AI Engineering für E-Commerce, CMS & interne Workflows.
Ich integriere kontrollierte AI-Funktionen in bestehende Webanwendungen, Shops und Content-Systeme – mit strukturierten Ausgaben, nachvollziehbaren Datenquellen, Validierung und menschlicher Freigabe.
Applied AI auf einem Full-Stack-Fundament.
Mein Hintergrund in PHP, Symfony, Frontends, APIs, Datenbanken, CMS, E-Commerce und DevOps bildet die Grundlage für AI-Funktionen, die Teil eines realen Produkts werden können. Modelle werden nicht isoliert betrachtet, sondern mit Datenquellen, Regeln, Benutzeroberflächen und Betriebsprozessen verbunden.
Die Fallstudien zu AI Daily Insights, Product Content und dem KI-SEO-Assistenten dokumentieren drei unterschiedliche Anwendungsmuster.
Von Daten zu zuverlässigen AI-Funktionen.
Technische Schwerpunkte für KI-gestützte Anwendungen, Automatisierung und datenbasierte Entscheidungsunterstützung.
LLM-Anwendungen & Assistenten
Kontextbezogene AI-Funktionen und intelligente Assistenten mit klaren Aufgaben, kontrollierten Datenzugriffen und strukturierten Ergebnissen.
- Generative AI & LLM APIs
- Prompt & Context Engineering
- Structured Outputs
AI-Workflows & Automation
Wiederholbare Abläufe, in denen AI Daten analysiert, Inhalte verarbeitet oder Empfehlungen erzeugt – zeitgesteuert, ereignisbasiert oder manuell gestartet.
- Workflow-Orchestrierung
- Tool- & API-Integration
- Human-in-the-loop
AI Analytics & Decision Support
Verbindung operativer Daten und Analytics-Signale mit AI-gestützter Interpretation, Priorisierung und nachvollziehbaren Handlungsempfehlungen.
- Datenaggregation
- Insights & Priorisierung
- Evidenzbasierte Ausgaben
Integration & Data Engineering
Einbettung von AI in bestehende Webanwendungen, CMS- und Shop-Systeme über wartbare APIs, Datenpipelines und Backend-Prozesse.
- APIs & Datenbanken
- CMS & E-Commerce
- Backend-Integration
Production AI & LLMOps
Produktionsorientierte Umsetzung mit Validierung, Caching, Logging, Zugriffsschutz, Monitoring sowie kontrollierbaren Kosten und Laufzeiten.
- Evaluation & Observability
- Security & Privacy
- Deployment & Betrieb
AI-Workflows, die im Alltag funktionieren.
Analyse- und Insights-Workflows
Daten werden regelmäßig zusammengeführt, normalisiert und von einem Sprachmodell in priorisierte Beobachtungen und Empfehlungen übersetzt.
Intelligente Assistenten
Assistenten kombinieren fachlichen Kontext mit strukturierten Ausgaben und angebundenen Daten oder Werkzeugen, ohne die Kontrolle über kritische Aktionen abzugeben.
Content- und SEO-Workflows
Technische Signale, Inhalte und messbare Daten werden getrennt erfasst, anschließend semantisch eingeordnet und für die menschliche Prüfung vorbereitet.
Workflow oder Agent?
Vordefinierte Verarbeitungsschritte werden als AI-Workflow umgesetzt. Agentische Muster kommen dort infrage, wo das System innerhalb klarer Grenzen selbst Werkzeuge oder nächste Schritte auswählen soll.
Produktionsreife bedeutet kontrollierbares Verhalten.
Der eigentliche Engineering-Aufwand beginnt dort, wo ein Prototyp zuverlässig Teil eines Produkts werden soll. Eingaben benötigen nachvollziehbare Datenquellen, Ausgaben ein validierbares Schema und Fehler einen kontrollierten Fallback.
Caching verhindert unnötige Modellaufrufe. Persistenz, Input-Versionierung und Logs machen Ergebnisse nachvollziehbar. Zugriffsrechte, Datenschutz, Kosten und Laufzeiten werden bereits beim Systemdesign berücksichtigt.
Arbeitsprinzip
AI soll eine klar definierte Aufgabe innerhalb eines überprüfbaren Systems erfüllen. Kritische Aktionen bleiben durch Berechtigungen, Validierung und menschliche Entscheidung begrenzt.
Weitere technische Details stehen in den Projektfallstudien und im Full-Stack-Profil.