Christopher Czaban

Profil

Als erfahrener AI Solutions Architect & Engineer mit über 5 Jahren Expertise entwickle ich anspruchsvolle KI-Lösungen mit Fokus auf RAG-Systeme, LLM-basierte Automatisierung und agentische KI.

Mein Ansatz verbindet technologische Tiefe mit hoher Umsetzungsgeschwindigkeit, um für Unternehmen messbaren Mehrwert zu schaffen.

Meine Kernkompetenzen umfassen:

• Design und Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen: Entwicklung maßgeschneiderter Datenarchitekturen und Optimierung von Retrieval-Mechanismen für präzise Informationsprozesse und Effizienzsteigerungen.
• Entwicklung agentischer KI-Lösungen: Konzeption (teil-)autonomer KI-Systeme zur Automatisierung komplexer Workflows unter Einsatz etablierter Design-Patterns für zuverlässige und nachvollziehbare Ergebnisse.
• LLM-Integration und -Evaluierung: Implementierung, Feinabstimmung und systematische Evaluierung von Large Language Models (OpenAI, Anthropic, Meta, Google, Open Source Modelle) zur Sicherstellung verlässlicher Geschäftsergebnisse.
• Performance-Optimierung für KI-Systeme: Systematische Verbesserung von KI-Lösungen durch datengetriebene Analysen und domänenspezifisches Verständnis.

Branchenerfahrung (Auszug):

• Finanzdienstleistungen & Versicherungen: Analyse komplexstrukturierter Finanzdokumente, Vertragsanalyse (z.B. DORA-Compliance).
• Industrieunternehmen: Ausschreibungsanalyse, Verarbeitung technischer Dokumentationen und Maintenance-Reports.
• Legal-Tech: Vertragsanalyse und Compliance-Prüfung.

Technologie-Stack (Auswahl):

• LLMs/Multimodale Modelle: Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic Claude, Meta Llama, DeepSeek, Google Gemini.
• Frameworks & Methoden: LangChain, LlamaIndex, AutoGen 2, CrewAI, Prompt Engineering, RAG, LLM Evaluation.
• Entwicklung & Infrastruktur: Python, FastAPI, Streamlit, Docker, Azure Cloud, Git, Vektor-DBs (ChromaDB, PGVector etc.).

Ich unterstütze Unternehmen bei der Konzeption und Umsetzung skalierbarer KI-Architekturen, um Effizienzsteigerungen zu realisieren und komplexe Informationsverarbeitungsprobleme zu lösen – insbesondere bei kritischen Projekten unter Zeitdruck.

Mein Ziel ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern vor allem geschäftskritische Informationsdrehscheiben und wertstiftende Werkzeuge sind.