MH Maik Hübner AI Engineer · Backend

AI Engineering & Integration

AI Engineer Freelancer für überprüfbare Integration statt Blackbox-Demo.

Als AI Engineer Freelancer unterstütze ich Softwareteams bei einer überprüfbaren Integration in bestehende Anwendungen. Klare Systemgrenzen, messbare Qualität und dokumentierte Fehlerfälle machen daraus einen nachvollziehbaren Funktionsbaustein statt einer Blackbox-Demo.

Projekt anfragen Secure Enterprise AI Assistant im Detail

Ab sofort bis einschließlich 27.11.2026

16 Std./Woche

Ab 30.11.2026

100 % verfügbar

regulär 40 Std./Woche

Richtstundensatz

95 EUR netto

Zusammenarbeit

Remote-Only

Für AI-Integration reserviere ich die verfügbare Kapazität bevorzugt für einen eng umrissenen Funktionsbaustein mit benannten Qualitätskriterien und dokumentierter Übergabe. Größere Stundenkontingente werden passend zum Integrationsumfang gesondert vereinbart. Die Umsetzung erfolgt Remote-Only; regelmäßige Vor-Ort-Termine sind nicht vorgesehen.

AI-Engineering-Leistungen kalkuliere ich mit 95 EUR netto pro Stunde zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer. Technisches Ziel, Qualitätskriterien und benötigter Stundenumfang werden vor Projektstart gemeinsam abgestimmt.

Leistungsumfang

Ein begrenzter AI-Baustein, der zum vorhandenen System passt.

Das Angebot richtet sich an Unternehmen mit einem konkreten Use Case und einer bestehenden technischen Umgebung. Im Mittelpunkt steht nicht das nächste Modellversprechen, sondern eine nachvollziehbare Funktion mit belastbaren Schnittstellen.

AI-Funktionen in bestehende Software integrieren

LLM- oder Retrieval-Funktionen werden über klar definierte Schnittstellen in vorhandene Backend-, API- und Datenflüsse eingebettet, statt als isolierte Demo neben dem System zu stehen.

Retrieval, Antworten und Grenzen evaluieren

Testfälle, Ground Truth, Quellenbezug und Fehlerklassen machen sichtbar, ob ein AI-Baustein für den konkreten Anwendungsfall belastbar genug ist.

Guardrails und kontrollierte Tool-Nutzung

Eingaben, Ausgaben, Berechtigungen und Tool-Aufrufe werden begrenzt und protokollierbar gestaltet. Kritische Schritte bleiben bewusst überprüfbar.

Technische Übergabe und Weiterentwicklung

Quellcode, Tests, Architekturentscheidungen und bekannte Grenzen werden so dokumentiert, dass ein bestehendes Team die Lösung nachvollziehen und weiterführen kann.

Zusammenarbeit

Use Case, Pilot, Evaluation und Übergabe in einem prüfbaren Ablauf.

Jede Phase liefert ein überprüfbares Zwischenergebnis. So werden Integrationsrisiken, Qualitätsgrenzen und offene Entscheidungen sichtbar, bevor der Funktionsumfang wächst.

  1. 01

    Use Case eingrenzen

    Ziel, Datenlage, Systemgrenzen und messbare Akzeptanzkriterien werden vor der technischen Auswahl geklärt.

  2. 02

    Kleinen Pilot bauen

    Ein schmaler vertikaler Schnitt prüft Integration, Antwortqualität, Kosten- und Fehlerrisiken früh.

  3. 03

    Messbar absichern

    Automatisierte Tests, Evaluationen und dokumentierte Fehlerfälle ersetzen pauschale Qualitätsversprechen.

  4. 04

    Sauber übergeben

    Ergebnisse, Grenzen, offene Entscheidungen und nächste Ausbauschritte werden nachvollziehbar übergeben.

Eigenprojekt / Arbeitsprobe

Secure Enterprise AI Assistant

Die veröffentlichte Eigenentwicklung verbindet Hybrid Retrieval, CrewAI-Orchestrierung, FastMCP-Tools, Least-Privilege-Routing, Guardrails und reproduzierbare Offline-Evaluation. Sie belegt den technischen Ansatz, ist aber keine kommerzielle Kundenreferenz und kein Nachweis für produktiven Bankbetrieb.

Secure Enterprise AI Assistant im Detail

Transparente Einordnung

Wo AI Engineering bewusst begrenzt bleibt.

  • Die AI-Spezialisierung läuft seit 2026; langjährige Berufserfahrung bezieht sich auf Software- und Backend-Entwicklung seit 2020.
  • Die veröffentlichten AI-Systeme sind Eigenprojekte und Arbeitsproben, keine kommerziellen Kundenreferenzen.
  • Ein Pilot ersetzt keine fachliche, rechtliche oder sicherheitstechnische Freigabe für einen produktiven Einsatz.
  • Versprochen werden klar abgegrenzte Engineering-Ergebnisse, keine pauschale Vollautomatisierung oder garantierte Modellqualität.

Passende nächste Themen

Integration aus angrenzenden Perspektiven absichern.

RAG & LLM

Wissenszugriff, Retrieval-Pipelines, Quellenbezug und Evaluation.

Agentic AI

Kontrollierte Tool-Nutzung, MCP und schmale Agenten-Workflows.

Projektanfrage

Den AI-Use-Case vor dem ersten Umsetzungsschritt schärfen.

Senden Sie fachliches Ziel, vorhandene Anwendung, verfügbare Daten und gewünschte Qualitätskriterien. Darauf folgt eine ehrliche Einschätzung zu Pilotumfang, Risiken und Verfügbarkeit.

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