Evaluations.
Gearbeitet mit
Vielen Unternehmen ist nicht bewusst, wie viele manuelle Abläufe zwischen ihren Tools sich automatisieren und skalieren lassen, ganz ohne manuelle Verwaltung und dabei sogar fehlertoleranter und zeiteffizienter.
- Schritt 1
Prozesse analysieren
Ich spreche mit der Geschäftsführung, finde die echten 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 eine Lösung auf Basis modernster Technologie und mit exzellenter User Experience und stelle sie vor.
- Schritt 3
Mit Nutzern testen
Der Pilot wird mit echten Nutzern in schnellen Iterationen getestet und legt ihre Bedürfnisse und Arbeitsabläufe offen.
- Schritt 4
Optimieren und in Produktion bringen
Bei Bedarf richte ich ein Evaluations-Framework ein und optimiere die Software daran. Quality Gates, Observability, Tests und Evaluations laufen dauerhaft und skalierbar auf Produktionsservern.
- Schritt 5
Sauber übergeben
Das gesamte System wird mit sauberer Dokumentation und einer wartbaren Codebasis übergeben, bereit für den Einsatz durch Dritte.
Fallstudie
Research Data Platform
Maia Earth Organization
End-to-end gebaut, in Zusammenarbeit mit der Data and ML Architect und den Forschenden, von der Web-App bis zum Backend und der Produktions-Infrastruktur, mit integrierter Daten-Pipeline, die jede Session automatisch analysiert. Sie bleibt in Produktion zuverlässig, sodass Forschende, Teilnehmende und Klinikpersonal sie ohne Hilfe bedienen und die Forschungsdaten belastbar bleiben.
Die validierte HRV-Analyse der Data and ML Architect (RMSSD, HR, DFA) wanderte direkt aus den Research-Notebooks in die Plattform, als eine Quelle der Wahrheit, sodass jeder Session-Report exakt die validierte Analyse ausführt.
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.
In Produktion mit 56+ Teilnehmenden und 74+ aufgezeichneten Sessions werden physiologische Daten ohne klinischen Aufwand erfasst und ausgewertet. Jede Session wird zu forschungstauglicher Evidenz für nicht-invasive, klangbasierte Protokolle, die jede Klinik umsetzen kann.
Fallstudie
Knowledge Retrieval System
Open-source project
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, dazu Reranking, als Tools bereitgestellt für einen Pydantic-AI-Agenten, der Antworten streamt, die mit zitierten Quellpassagen belegt sind, sodass eine selbstbewusst falsche oder unbelegte Antwort nie 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.
Verarbeitet 200+ Quelldokumente in eine durchsuchbare Wissensbasis und macht einen verstreuten Korpus leicht erfassbar, jede Antwort mit zitierten Passagen belegt. Ein integrierter Q&A-Speicher bündelt frühere Antworten und fängt doppelte Fragen ab.
Fallstudie
Enterprise Data Hub
openpack GmbH
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 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.
Ergebnis: sauberer, wartbarer Code, eine durchdachte Benutzeroberfläche und User Experience sowie Performance und Zuverlässigkeit für den branchenweiten Datenaustausch.
Über mich
Ich verbinde Daten, Design und Engineering.
KI-Produkte scheitern an den Schnittstellen zwischen Daten, Design und Engineering. Ich ersetze weder die Data-&-ML-Rolle noch das Design, sondern spreche alle drei Sprachen und setze das Ganze um, damit aus ihrer Arbeit ein Produkt wird und nichts an den Übergaben verloren geht.
- 4,5 Jahre Produktionserfahrung, auch im Team.
- Liefert komplette Projekte solo und produktionsreif.
- Zertifiziert im UX-Design, mit Fokus auf echte Nutzererlebnisse.
- Arbeitet nativ mit KI, mit den richtigen Quality Gates.
- Erfahren in KI-Evaluationen.
- Am Puls aktueller KI-Technologien und ihrer echten Einsatzfälle.
Ich bin in Bad Lippspringe ansässig, einer kleinen Kurstadt, und arbeite global mit Kunden im DACH-Raum, in den USA und UK.
Kontakt
Einen Prozess automatisieren oder ein KI-Feature ausliefern?
Ob manuelle Arbeit zwischen Tools, die sich von selbst erledigen sollte, oder ein KI-Produkt, das zuverlässig in Produktion muss: Ich bringe es vom Audit bis zur robusten, gut getesteten Umsetzung, allein oder gemeinsam mit deinem Team.