Bio

Ich bin Stefan, AI Product Engineer und Software Builder aus Deutschland. Seit mehr als zehn Jahren arbeite ich an der Schnittstelle von Produktentwicklung, Software Engineering, Machine Learning und angewandter KI. Heute baue ich eigene Softwareprodukte und arbeite gezielt mit Teams zusammen, die Senior-Unterstützung brauchen. Ich kann eine Idee mitformen, mit einem Prototyp testen, die Architektur entwerfen, das Produkt bauen und in Produktion bringen.

Ich habe als Softwareentwickler angefangen und bin direkt nach dem Bachelor in die Selbstständigkeit gegangen. 2016 habe ich die VR-Agentur Involvr mitgegründet. Unser Team aus sechs Leuten hat immersive Web-, Mobile- und Headset-Erlebnisse für Unternehmenskunden gebaut. Als dieses Kapitel endete, ging ich für den Master zurück an die Uni und habe parallel als Freelancer an VR- und 360-Grad-Webanwendungen gearbeitet. 2021 kam ich zu Opta Data Finance GmbH als Machine Learning Engineer und habe gelernt, was nötig ist, um Computer Vision und OCR im Produktionsmaßstab zu betreiben. Von 2023 bis 2025 war ich Senior Consultant bei Machine Learning Reply. Meine Rollen reichten von Data Scientist und Computer-Vision-Engineer bis GenAI Engineer und Product Manager. 2026 bin ich wieder unabhängig – diesmal mit dem Fokus, eigene Produkte zu bauen und ausgewählte Teams zu unterstützen, und dabei Produktdenken, Engineering, KI und Kundenlieferung zu verbinden.

Diese sechs Projekte zeigen die Bandbreite am besten – immersive Produkte, Production Machine Learning, industrielle Computer Vision, Predictive Maintenance, Generative AI und globales Produktmanagement. Die Karten unten halte ich bewusst knapp. Für Ergebnisse, Visuals und Learnings sehen Sie das Portfolio.

Seit meiner Selbstständigkeit 2026 baue ich eigene Produkte und übernehme gezielt Freelance-Aufträge. Die zwei aktuellen Schwerpunkte sind Zeitclaim, mein KI-gestütztes Time-Tracking-SaaS, sowie Beratung und Engineering mit Trusted Advisor Group an Software für Wealth Management. Beides geht weit über reines Engineering hinaus: Go-to-Market, Growth-Experimente und ein Produkt End-to-End betreiben.

Gerne. Ich habe einen M.Sc. in Applied Computer Science von der TU Dortmund absolviert, mit Schwerpunkten in Machine Learning, Datenbanken und Projektmanagement. Auf der Engineering-Seite habe ich Production-Systeme über den gesamten AI-Stack ausgeliefert: Deep-Learning-Modelle trainieren und evaluieren, GPU-beschleunigte Inference-Services mit TensorFlow Serving und Nvidia Triton bauen, Terabyte-große Datensätze mit PySpark verarbeiten, auf Kubernetes und AWS deployen und Modelle in nutzerorientierte Web- und Mobile-Apps integrieren.