Arbeit

End-to-End-Wissens- und Retrieval-Schicht für einen Production-RAG-Assistenten — eine deterministische, regelbasierte Ingestion- und Chunking-Pipeline (kein ML, kein LLM), struktur-bewusste Indexierung für AWS Bedrock, zweistufiges Retrieval mit Reranking und ein Evaluations-Harness mit vier Säulen.

Eine spec-getriebene Engine, die SAP-HANA-Warehouse-Objekte aus YAML generiert und bestehende zurückparst — gebunden durch eine gemeinsame Zwischenrepräsentation und byte-stabile Roundtrip-Tests.

Ein deterministisches Framework, das KI-Agenten-Software-Auslieferung reproduzierbar, auditierbar und genehmigungs-gegatet macht — ein No-LLM-Kernel, Single-Shot-Agenten, erzwungene Invarianten und ein manipulationssicheres Audit-Log.

Eine kontrollierbare, EU-souveräne Umgebung für agentisches Coding: LiteLLM-Tier-Routing über on-device und EU-managed Anbieter (jedes OpenAI-kompatible Backend austauschbar), ein adversarielles Reasoning/Ausführungs-Gate und ein einziges Gateway-Guardrail.

Metadatengetriebener Batch-Loader für Initial-Loads im Milliarden-Maßstab und tägliche Deltas im Millionen-Maßstab in der Enterprise-Produktion.

Ein stabiles und nachvollziehbares ETL-Fundament für fachbereichsweites Reporting etabliert, das die Vorfalldiagnose verbessert und den operativen Support-Aufwand während der Reporting-Zyklen reduziert.