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E-Mail schreiben
Porträt von Max Trifonov

Max Trifonov, M.Sc. Full-Stack AI Engineer LLM-Integration und Automatisierung Düsseldorf, remote

Ich baue KI-Anwendungen, die im Betrieb laufen. Nicht nur in der Demo.

Viele Unternehmen haben KI eingeführt, wenige nutzen sie im Alltag. Ich automatisiere wiederkehrende Abläufe und binde KI in vorhandene Systeme ein, bis hin zur Auswertung von Kundengesprächen, und halte alles stabil im Betrieb.

E-Mail schreiben Projekte ansehen
  • 20.000+ automatische Gesprächsauswertungen
  • 2.000+ Transkripte pro Monat, laufend
  • 17 erstellte Live-Dienste und Systeme
  • Sprach-KI im Echtzeit-Dialog

Warum sich das lohnt

Zeit

Nachbereitung, Protokolle und das Übertragen von Daten zwischen Systemen laufen automatisch. Die Menschen bleiben beim Gespräch.

Fachkräftemangel

Unbesetzte Stellen kosteten die deutsche Wirtschaft 2024 rund 49 Milliarden Euro an Produktion.1 Automatisierung entlastet das Team, das da ist.

Weniger Fehler

Daten werden ohne Abtippen übertragen, und jeder Schritt ist protokolliert.

KI, die wirklich läuft

57 Prozent der Unternehmen setzen KI ein, aber nur 3 Prozent schöpfen ihr Potenzial nach eigener Einschätzung eher stark aus.2

Wann es sich nicht lohnt

  • Seltene Vorgänge: Was nur ein paarmal im Monat anfällt, ist von Hand günstiger.
  • Kein fester Ablauf: Ohne feste Schritte gibt es nichts, was sich zuverlässig automatisieren oder messen lässt. Erst der Prozess, dann die KI.
  • Entscheidungen über Menschen: Die trifft am Ende ein Mensch. KI nimmt niemandem die Verantwortung ab.

1 Institut der deutschen Wirtschaft, Pressemitteilung vom 12. Mai 2024. 2 Bitkom, Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, Pressemitteilung vom 14. September 2026.

Wobei ich helfe

Beispielablauf
  1. 09:41:07E-Mail eingegangenmit Anhang
  2. 09:41:08Anhang erkanntAuftrag, 2 Seiten
  3. 09:41:10Daten übertragenins Kundensystem
  4. 09:41:12Dokument erstelltAuftragsbestätigung
  5. 09:41:121 Rückfragean das Team
  6. 09:41:13fertignach 6 Sekunden

Für Unternehmen jeder Branche, in denen sich Arbeit wiederholt: Abläufe automatisieren, KI in vorhandene Systeme einbinden und, wo Kundengespräche geführt werden, auch diese auswerten.

Abläufe automatisieren

Dokumente erstellen, E-Mails sortieren, Daten zwischen Systemen übertragen, mit n8n oder eigenem Code.

KI in bestehende Systeme bringen

Anbindung über APIs, Betrieb mit Monitoring, Hosting in der EU.

Gespräche auswerten

Verkaufs-, Beratungs- oder Servicegespräche automatisch prüfen, mit nachvollziehbarer Begründung.

Sprach-KI und Training

Gespräche in Echtzeit simulieren. Üben ohne echten Kunden.

Projekte

Was meine Systeme machen und womit sie gebaut sind.

  1. 20.000+

    Auswertungen, über 2.000 Transkripte pro Monat

    Gesprächsanalyse mit KI

    Wertet Beratungsgespräche automatisch aus: welche Punkte des Gesprächsleitfadens erfüllt sind und wo Fehler passiert sind. Die Teamleitung sieht die Ergebnisse ihres Teams, jedes Gespräch statt einzelner Stichproben.

    Gebaut mit Gemini, Claude, Node.js, Supabase, Google Cloud Run

    Fallstudie lesen

  2. Automatisch

    Dokumente, Formulare, Abläufe

    Automatisierung

    Erstellt Dokumente aus Kundendaten, füllt Formulare, Anträge und Rechner aus und erledigt wiederkehrende Abläufe im Hintergrund. Stunden an Routinearbeit fallen weg.

    Gebaut mit Python, Selenium, n8n

  3. Echtzeit

    Sprachdialog mit KI-Kunden

    KI-Trainingsassistent fürs Telefon

    Berater üben Telefongespräche mit KI-Kunden, die wie echte Menschen reagieren, und bekommen nach jedem Gespräch eine Bewertung. So üben neue Berater, bevor sie mit echten Kunden sprechen.

    Gebaut mit Gemini Live, Vertex AI, React, WebSockets, Supabase, Google Cloud Run

  4. Live

    Hinweise während des Gesprächs

    Echtzeit-Coach für Beratungsgespräche

    Begleitet Beratungsgespräche live und gibt dem Berater Hinweise, während das Gespräch läuft.

    Gebaut mit Electron, Gemini Live

  5. 17

    Systeme und Dienste

    Systeme und Dienste im Einsatz

    Web-Apps, Automatisierungen, Bots und Desktop-Programme, darunter eine App-Plattform mit zentralem Login, die mehrere Fach-Apps eines Unternehmens bündelt, mit Rollen und Rechten für jedes Team.

    Gebaut mit Google Cloud Run, Cloud Build, Supabase, Node.js, React, Electron, Python, n8n, Telegram, Docker, Hetzner, Gemini, Claude

  6. Dokumente

    auslesen und auswerten

    KI-Service für Dokumente

    Liest Dokumente aus und erstellt daraus eine Auswertung, die ein Mensch bestätigt, bevor sie übernommen wird.

    Gebaut mit Python, FastAPI

Vertraulichkeit und Datenschutz

Vertraulich

Projekte, Dokumente, Daten und Absprachen meiner Auftraggeber bleiben vertraulich. Deshalb stehen auf dieser Seite keine Namen. Jede Zusammenarbeit beginnt mit einer Vertraulichkeitsvereinbarung.

Datenschutz von Anfang an

Daten von Kunden und Mitarbeitern werden nur verarbeitet, soweit der Zweck es verlangt. Zugriff nur für die, die ihn brauchen, Hosting bevorzugt in der EU, Protokolle so knapp wie möglich und mit kurzer Löschfrist, Auftragsverarbeitung mit jedem Dienstleister vertraglich geregelt.

Nach den Regeln des EU AI Act

Jedes System baue ich nach den Vorgaben des EU AI Act: Risikoklasse und Pflichten sind geklärt, bevor gebaut wird, Transparenz gegenüber allen Beteiligten, menschliche Aufsicht. Bewertet eine KI Gespräche oder Mitarbeiter, entscheidet am Ende ein Mensch.

Fair zu den Bewerteten

Bewertet eine KI Menschen, muss jede Bewertung begründet und überprüfbar sein. Regeln gegen Fehlurteile sind fester Teil des Systems.

Wie ich arbeite

Dokumentation gehört zur Lieferung

Architektur, Entscheidungen, Betriebsanleitung und der Weg zurück sind aufgeschrieben und aktuell. Wer nach mir kommt, versteht, was warum gebaut wurde.

Nachvollziehbar

Jedes KI-Ergebnis kommt mit Begründung und Beleg. Jede Änderung ist protokolliert und lässt sich zurückverfolgen.

Gründlich

Erst messen, dann behaupten. Ich komme aus der biomedizinischen Forschung: Jede Aussage über ein KI-System braucht eine Zahl dahinter, jede größere Änderung eine unabhängige Prüfung und Tests vor dem Start.

Betrieb gehört dazu

Monitoring, Alarmierung und ein Weg zurück, wenn etwas schiefgeht.

Klare Empfehlung statt Optionen-Liste

Ich sage, was ich tun würde und warum.

Beratung von beiden Seiten

Ich habe selbst beraten und kenne die Gespräche, die meine Systeme auswerten.

Werdegang

  1. 2023 M.Sc. Biologie, Heinrich-Heine-Universität DüsseldorfPython, R, statistische Datenanalyse
  2. 2023 bis 2024 Diabetesforschung
  3. seit 2024 Quereinstieg in die Beratung
  4. seit 2025 KI-Entwicklung im Unternehmenseinsatz
  5. seit 2026 Freiberuflicher Full-Stack AI Engineer

Werkzeuge

KI und Sprachmodelle

Claude, Gemini, Gemini Live, Vertex AI (EU), Whisper

Mehrstufige Auswertungen mit unabhängiger Gegenprüfung, Sprach-KI in Echtzeit, Tests gegen Fehlurteile, Kostensteuerung über Modellwahl und Prompt-Caching.

Backend und Schnittstellen

Node.js, Express, Python, FastAPI, Flask

REST-APIs, Webhooks, WebSockets und OAuth-Anbindungen an externe Dienste wie Zoom.

Frontend

React, Tailwind CSS, Electron

Web- und Desktop-Apps mit Login, Rollen und Ansichten für verschiedene Nutzergruppen.

Daten

Supabase, PostgreSQL

Datenmodelle, Zugriffsregeln auf Zeilenebene (Row Level Security), zeitgesteuerte Jobs direkt in der Datenbank.

Cloud und Betrieb

Google Cloud Run, Cloud Build, Docker, Hetzner, Linux

Automatische Deployments, Monitoring mit Alarmierung, Health-Checks, Sofort-Rollback und Lasttests vor dem Start.

Automatisierung

n8n, Playwright, Selenium

Workflows zwischen Systemen und Browser-Automatisierung für Anwendungen ohne Schnittstelle.

Arbeitsweise

Git, GitHub, Jira, Claude Code

Feature-Branches, Code-Reviews per Pull Request, KI-gestützte Entwicklung.

Kontakt

Ein System, das zuverlässig laufen soll? Eine kurze E-Mail genügt.

E-Mail schreiben
WhatsApp
01575 0752500
Standort
Düsseldorf, Projekte remote