01
KI, die arbeitet
Von Strategie und Prototyp bis zum zuverlässigen Produktionssystem: LLMs, Suche, Bildanalyse und intelligente Workflows.
KI-Systeme · Daten · Cloud
Ich mache aus ehrgeizigen Ideen KI, die in der Praxis funktioniert.
Technologiepartner für Teams, die intelligenter bauen wollen: von KI- und Datenstrategie über einen Prototyp bis zum produktionsreifen System.
Beim Problem anfangen ↘20+Jahre Erfahrung
KI + Datenvom Prototyp bis zur Produktion
GCP & AWSCloud-Produktion
PythonGCP & AWSLLM-SystemeComputer VisionData Engineering
Projekterfahrung mit
Worin ich helfe
Technologie soll Ihr Team entlasten.
Ich arbeite dort, wo Produkt, Engineering und messbare Ergebnisse zusammenkommen.
02
Daten mit Wirkung
Ich entwickle Datenpipelines und Modelle, die Bauchgefühl durch bessere Entscheidungen ersetzen.
03
Cloud bereit für Wachstum
Skalierbare Backends, APIs und ereignisgesteuerte Architektur auf GCP und AWS — wartbar konzipiert.
Mehr als ein Portfolio
Erfahrung, die den nächsten Schritt prägt.
Ich habe über 20 Jahre Erfahrung im Aufbau von Produkten und Systemen. Einige Projekte sind vertraulich — deshalb zeige ich die Art von Problemen, die ich liefern kann.
KI & Medienanalyse
Workflows zur Video- und Bildanalyse mit Vertex AI, Vision AI, LLMs, Cloud Tasks, BigQuery und Datastore.
So funktioniert es
- Video & Bilder
- Cloud Tasks
- Vertex AI · Vision AI · LLM
- BigQuery, Datastore
- Ergebnisse
Datenplattformen
Datenpipelines in GCP, Live-Analytik (Pub/Sub, Dataflow), Automatisierung und Lösungen, die über eine Demo hinaus funktionieren.
So funktioniert es
- Daten
- Datenpipeline · GCP, Airflow · Cloud Functions; Live-Analytik, Pub/Sub · Dataflow
- Automatisierung
- Ergebnisse
Retail & Prognosen
KI für Warenwirtschaft und Produktvergleich im E-Commerce und Retail.
So funktioniert es
- E-Commerce- & Retail-Daten, ETL · GCP
- Kaskadierende T-SQL-Prozeduren
- KI
- Prognose der Warenverteilung, Visueller Produktvergleich
- Ergebnisse
Risiko- & Vertrauenssysteme
Compliance-Systeme, Anomalieerkennung, Klassifikation und Textanalyse.
So funktioniert es
- Textanalyse, Kafka · Redis
- Kundenklassifikation, Betrugs- & Anomalieerkennung, Spamfilter, Python · SQL
- Entscheidungsbaum
- Maßnahmen
- Metriken
Projekterfahrung
Erfahrung mit Systemen, die in Produktion gingen und bis heute laufen.
Ich habe für Organisationen gearbeitet, in denen Datenqualität, Zuverlässigkeit und Liefergeschwindigkeit das Geschäft direkt beeinflussen.
Für Google: ein System zur Bewertung visueller Werbemittel — Video- und Bildanalyse mit Vertex AI, Vision AI, LLMs und Vertex Search, Workflows auf Cloud Tasks, BigQuery und Datastore.
Staatliche Energieunternehmen in Großbritannien: Energiequellen-Broker auf AWS IoT und Lambda. The Football Association: Datenpipelines in GCP mit Airflow, Cloud Functions, Pub/Sub und Dataflow. AWS-Connect-Integration.
KI zur Prognose der Warenverteilung für Online- und Filialgeschäft, visueller Produktvergleich, ETL auf GCP und kaskadierende T-SQL-Prozeduren. Im Zahlungsteam: Anomalieerkennung in Transaktionen.
Team Hydra: Compliance-Systeme im Produktivbetrieb — Betrugserkennung, Kundenklassifikation, Spamfilter und Textanalyse (Python, SQL, Kafka, Redis).
Acht Jahre Aufbau des Buchhandels Gandalf.com.pl: vom Fünferteam zum führenden Buchhändler Polens. Shop, Admin-Panels, SEO und Kampagnen.
Von Medien und Bildanalyse über Cloud und Daten bis zu E-Commerce, Compliance und prädiktiven Systemen. Vollständige Erfahrung auf LinkedIn ↗
Wer dahintersteht
Bolesław Badziąg
Technologiepartner · KI / Daten / Cloud
Smart Choice ist meine Firma — Sie sprechen direkt mit der Person, die die Lösung entwirft und umsetzt. Seit über 20 Jahren baue ich Produkte und Systeme: von der Buchhandlung Gandalf.com.pl über Compliance bei GetResponse und Prognosen bei LPP bis zur Video- und Bildanalyse mit Vertex AI für Google.
LinkedIn-Profil ↗KI-native Umsetzung
Schneller zum funktionierenden Prototyp. Ohne Abkürzungen in der Technik.
Ich arbeite mit der neuen Generation von KI-Werkzeugen, daher entsteht ein funktionierender Prototyp oft in Wochen statt Monaten. Die Sorgfalt bleibt gleich: Unit-, Integrations- und Lasttests, Code-Review, durchdachte Architektur und Sicherheit ab dem ersten Commit.
Unit-TestsIntegrationstestsLasttestsCode-ReviewSichere Architektur
KI-Agenten und -Modelle: Claude, Cursor, Codex, Grok, Antigravity — passend zur Aufgabe gewählt.
Zusammenarbeit ohne Magie
Vom ersten Gespräch bis zum Ergebnis.
Ein kurzes Audit, ein intensiver Proof of Concept oder längere Engineering-Zusammenarbeit — alles ist möglich.
- 01
Wir verstehen
Ziel, Nutzer, Daten, Einschränkungen und Erfolgskriterium.
- 02
Wir prüfen
Das kleinste sinnvolle Experiment, bevor Sie in eine vollständige Lösung investieren.
- 03
Wir liefern
Architektur, Implementierung, Tests und ein Plan für die nächsten Schritte.
Drei Wege zum Start
Die Dauer ist ein Richtwert — den Umfang legen wir nach dem ersten Gespräch fest.
ca. 1–2 Wochen
KI- und Daten-Audit
Ich prüfe Daten, Prozesse und ob KI hier sinnvoll ist.
- Bericht zur Analyse von Daten und Prozessen
- Zielarchitektur
- Klare Empfehlung: ja oder nein — und warum
ca. 2–4 Wochen
PoC-/MVP-Sprint
Wir prüfen die Hypothese mit Ihren echten Daten in einer isolierten Umgebung.
- Funktionierender Prototyp mit echten Daten
- Erfolgskriterium vor dem Start festgelegt
- Ergebnis: weiterentwickeln, anpassen oder verwerfen
langfristige Zusammenarbeit
Produktivsetzung / Fractional AI Architect
Ich entwickle das System mit Ihnen weiter oder unterstütze Ihr Team als KI-Architekt in Teilzeit.
- Produktionsreife Architektur, Implementierung und Tests
- Code-Review und Architekturberatung für Ihr Team
- Wissenstransfer — das System läuft auch nach Projektende
Für wen ich nicht der Richtige bin
Keine gute Wahl, wenn Sie…
- KI einführen möchten, ohne ein klar definiertes geschäftliches Problem,
- nur eine Präsentation oder Demo benötigen, ohne Plan für den weiteren Betrieb,
- die Bestätigung einer bereits getroffenen Entscheidung statt einer unabhängigen Bewertung erwarten,
- sofort einen vollständigen Rollout planen, ohne Phase zur Prüfung der Hypothese.
Eine gute Wahl, wenn Sie…
- einen konkreten Prozess haben, der zu viel Zeit kostet oder Informationen verliert,
- eine produktionsreife Lösung brauchen — mit Tests und einem Plan für die Weiterentwicklung,
- vor der Investitionsentscheidung eine fundierte Empfehlung erwarten — auch eine negative,
- mit dem kleinsten sinnvollen Experiment auf echten Daten beginnen möchten, mit einem vor dem Start festgelegten Erfolgskriterium.
FAQ
Fragen vor dem ersten Gespräch
Arbeiten Sie allein oder im Team?
Beides. Smart Choice ist meine Firma, Sie sprechen also direkt mit der Person, die die Lösung entwirft und umsetzt. Ich kann das Projekt eigenständig führen oder in Ihr Team einsteigen und es mit Architektur, Code-Review und Wissenstransfer unterstützen.
Wie schützen Sie Daten und Privatsphäre? Werden unsere Daten zum Training öffentlicher Modelle genutzt?
Kundendaten bleiben, wo immer möglich, in der eigenen Infrastruktur oder im eigenen Cloud-Konto des Kunden. Ich nutze Modell-Dienste in Modi, die Daten nicht zum Training verwenden. Zugriffsregeln für Daten legen wir zu Beginn fest, und ein PoC läuft in einer isolierten Umgebung.
Wie wird abgerechnet?
Das vereinbaren wir individuell: ein Festpreis für Audit oder PoC oder Abrechnung nach Aufwand bei längerer Zusammenarbeit. Die Ersteinschätzung Ihres Problems vor dem Start ist kostenlos.
Was, wenn das Audit zeigt, dass KI keinen Sinn ergibt?
Auch das ist ein gutes Ergebnis. Sie erhalten eine ehrliche Empfehlung — auch ein „Nein“ — und Hinweise, was stattdessen zu prüfen oder zu verbessern ist, bevor Sie in ein teures Projekt investieren.
Wie schnell können wir starten?
Beschreiben Sie das Problem im Formular unten — ich antworte mit einem Vorschlag für den ersten Schritt. Den Start von Audit oder PoC legen wir dann gemeinsam fest, abhängig von Umfang und Datenverfügbarkeit.
Kostenlose Ersteinschätzung
Haben Sie einen Prozess, Daten oder ein Produkt, das intelligenter arbeiten sollte?
Beschreiben Sie das Problem in wenigen Sätzen. Sie erhalten eine ehrliche Antwort, ob KI hier sinnvoll ist — und wo man anfängt.
Noch nicht bereit für ein Gespräch? 10 Fragen vor dem Start eines KI-PoC →
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