Pragmatische KI-Produkte statt PowerPoint-Versprechen.
True Frame Labs entwickelt AI- und Softwarelösungen von der Idee bis zum Betrieb. Fokus auf messbaren Nutzen, nicht auf Hype. Kleine spezialisierte Taskforce aus Berlin mit hoher Umsetzungsgeschwindigkeit und tiefer technischer Expertise.
Expertise aus der Zusammenarbeit mit
Leistungen
End-to-End-Entwicklung von KI- und Data-Produkten – von der strategischen Planung bis zum produktiven Betrieb.
Solide Datenfundamente für bessere Entscheidungen und automatisierte Prozesse.
- Data Pipelines & ETL-Prozesse
- Data Warehouses & Analytics-Infrastruktur
- Business Intelligence & Dashboards
- Datenqualität & Governance
Intelligente Systeme, die Wissen verstehen und Aufgaben eigenständig erledigen.
- RAG-Systeme & Domänen-Wissensbanken
- AI-Agenten für komplexe Workflows
- Chatbots & Conversational AI
- Dokumentenverarbeitung & -analyse
Von Backend-APIs bis zu benutzerfreundlichen Frontends – alles aus einer Hand.
- Backend-Entwicklung & API-Design
- Frontend & Web-Anwendungen
- System-Integrationen & Schnittstellen
- Cloud-Architekturen auf AWS
Funktionale MVPs in 2–4 Wochen – von der Idee zum testbaren Produkt.
- Rapid Prototyping für neue AI-Produkte
- Technische Machbarkeitsprüfungen
- Architektur-Beratung & Tech-Stack
- Proof of Concepts & Pilotprojekte
Projekt-Beispiele
Ausgewählte Szenarien aus verschiedenen Branchen – anonymisiert, aber mit echten Ergebnissen.
Ausgangssituation
Einkaufsteams arbeiteten mit fragmentierten Lieferantendaten aus verschiedenen Systemen. Risikobewertung erfolgte manuell und zeitaufwändig.
Lösung
Plattform zur automatischen Anreicherung von Lieferantendaten mit externen Quellen. KI-gestützte Risiko-Scores und Empfehlungen für alternative Lieferanten.
Ergebnisse
- 70% Zeitersparnis bei Lieferantenanalysen
- Frühwarnung bei Risiken durch automatisches Monitoring
- Verbesserte Verhandlungsposition durch Marktintelligenz
Ausgangssituation
Tausende Freitextantworten aus Mitarbeitendenbefragungen konnten nicht systematisch ausgewertet werden. Führungskräfte erhielten nur aggregierte Zahlen.
Lösung
LLM-basiertes System zur Analyse und Kategorisierung von Feedback. Automatische Erkennung von Trends, Themen und kritischen Stimmungen.
Ergebnisse
- Schnellere Identifikation von Handlungsfeldern
- Konkrete Einblicke statt nur Zufriedenheits-Scores
- Bessere Vergleichbarkeit über Teams und Zeit
Ausgangssituation
Veranstalter brauchten Echtzeitdaten zu gespielter Musik für Abrechnung und Repertoire-Planung. Manuelle Erfassung war fehleranfällig.
Lösung
Audio-Recognition-System mit Integration in bestehende Event-Management-Tools. Automatische Erkennung und strukturierte Datenauswertung.
Ergebnisse
- Automatisierte Erfassung statt manueller Listen
- Präzise Abrechnungsgrundlage für Künstler
- Datenbasierte Insights für Programmplanung
Arbeitsweise
Transparenz, kleine Feedback-Schleifen und direkte Kommunikation mit den Entwickler:innen – ohne überflüssige Layer.
Verstehen & Schärfen
Problemdefinition, Zielbild und technische Rahmenbedingungen klären. Keine langen Workshops, sondern fokussierte Sessions mit den richtigen Stakeholdern.
Entwerfen & Validieren
Architektur-Design und schnelle Proof of Concepts. Frühes Feedback durch funktionale Prototypen statt endloser Spezifikationen.
Bauen & Integrieren
Iterative Implementierung mit kontinuierlicher Integration. Tests und Qualitätssicherung von Anfang an, nicht als Nachgedanke.
Betreiben & Weiterentwickeln
Deployment, Monitoring und Erfolgsmessung. Iterative Verbesserungen basierend auf echten Nutzungsdaten und Feedback.
Beruflicher Werdegang
Vom Engineering-Studium über Data Science zu AI/ML Engineering – kontinuierliche Entwicklung mit Fokus auf produktionsreife Lösungen
Freelance AI Architect & Founder
True Frame Labs
Multi-Client AI-Systeme mit LLMs, RAG und Vektor-Suche aufgebaut und skaliert; Token-Kosten um bis zu 90% durch optimierte Inferenz-Pipelines reduziert. End-to-End Full-Stack AI-Produkte mit rollenbasierter Authentifizierung, Echtzeit-Dashboards und automatisiertem CI/CD-Deployment geliefert.
Senior Machine Learning Engineer
Public Cloud Group
Design einer Knowledge-Retrieval-Plattform auf AWS Bedrock & OpenSearch für Enterprise-Kunden geleitet. KI-gestützte Resume-Keyword-Extraction-Bibliothek und Dokumentenklassifizierungs-Pipeline entwickelt, die Verarbeitungszeit von 40h auf 15 Min. reduzierte.
Chief AI Officer
Cultway (Zapdeck)
KI-Strategie des Unternehmens entwickelt und umgesetzt; Präsentationsgenerierungs-LLM-System auf Heroku aufgebaut. Modelle mit synthetischen Daten fine-tuned für verbesserte Zuverlässigkeit und Output-Qualität.
Data & Software Engineer
AllCloud GmbH
Vollständige AWS-basierte Datenplattform (API Gateway, Glue, Redshift, Step Functions) geliefert. Echtzeit-Übersetzungsdienste und KI-gestützte Lokalisierungs-Pipeline mit SageMaker A2I erstellt, Übersetzungs-Review-Workflows automatisiert.
Machine Learning Consultant
Deloitte GmbH
SageMaker Recommender-Pipeline mit automatisiertem Retraining und Deployment entwickelt. Ransomware-Detection-Modelle mit 90% Genauigkeit erstellt (F1 = 0,87, ROC-AUC = 0,93).
Data Scientist
Axel Springer SE (idealo)
Zeitreihen-Prognosemodelle für Marketing-Ausgaben und Kampagnenplanung in Tableau/Python deployed. Bayesian A/B-Testing-Framework für Produkt-Experimente geleitet.
Industrial Engineering (B.Eng.)
Fresenius University
Abschlussarbeit über Financial-Fraud-Detection mit überwachtem ML (Note 1,0). Abschluss mit GPA 1,8.
Zertifizierungen
AWS & ML-Spezialisierungen für Cloud-Architekturen und Machine Learning Production
AWS Data Analytics – Specialty
Amazon Web Services
AWS Solutions Architect – Associate
Amazon Web Services
AWS Cloud Practitioner
Amazon Web Services
ML Production Pipelines
Coursera
Machine Learning by Andrew Ng
Stanford / Coursera
Team
Ein kleines Kernteam aus Berlin plus ausgewähltes Netzwerk. Seniorität und Verantwortung statt Hierarchie-Ebenen.
- Training und Deployment von ML-Modellen
- LLM-Integration und Fine-Tuning
- ML-Pipeline-Entwicklung
- Model Monitoring & Performance
- AWS-Infrastruktur & IaC
- Data Pipeline-Architektur
- Datenbanken & Caching-Strategien
- System-Integration & APIs
- Frontend mit React/Next.js
- Backend-Services & APIs
- User Experience & Interface Design
- Testing & Qualitätssicherung
Technologie-Stack
Bewährte Technologien, immer angepasst an bestehende Landschaften. Kein Dogmatismus – die beste Lösung für das jeweilige Problem.
Programmiersprachen
Frontend
Cloud & Infrastruktur
Datenbanken
AI & ML
Data & Analytics
Projekt anfragen
Beschreiben Sie kurz Ihr Vorhaben. Antwort in der Regel innerhalb von 1–2 Werktagen.