Spezialist für KI-Agentenbewertung

Implementierte eine agentische KI-Lösung mit dem Smart Agentic SDK, um die Verstorbenenprüfung zu automatisieren und manuelle LexisNexis-Abfragen zu ersetzen.

Erstellte Multi-Agenten-Workflows zur Gegenprüfung von Nachruf- und Zertifikatsdaten.

Entwickelte ein 10-Punkte-Vertrauensmodell und automatisierte Entscheidungsweiterleitung, wodurch die manuelle Überprüfung um 75% reduziert und die Genauigkeit durch Echtzeit-API-Integration und Einhaltung von Vorschriften auf über 90% gesteigert wurde.

Entwickelte eine RAG-Pipeline mit FAISS-Vektorsuche und AWS Bedrock Claude 3.7, um BRD-Regeln in strukturierte JIRA-Stories zu überführen.

Integrierte eine React- und Flask-Architektur für nahtlose Automatisierung, steigerte die Story-Generierungsgeschwindigkeit um 70% und die Konsistenz um 40% und standardisierte die Backlog-Erstellung durch LLM-basierte Zusammenfassungen.

Entwickelte ein ML-Modell auf TOPSIS-Basis, um anhand von Verhaltens- und Risikodaten dynamische Kreditlinienerhöhungen auszulösen.

Erstellte Propensitätsmodelle, die eine sechsmonatige Kundenbindung mit über 90% Genauigkeit vorhersagen, automatisierte Kreditentscheidungen und verbesserte die Timing-Genauigkeit um 35%.

Entwickelte einen RAG-basierten konversationellen Assistenten mit LangChain, OpenAI API und ChromaDB für kontextbezogene Dokumenten-Q&A.

Implementierte sitzungsbewusste Retrieval-Chains und setzte die Anwendung mit Streamlit in Betrieb.