Fullstack AI EngineerChristopher Böbel

Ich arbeite von Göppingen aus – remote und vor Ort in der Region Stuttgart. Für die meisten Projekte reicht remote, für Workshops und Kick-offs komme ich vorbei.

Dass die KI-Komponente nicht isoliert entsteht: Ich entwickle Datenmodell, Backend, Modellintegration, Oberfläche und Deployment aus einer Hand. Ein Modell, das niemand ins Produkt bringt, hilft niemandem – deshalb gehört bei mir der Weg bis in den Betrieb dazu.

Für KI: LangGraph, LangChain, MCP, RAG, PyTorch und OpenCV; Sprachmodelle in der Regel über OpenRouter, etwa DeepSeek oder Gemini, OCR mit Mistral. Für den Rest des Stacks: Python mit FastAPI, TypeScript mit Next.js und React, PostgreSQL, Redis, Docker und GitHub Actions.

Indem das Modell nicht die Kontrolle hat. Orchestrierung, Quellenzulassung und Freigaben sind Code, keine Prompts; Ausgaben sind strukturiert und werden mit Evals gegen Referenzfälle gemessen, bevor etwas produktiv geht. Wo es um Entscheidungen geht, bestätigt ein Mensch – wie im Review-Cockpit der KI-Kanalinspektion.

Ja. Jede Zahl auf dieser Seite stammt aus einem Repository, einem Release oder einer Messung – Nutzerzahlen, Trainingsbilder, Accuracy, Token-Ersparnis. Schematische Darstellungen sind als solche gekennzeichnet und werden nie als Screenshots ausgegeben.

Teilweise, und die Lizenzen unterscheiden sich. Optical Context MCP liegt als Paket auf PyPI und auf GitHub, Academic DeepSearch (Abundance) unter MIT-Lizenz, die KI-Kanalinspektion unter AGPL-3.0. Chelaro ist einsehbar, aber source-available und nicht Open Source: Kommerzielle Nutzung erfordert eine separate Lizenz. KLICKin gehört dem Auftraggeber und liegt in einem privaten Repository.

Über das Kontaktformular oder per E-Mail an mail@christopherboebel.com. Beschreib kurz, was du vorhast – ich melde mich zeitnah zurück.