SN Steven Noack

KI-Systeme, die funktionieren.

Ich baue und orchestriere produktive LLM-Systeme. RAG-Architekturen, Multi-Agent-Systeme, Tool-Integration. Von der Konzeption bis zur Produktion.

Python FastAPI Qdrant Neo4j LlamaIndex Claude GPT Gemini Docker
185+
Projekte
60+
Tools
+34%
MRR Boost
Neo4j
Certified
Was ich mache

Drei Schwerpunkte. Ein Ziel: Production.

RAG-Systeme

Dokumente durchsuchen, Wissen extrahieren, Antworten generieren. Mit Hybrid Search, Re-Ranking und deutschen Embeddings.

+34% bessere Suchergebnisse

Agentenarchitekturen

KIs die zusammenarbeiten. Event-basierte Kommunikation, gemeinsames Gedächtnis, dezentrale Orchestrierung.

4 Agenten, emergente Kollaboration

Tool Calling

KI die echte Software bedient. Photoshop, Datenbanken, Cloud-Services. MCP-Server für standardisierte Integration.

60+ Tools, production-ready
Projekte

Ausgewählte Arbeiten.

Keine Übungsprojekte. Systeme die ich gebaut habe, weil sie ein echtes Problem lösen.

RAG · Enterprise Search

German-Elicit

Enterprise RAG für deutsche Fachliteratur. Hybrid Search mit +34% MRR, <200ms Latenz bei 50.000+ Dokumenten.

Python Qdrant Jina FastAPI
Multi-Agent · Orchestrierung

Claude Bridge

4 spezialisierte Agenten mit emergenter Kollaboration. Event-driven, gemeinsames Gedächtnis in Neo4j.

TypeScript Neo4j Claude Gemini
Tool Calling · Integration

MCP-Server Suite

60+ Tools für LLM-Integration. Adobe Creative Suite, Cloudflare, Datenbanken — alles über MCP.

Python Node.js MCP WebSocket
LLMOps · Fine-Tuning

TAC-Builder

End-to-End Pipeline: LoRA-Training → GGUF-Quantisierung → Ollama-Deployment → Evaluation Gates.

Python Unsloth llama.cpp Ollama

Detaillierte Referenzen

Architektur-Diagramme, Code-Beispiele, technische Entscheidungen und Metriken — für Projektanfragen und Interviews.

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Verfügbarkeit

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Status
Sofort verfügbar
Einsatzort
100% Remote
Stundensatz
80 €/h
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