Bio
Ich bin Automatisierungsberater und arbeite an der Schnittstelle von Technologie, Produktentwicklung und Prozessautomatisierung. Als Product Manager bei UNICEPTA habe ich zentrale Unternehmensprozesse mit agentischen Methoden automatisiert und in den Produktivbetrieb gebracht — von großflächigem Text-Data-Mining bis zu kundenseitigen Produkten.
Ich habe an der University of Oxford im Fach Computational Social Sciences promoviert (mit Auszeichnung). In meiner Dissertation habe ich 40.000 Medienartikel mit Python und der Bibliothek nltk analysiert; die Arbeit wurde 2022 als Monografie bei Palgrave Macmillan veröffentlicht.
Meine Arbeit verbindet zwei Stränge. Über ein Jahrzehnt habe ich als Berater in der Außen- und Europapolitik gearbeitet: Studien vor dem Auswärtigen Ausschuss des Europäischen Parlaments präsentiert, Abgeordnete des Deutschen Bundestages und des Europäischen Parlaments, Regierungsvertreter und das Auswärtige Amt in Hintergrundgesprächen an der Stiftung Wissenschaft und Politik (SWP) beraten und international vergleichende Forschungsprojekte für öffentliche und private Auftraggeber konzipiert. Daraus stammt der Maßstab, den ich weiterhin anlege — eine belastbare Antwort, rechtzeitig geliefert, mit benannten Quellen und klar benannten Grenzen.
Als Product Manager habe ich diesen Maßstab auf Automatisierung übertragen. Ich habe die Prozesse identifiziert, die Expertenzeit verbrauchten, ohne sie zu belohnen, und sie durchgängig und produktionsreif neu gebaut:
- KI-basiertes Text-Data-Mining im großen Maßstab — automatisierte Erhebung, Klassifikation und Auswertung großer Medienkorpora
- Automatisierte Reporterstellung anstelle standardisierter Berichte, die zuvor manuell zusammengesetzt wurden
- Interne Werkzeuge und kundenseitige Produkte auf Basis dieser Pipelines — vom Prototyp bis zum laufenden Betrieb
- Prompt Engineering und -Management in seiner gesamten Bandbreite: Entwicklung und Optimierung (manuell und automatisiert mittels DSPy), systematische Evaluation, Dokumentation und Versionierung, Koordination mit Teams und Kunden sowie Schulungen
- Eigene Vor- und Nachverarbeitung innerhalb agentischer Pipelines — dynamisches Prompting, Kontextinjektion, Prompt-Chaining — damit die Ausgaben verlässlich genug für den Produktiveinsatz sind
- Sicherer Umgang mit dem gesamten agentischen Werkzeugkasten: n8n, CrewAI, LangChain/LangGraph, Microsoft AutoGen, DSPy, Claude Code und MCP-Integrationen
Genau diese Kombination biete ich als Automatisierungsberater an: Ich durchdringe eine Domäne weit genug, um zu wissen, welche Urteile bei einem Menschen bleiben müssen — und baue die Pipeline, die alles Drumherum abräumt. Darüber hinaus arbeite ich mit Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG) und habe Chatbot-Prototypen entwickelt, die Text-Chunking, die OpenAI Embedding API und Pinecone als Vektordatenbank integrierten.
