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Rene ZanderRZ

Rene Zander

Enterprise AI Architect | LLM & Agents

720 €/Tag
Berlin, DE
8-15 Jahre

Durchschnittliche Reaktionszeit: 1h

Über Rene

Enterprise AI Architect & AI Engineer für produktionsreife Artificial-Intelligence-, LLM- und Automatisierungslösungen — von Agentic AI und RAG bis zu robusten Enterprise-Architekturen.

Ich helfe Unternehmen, KI dort einzusetzen, wo sie messbaren Geschäftswert schafft: in Prozessen, Kundenabläufen, Operations, CRM-Workflows und internen Tools. Kein Proof-of-Concept-Theater — sondern Lösungen, die in Produktion laufen.

Fokus & Tech-Stack:
Produktionsreife KI-Lösungen, die sich in bestehende Enterprise-Systeme integrieren lassen — Azure, APIs, n8n, Python, TypeScript, LangGraph, Pydantic, HubSpot und Salesforce-nahe Architekturen. GenAI, LLM, RAG, Multi-Agent Systems, MLOps und AI Governance.

Typische Projekte:
  • Agentic AI / Multi-Agent Systems mit LangGraph und Pydantic
  • LLM- und RAG-basierte Entscheidungsunterstützung für Operations
  • Workflow Automation mit n8n, APIs und internen Tools
  • AI Governance, Architektur-Reviews und Enterprise Readiness
  • Integration von KI in bestehende CRM-, Cloud- und Prozesslandschaften
Background:
14 Jahre Enterprise IT, davon 6 Jahre als Solution Architect / Enterprise Architect im Fortune-500-Umfeld. Ich verbinde technische Tiefe mit Business-Verständnis und klarer Stakeholder-Kommunikation — von Architektur und Governance bis zur Umsetzung im echten Betrieb.

Keine PowerPoint-Prototypen. Produktionsreife AI-Lösungen für reale Enterprise-Prozesse.

Sie haben ein konkretes KI- oder Automatisierungsvorhaben? Lassen Sie uns sprechen.

Sprachen: Deutsch / Englisch
  • Deutsch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

  • Englisch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus

Projekt- und Berufserfahrung

  • Graphic Packaging International
    Enterprise Architect | Head of AI
    DIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTING
    September 2024 - Heute (1 Jahr und 9 Monate)
    Berlin, Deutschland
    Transformationsportfolios werden in Excel gesteuert und im Quartals-Offsite neu priorisiert — Budget folgt dem lautesten Stakeholder, nicht dem größten Wertbeitrag.

    Lösung: Composite-Scoring-Engine (4 gewichtete Dimensionen) + Capability-Reifegrad-Modell (Prozess / People / Technologie / Daten) + KI-Empfehlungsschicht mit nachvollziehbarer Begründung + Live-Portfolio-Dashboards. Read/Write-Integration mit dem EAM-Katalog (LeanIX, ServiceNow APM, Ardoq). Deployment on-prem oder Private Cloud.

    Ergebnis:
    • 12 Live-Initiativen über 4 Dimensionen gescort, Portfolio €2,4M
    • Scoping: 4–6 Wochen Workshop → Minuten (KI-vorgeschlagen)
    • Repriorisierung: Quartals-Offsite → bei jeder Metadatenänderung
    • Allokation transparent: 67% committed / 21% planned / 12% frei

    Stack: Composite Scoring, Capability Radar, LLM-Empfehlungsschicht, LeanIX / ServiceNow APM / Ardoq APIs.
    AI Automation Cloud architect IT Architecture artificial intelligence LLM
  • Graphic Packaging International
    Solution Architect | AI Solutions
    DIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTING
    Februar 2022 - September 2024 (2 Jahre und 7 Monate)
    Berlin, Deutschland
    SAP-Produktivdaten fließen in Dev/QA/Training. Deterministische Masking-Tools (SAP TDMS, Delphix, Informatica) decken ~95% strukturierter Spalten ab — Lücken bleiben bei Freitext-NOTES, unklassifizierten Z-Tabellen und OCR-Scans. Ein General-LLM über 100% der Daten ist wirtschaftlich nicht tragbar.

    Lösung: Feinjustierter deutscher PII-Redactor (LoRA-Adapter auf Qwen2.5-1.5B) als Drop-in-Layer NACH dem deterministischen Masking. Routet Freitext und unklassifizierte Spalten ans Modell, liefert strukturiertes JSON (redigierter Text, Entity-Klassen, Risiko-Level, Review-Flags) für 12 deutsche Entity-Typen. Läuft vollständig auf Kunden-Hardware (150 MB Adapter), DSGVO-konform by design.

    Ergebnis:
    • Entity-F1: 0,375 → 0,917 (2,4× besser als Baseline)
    • JSON-Parse-Validität: 81% → 100%
    • Risk-Level-Exact-Match: 0,50 → 0,94
    • Training: ~90 Min auf einer RunPod A40; Inferenz auf einer Consumer-GPU

    Stack: Qwen2.5-1.5B-Instruct, LoRA / PEFT / TRL, Pydantic-validiertes JSON, HuggingFace Hub, Apache 2.0.
    artificial intelligence LLM Agentic AI AI Automation
  • Graphic Packaging International
    Information Technology System Administrator
    DIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTING
    Januar 2012 - August 2020 (8 Jahre und 7 Monate)
    Berlin, Germany
    Led the migration of 2,500 mailboxes across two Microsoft 365 tenants, covering 30 locations and 5 languages. Took the technical lead, built the project plan, delegated to external contractors, and coordinated rollout across time zones until every mailbox was moved.
    Kubernetes Microsoft Azure Python Integration Engineer Software Development

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Ausbildung und Abschlüsse

  • IT-Systemelektroniker, Deutsche Telekom
    OSZ Informations- und Medizintechnik
    2005

Zertifizierungen

Fähigkeiten

Kategorien