Can Cadirci / WebLabs

Ludwigsburg · Stuttgart · Remote03 / Leistung

KI-Entwicklung in Stuttgart — integriert statt nur demonstriert.

Ich entwickle AI-Funktionen als kontrollierte Teile eines Softwaresystems: mit klaren Datenflüssen, messbaren Fallbacks, Berechtigungen und nachvollziehbaren Aktionen — nicht als isolierten Chatbot ohne Betriebsmodell.

Einsatz

Wo AI einen belastbaren Hebel hat

Für Unternehmen, die einen konkreten Prozess mit AI unterstützen wollen und dabei Kontrolle über Daten, Kosten und Aktionen brauchen.

  • Wissen aus Dokumenten oder Systemen soll kontextbezogen auffindbar werden.

  • Wiederkehrende Entscheidungen lassen sich vorbereiten, aber nicht blind automatisieren.

  • Bilder oder Videoströme müssen mit Computer Vision analysiert werden.

  • Ein bestehendes Produkt braucht AI-Funktionen mit Rollen, Audit und Fallbacks.

Leistungsbild

Was Teil der Umsetzung sein kann.

AI-Agenten und Workflows

Begrenzte Werkzeuge, Freigabeschritte, Rollenprüfung und Audit statt unkontrollierter autonomer Aktionen.

RAG und semantische Suche

Aufbereitung, Embeddings, Retrieval, Quellenbezug und deterministische Fallbacks für internes Wissen und Produktdaten.

Computer Vision

OpenCV, YOLO, ONNX Runtime, TensorRT und OpenVINO für Bildanalyse und latenzarme Inferenz-Pipelines.

Produktintegration

FastAPI-Backends, Datenmodelle, Monitoring, Rate Limits und Kostenkontrolle rund um das eigentliche Modell.

Ablauf

Vom Problem zu einem prüfbaren System.

  1. 01

    Use Case prüfen

    Ziel, Datenqualität und ein messbarer Vergleich ohne AI werden zuerst geklärt.

  2. 02

    Grenzen definieren

    Erlaubte Daten, Aktionen, Fallbacks und menschliche Freigaben werden vor dem Modell festgelegt.

  3. 03

    Prototyp messen

    Ein schmaler technischer Pfad prüft Qualität, Latenz, Kosten und Fehlermuster mit echten Beispielen.

  4. 04

    Integrieren

    Erst danach entstehen Produktoberfläche, API, Berechtigungen, Audit, Tests und Betrieb.

Belege

Passende technische Case Studies.

Klarheit vor dem Start

Häufige Fragen.

Entwickeln Sie eigene KI-Modelle oder integrieren Sie APIs?
Beides ist möglich. Je nach Aufgabe nutze ich Modell-APIs, Open-Source-Modelle, klassische Machine-Learning-Verfahren oder Computer-Vision-Modelle. Entscheidend sind Datenlage, Qualitätsziel, Latenz, Kosten und Betriebsanforderungen.
Wie verhindern Sie unkontrollierte AI-Aktionen?
Werkzeuge und Wertebereiche werden in Code begrenzt. Rollen, Mandantenkontext, Rate Limits, Freigaben und Audit gelten auch für automatisierte Abläufe. Ein Modell erhält keine Sonderrechte gegenüber einem normalen Nutzer.
Kann eine KI-Lösung vollständig lokal betrieben werden?
Je nach Modellgröße und Hardware ja. Ob On-Premise, europäisches Hosting oder eine externe API sinnvoller ist, wird anhand von Datenschutz, Qualität, Latenz, Wartung und Gesamtkosten entschieden — nicht anhand eines pauschalen Versprechens.

Nächster Schritt

Beschreiben Sie mir den Ablauf, der heute Zeit oder Möglichkeiten kostet.

Ich antworte mit konkreten Rückfragen — nicht mit einem vorgefertigten Angebot.

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