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Consultant für KI-Integration

Alexey Berezka

Ich berate nicht nur zu KI. Ich bringe sie in Produktion.

Ich entwickle agentenbasierte KI-Systeme, die produktiv laufen — keine Foliensätze. Ich helfe Unternehmen in Deutschland und der EU, aus „Wir sollten KI nutzen" funktionierende Software mit messbarem ROI zu machen.

10+
Jahre Engineering
200+
KI-Agenten orchestriert
~95%
LLM-Kosten gesenkt
2.000
Dokumente im RAG-System

KI-Systeme, die ich gebaut habe und produktiv betreibe

Keine Demos. Jedes davon läuft täglich auf meiner eigenen Infrastruktur.

🤖
Läuft 24/7 in Produktion

JARVIS — Multi-Agenten-KI-Betriebssystem

Problem Generische Chatbots handeln nicht — sie antworten. Ich wollte einen Assistenten, der echte mehrstufige Aufgaben über meine Tools hinweg plant und ausführt.
Ansatz Ein selbstgehostetes System mit Sprachein- und -ausgabe (Whisper), E-Mail-, Kalender- und Smart-Home-Tools sowie einem Meta-Orchestrator, der Aufgaben über mehr als 200 spezialisierte Agenten verteilt — autonom planend, delegierend und ausführend.
Python Claude API Whisper MCP Docker
📈
~95% geringere Modellkosten

DeepSignal — Autonome LLM-Pipeline

Problem LLM-gestützte Marktanalyse ist mächtig, aber teuer und fragil — schnell überteuert, schwer vertrauenswürdig zu machen.
Ansatz Eine End-to-End-Pipeline, die Markt- & Nachrichtendaten einliest, LLM-Analysen durchführt und Signale planmäßig ohne manuellen Eingriff veröffentlicht — ein herstellerneutraler Modell-Adapter plus ein Shadow-Mode-Produktions-Gate, gehärtet durch Backtesting und ein adversariales Review mit 54 Agenten.
Python LLMOps Eval gating Telegram API
🔎
2.000 Dokumente · im Sekundenbruchteil

Hybrides RAG-Wissenssystem

Problem Stichwortsuche verfehlt die Bedeutung; reine Vektorsuche halluziniert den Kontext. Keine von beiden reicht allein, um ein LLM zu fundieren.
Ansatz Retrieval-augmented Generation (RAG) über ~2.000 Dokumente, die dichte Embeddings (bge-m3), Sparse FTS5 und einen Reranker kombiniert — als Daemon bereitgestellt mit nächtlicher Neuindizierung für schnelle, fundierte und belegbare Antworten.
RAG bge-m3 FTS5 Reranker
🏗️
Herstellerportabler Stack

Selbstgehostete KI-Infrastruktur & MCP

Problem Die Bindung an eine Cloud oder einen Modellanbieter ist ein geschäftliches Risiko, nicht nur ein technisches.
Ansatz Ein vollständiger Produktiv-Stack auf Hetzner — Docker, nginx, systemd, CI/CD (GitHub Actions), FastAPI-Dienste und eigene Model-Context-Protocol-Server — so konzipiert, dass das LLM-Backend und die Daten von Haus aus portabel bleiben.
Docker nginx systemd CI/CD FastAPI
🌐
30 Sprachen · live

Webdesign & -Entwicklung

Problem Fachleute verlieren Kunden an Websites, die generisch wirken und in der Sprache ihres Marktes nicht ranken.
Ansatz Klare, schnelle mehrsprachige Websites — diese hier läuft in 30 Sprachen — gebaut mit Hugo, mit muttersprachlich lesbarem Text und SEO pro Markt. Aktueller Kunde: ein vereidigter Gerichtsübersetzer für DE/RU/IT.
Hugo i18n SEO Nginx

🔬 KIT-Forschung — Entscheidungsmodell zur KI-Einführung

Meine M.Sc.-Thesis am KIT: ein Multi-Kriterien-Entscheidungsmodell, das fertigenden KMU zeigt, wo sich KI-Bildverarbeitung wirklich lohnt — und wo nicht. Aufgebaut auf Experteninterviews in vier Branchen, quantitativer Analyse und AHP-Modellierung, ersetzt es Bauchgefühl-Entscheidungen zu KI durch eine wiederholbare Methodik. Frühere Abschlussarbeiten: Gondel-Elektronik für Stratosphärenballons (Ing., UWB Pilsen 2021); mehrskaliges Phasen-Entfernungsmessen zur Raumfahrzeug-Verfolgung (B.Sc., RTU 2018).

KIT HECTOR School MCDM Industrie 4.0 KI-Einführung SME Research
📋Experteninterviews
🎤Quantitative Analyse
📈MCDM / AHP

Vom Shopfloor zur produktiven KI — branchenübergreifend

KI & Digitale Transformation Mai 2026 — heute

Kyocera Automotive and Industrial Solutions

Dietzenbach, Deutschland

KI- und Digitalisierungsarbeit in einem deutschen Industrieumfeld — Ingenieurspraxis und M.Sc.-Forschung im realen Betrieb angewandt.

KI-Einführung Digitale Transformation Industrie 4.0
Executive M.Sc. 2024 — heute

Karlsruher Institut für Technologie

KIT HECTOR School

Executive M.Sc. an der KIT HECTOR School (90 ECTS, ~20 Monate) — die Technology Business School des KIT für berufstätige Ingenieure. Das Curriculum verzahnt Engineering-Tiefe (digitale Plattformen, KI, Software, Security) mit Management-Breite (Strategie, Entscheidungen, Finanzen, Innovation). Spezialisierung Autonomous Robotics — Smart Manufacturing und Industrie 4.0. Konzipiert, um die Lücke zwischen IT und Business zu schließen — Ingenieure, die digitale Transformation führen, nicht nur ausführen. Das Programm hat meine Sicht auf Technologie-Entscheidungen neu geformt: nicht „was technisch möglich ist", sondern „was angesichts von Strategie, Capability und Risiko richtig ist."

Strategie Informationssysteme Entscheidungstheorie Digitale Transformation
Embedded-Software-Entwickler 2019 — 2023

ZF Pilsen

Nutzfahrzeugsparte — Tier-1-Automobilzulieferer

Entwicklung von Embedded-Software für Produktions-ECUs in einem regulierten, sicherheitskritischen Umfeld. Validierungszyklen um 25 % verkürzt durch Automatisierung der HiL-Testpipelines. Hier habe ich gelernt, was „im realen Einsatz deployt" wirklich bedeutet — und warum das bei der KI-Beratung entscheidend ist.

C/C++ HiL/SiL Jenkins Git CAN
Ingenieur 2017 — 2018

Forschungs- und Produktionsvereinigung „Typhoon"

Flugwettersysteme

Entwurf von Messsystemen für die Flugwetterüberwachung. Sensorbasierte Datenerfassung in einem regulierten Umfeld mit hohen Dokumentationsanforderungen.

PCB Design MATLAB Electronics
Data-Analytics-Ingenieur 2016 — 2017

Stream

Analytics & Daten

Erstellung prädiktiver Modelle zur Kundensegmentierung und automatisierter Reporting-Pipelines — Reduktion des manuellen Analystenaufwands um 40 %. Erste praktische Erfahrung, Daten in Entscheidungen zu verwandeln, die das Unternehmen tatsächlich umgesetzt hat.

SAS Python SQL ETL

Technologien, mit denen ich arbeite

KI & Machine Learning
🤖
Agentic AI / Multi-Agent
🔗
RAG / Vector Embeddings
📐
Prompt Engineering
📈
LLMOps / Eval
⚙️
MCP Protocol
🧰
Claude Agent SDK
GPT-5 / Gemini 2.5
🏠
Ollama / Local LLM
🎤
Whisper STT
🛡️
EU AI Act / GDPR
📊
MCDM / AHP
Entwicklung & Engineering
🐍
Python
🔧
C / C++
🗄️
SQL
📡
CAN / Embedded
📈
SAS / ETL
🔬
MATLAB
Infrastruktur & DevOps
🐳
Docker
🌐
Nginx
🚀
Hetzner VPS
🔀
Git / CI-CD
n8n / Automation
📦
Telegram API

Die meisten in der KI-Beratung hören bei der Empfehlung auf. Ich mache weiter, bis es läuft.

Ich bin Ingenieur für KI & digitale Transformation und baue die Systeme, die ich empfehle, selbst. Multi-Agenten-Assistenten, autonome LLM-Pipelines, Retrieval-Engines — ich konzipiere sie, bringe sie auf meine eigenen Produktivserver und betreibe sie täglich.

An der KIT HECTOR School schließe ich einen M.Sc. dazu ab, wie Organisationen wirklich entscheiden sollten, wo sich KI lohnt — ein strukturiertes Multi-Kriterien-Entscheidungsmodell statt Vendor-Hype. Untermauert durch Experteninterviews in vier Branchen und quantitative Analyse.

Vor der KI habe ich ein Jahrzehnt in Embedded- und sicherheitskritischem Engineering verbracht — Automotive-ECUs bei ZF, Luftfahrt-Messsysteme, Datenanalyse. Ich kenne den gesamten Stack: von den Grenzen des Mikrocontrollers bis zum Business Case im Vorstand.

0
Jahre Erfahrung
0
Sprachen
0
Branchen
AB
Standort Karlsruhe, Deutschland
Ausbildung B.Sc. RTU · Ing. UWB Plzeň · M.Sc. KIT (laufend)
Forschung MCDM zur KI-Einführung in KMU
Sprachen RU · EN · DE · CZ
Status KI-Transformation · Digital Leadership · Offen für neue Aufgaben

Was mich scharf hält

🏋️

Sport & Disziplin — fast täglich Training.

📷

Fotografie — ich fotografiere und teile auf Instagram.

🖨️

3D-Druck & Design — funktionale Drucke und STL-Modelle, die ich auf MakerWorld veröffentliche.

🌍

Sprachen — Russisch, Englisch, Deutsch und Tschechisch; als Nächstes Italienisch.

I write down what I build, most nights

Vibes per Token is my build-in-public journal on AI, agents and automation. What shipped, what broke, what it cost. English and Russian on Telegram.

See the journal

Ein Ingenieur, der beide Sprachen spricht

Ich stehe zwischen Serverraum und Vorstandsetage. Ich kann den Code schreiben, die Infrastruktur absichern und die Datenpipeline entwerfen — und der Führungsebene dann in klarer Geschäftssprache erklären, was es kostet, was es bringt und wo das Risiko liegt. KI auf EU-Datengrenzen, mit DSGVO und der EU-KI-Verordnung als Design-Vorgaben, nicht als nachträglicher Zusatz.

Baut in Produktion
Alles auf dieser Seite läuft täglich auf meinen eigenen Servern — nicht in einer Demo-Sandbox.
Verantwortungsvoll & EU-bereit
DSGVO, EU-KI-Verordnung und Datenhoheit von Tag eins an mitgedacht, nicht nachträglich angeflanscht.
Herstellerneutral
Portable Stacks — Ihre Daten und Logik werden nie an ein Modell oder eine Cloud gebunden.

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Machen Sie aus „Wir sollten KI nutzen" eine priorisierte, kalkulierte Roadmap mit klarem ROI — und einen Umsetzungspartner, der sie liefert.

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Holen Sie sich erfahrene Hände für agentenbasierte KI, RAG, LLMOps und selbstgehostete Infrastruktur — ohne den jahrelangen Recruiting-Zyklus.

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@alexey.berezka
KI-Entwickler · 3D-Druck · Leben in Karlsruhe 🇩🇪
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