Hallo, ich bin Mehdi Khoder
Ich entwickle intelligente KI-Lösungen und bin versiert in verschiedenen Programmiersprachen und Cloud-Technologien.
22 Jahre Vertrauen bei führenden Unternehmen
Leistungen
KI‑Lösungsarchitektur
Konzeption und Umsetzung KI‑gestützter Systeme (LLM‑Integration, Vektorsuche, Enterprise‑Skalierung) – ausgerichtet an Geschäftszielen und Risikokontrollen.
DevOps & Cloud‑Modernisierung
Migration und Modernisierung auf Azure, Containerisierung und CI/CD‑Automatisierung zur Steigerung von Zuverlässigkeit, Sicherheit und Liefergeschwindigkeit.
Technische Führung
Hands‑on Leadership für verteilte Teams: Operating Model, Recruiting und Mentoring, Delivery‑Governance und Engineering Excellence im Maßstab.
LLM‑Integration & RAG
Produktionstaugliche RAG‑ und agentische Workflows für wissensintensive Automatisierung, Document Intelligence und kundennahen Einsatz.
Mehrsprachige Lokalisierung & Übersetzungs‑QA
Übersetzungsprüfung und Lokalisierungs‑QA auf muttersprachlichem Niveau in Englisch, Französisch und Arabisch – einschließlich i18n‑Architektur, Content‑Übersetzung und KI‑gestützter Qualitätsprüfung für mehrsprachige SaaS‑ und E‑Learning‑Produkte.
Warum mit mir zusammenarbeiten?
Vom Entwickler über Startup‑Mitgründer und Lösungsarchitekten bis zum Software Engineering Manager – heute begleite ich Unternehmen vom Prototyp bis zur Produktion ihrer KI‑Projekte. Beratung allein reicht nicht. Das Ergebnis ist mein Engagement – aber die Umsetzung ist mein Versprechen.
Meine Erfahrung
Über 22 Jahre Software‑Engineering‑Führung in internationalen Märkten – von hands‑on Entwicklung über verteilte Teams bis zur Architektur cloud‑basierter Enterprise‑Lösungen. Heute mit Fokus auf KI‑Automatisierung und Freelance‑Beratung.
KI-Lösungsingenieur | Lösungsarchitekt
Freelance-Technikstratege, spezialisiert auf KI-gestützte Lösungen für reale Geschäftsherausforderungen. Aufbau eines Portfolios, das Automatisierung, generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) mit modularen, KI-gesteuerten Komponenten und Dienstleistungen für Solopreneure, digitale Agenturen und innovative Unternehmen integriert.
- •Entwicklung intelligenter Automatisierungsabläufe mit n8n und KI-Agenten für Lead-Qualifizierung, Formularbearbeitung und Content-Transformation
- •Erstellung von GenAI-Lösungen für Personalisierung im großen Maßstab, einschließlich CV vs JD Matching, Branded-Slide-Generierung und Storytelling-Pipelines
- •Entwicklung von RAG-Pipelines zur Unterstützung wissensreicher Domänen wie Training, Vertrieb und Betrieb
- •Design wiederverwendbarer KI-Vorlagen für Agentur-Enablement, Service-Freelancer und contentgetriebene Unternehmen
- •Konsolidierung von Projekten in GitHub zur Präsentation von Fähigkeiten und Demo für private Kunden
KI-Lösungsberater
Lieferung und Skalierung von unternehmensweiten GenAI‑Validierungssystemen in einem regulierten Pharma‑Umfeld – Transformation von Prototypen mit geringer Genauigkeit in produktionsreife, auditierbare und skalierbare KI‑Plattformen.
- •Skalierung einer Referenzvalidierungsplattform von ~45 % auf ~76 % Genauigkeit gegenüber menschlichen Validierungs‑Benchmarks, mit Verifikation auf Zitatebene und auditierbaren Ergebnissen
- •Entwicklung einer skalierbaren RAG‑Pipeline über verschiedene pharmazeutische Referenzbibliotheken hinweg, inklusive Dokumentenanalyse, Evidenzabruf und Urteilsbewertung
- •Transformation einer redaktionellen Prüfplattform von ~40 % auf ~65 % Genauigkeit durch die erste formale Evaluierungspipeline mit strukturierter Bewertung
- •Etablierung strukturierter Ausgabeverträge (JSON‑Schema) mit Validierung, Retry/Repair‑Logik und regelbasierter Kategorisierung
- •Neuarchitektur der ETL‑Ingestion‑Pipelines mit Versionierung und manifestgesteuerter Verarbeitung sowie Optimierung des Snowflake‑Vektorschemas
- •Ermöglichung von Multi‑Tenancy und gleichzeitiger Nutzung sowie Vorbereitung der Migration von Render zu Azure
Entwicklungsmanager
Skalierung verteilter Engineering-Teams (UK & Indien) von 3 auf 8 Ingenieure. Etablierung von Agile-Prozessen, Initiierung der Dockerisierung des Legacy-PHP-Stacks und Aufbau eines OpenAI-basierten Code-Review-Assistenten.
- •Skalierung von Teams, die Cedar- und LMC-Produktlinien unterstützen
- •Etablierung von SDLC-Best-Practices und Agile-Prozessen
- •Verwaltung von Azure Resource Manager und DevOps-Umgebungen
- •Aufbau eines OpenAI-Prototyps für Legacy-Code-Review
Lösungsarchitekt
Leitung größerer Cloud-Migrationen, einschließlich CI/CD-Pipelines zu Azure DevOps, Sybase-zu-Azure-SQL-Migration und Design einer Cloud-nativen EDI-Gateway-Architektur mit Azure-Services.
- •CI/CD-Migration von Jenkins zu Azure DevOps in 2 Monaten
- •Leitung der Sybase-zu-Azure-SQL-Datenbankmigration
- •Design eines Cloud-nativen EDI-Gateways mit Apache Camel
- •Verwaltung der 1TB RDF-Datenmigration mit Virtuoso-Clustering
Senior Java-Entwickler
Bereitstellung von RESTful-Backend-APIs für LMS (Soprano) mit Java, Spring und Hibernate. Bereitstellung von Mentoring und Fachkompetenz in funktionsübergreifenden Teams.
- •Aufbau von RESTful-APIs mit Java, Spring, Hibernate
- •Funktionsübergreifendes Team-Mentoring und Pairing
- •LMS-Systemarchitektur und -entwicklung
Ausgewählte Projekte
Eine Auswahl aktueller Arbeit aus KI‑Engineering, Cloud‑Architektur und modernen Delivery‑Praktiken.
LLM‑gestützter RAG‑Assistant
Entwicklung eines RAG‑Assistants mit ChromaDB (Vektorsuche) und OpenAI für dokumentenbasierte Antworten – inklusive semantischer Suche und robustem Prompting.
LLM‑gestützter RAG‑Assistant
Entwicklung eines RAG‑Assistants mit ChromaDB (Vektorsuche) und OpenAI für dokumentenbasierte Antwor...
Technischer Blog
Einblicke in KI‑Engineering, Architektur und Delivery – geprägt von über 22 Jahren Praxiserfahrung.
So implementieren Sie produktionsreife RAG‑Systeme für Dokumentverarbeitung im Enterprise‑Maßstab – mit Azure AI und Vektordatenbanken.
Bewährte Patterns für resiliente Microservices: Circuit Breaker, Saga‑Pattern und Event Sourcing.
Ein Deep Dive in die wichtigsten Patterns, mit praxisnahen Beispielen in Java, Python und TypeScript.
Ein Rundgang durch aktuelle Repositories: KI‑Automatisierung, DevOps‑Utilities und cloud‑native Lösungen – mit Implementierungsnotizen.
Best Practices für CI/CD‑Optimierung: Parallelisierung, Caching und Integration automatisierter Tests.
Pragmatische Ansätze zur Integration von LLMs: API‑Design, Prompting und Performance‑Optimierung.
Lassen Sie uns über Ihre KI‑Transformation sprechen
Wenn Sie Plattformen modernisieren, KI kontrolliert einführen oder Ihre Delivery verbessern möchten, sprechen wir miteinander. Ich biete ein kostenloses 30‑minütiges Erstgespräch an, um Ziele zu klären und nächste Schritte pragmatisch zu skizzieren.