AI & Dokumente
OCR, strukturierte Extraktion, Retrieval, RAG, Evaluation und nachvollziehbare Quellen.
AI & Data Engineering · Zürich
Technische Lösungen für komplexe Daten-, Automatisierungs- und AI-Probleme.
Schwerpunkte sind Python-basierte Datenpipelines, Dokumentenverarbeitung, RAG- und LLM-Anwendungen, API-Integrationen, Knowledge Graphs und robuste Backend-Systeme.
Arbeitsweise
Vom Problem zur wartbaren Lösung.
Der Fokus liegt nicht auf möglichst vielen Tools, sondern auf einer nachvollziehbaren Architektur, klaren Datenflüssen, messbarer Qualität und einem System, das auch nach dem ersten Prototyp stabil bleibt.
Daten & Automatisierung
ETL/ELT, PostgreSQL, Validierung, Web Scraping, Integrationen und wiederholbare Workflows.
Semantische Systeme
Knowledge Graphs, RDF, Ontologien und Datenmodelle für komplexe, verknüpfte Informationen.
Detaillierte Projekt-, Forschungs- und Blogseiten sind derzeit hauptsächlich auf Englisch verfügbar.