Oguzhan

Über mich

KI-Engineer für produktionsreife Multi-Agenten-, RAG- und LLM-Systeme, die dokumenten- und prüfintensive Prozesse automatisieren — end-to-end von Architektur über Implementierung bis Validierung. Unterscheidungsmerkmal: Ich baue KI nicht nur lauffähig, sondern enterprise- und compliance-tauglich — durch Security-/Risk-Tiefe (M.Sc. Cyber Security, ISO 27001, DSGVO, Responsible-AI) für den Einsatz im regulierten Umfeld. Beleg: ein eigenständig entwickelter Multi-Agenten-Prototyp bei einem Industrieversicherer, der ein konzernweites Innovationsprojekt initiierte.

Skills

Expert:in

Generative AI

Automation Engineering

Künstliche Intelligenz

AI Development

AI Application

AI Consulting

CI/CD

Claude

Continuous Deployment

Continuous Integration

Innovation

Python

Github

Analytische Fähigkeiten

Requirement Engineering

Fortgeschritten

Cyber Security

Cyber Risk Management

JavaScript

Cloud Computing

FastAPI

Machine Learning

Grundkenntnisse

Security Architecture

Amazon Web Services

Angular

Compliance

MongoDB

MySQL

PostgreSQL

Reinforcement Learning

Portfolio

KI-System zur LV-Analyse, -Erstellung & -Kalkulation (Bauwesen)

Digitalisierung & KI-gestützte Auftragsakquise für einen Handwerksbetrieb

Projekte

KI-System zur LV-Analyse, -Erstellung & -Kalkulation (Bauwesen)
· Architektur und Bauwesen · bis zu 10 Mitarbeiter:innen
Juli 2025 — heute
Konzeption und Entwicklung einer Compliance-Engine für deutsche Leistungsverzeichnisse (LV) – regelbasiertes Prüfsystem, validiert gegen einen umfangreichen Korpus realer Ausschreibungen.

End-to-end-KI-Architektur: Multi-Agenten-Orchestrierung (LV-Import, Kalkulation, Nachtragsanalyse), RAG-Pipelines und event-getriebene Verarbeitung.

Gesamtverantwortung für Architektur, Entwicklung und technische Umsetzung.

Stack: Python · FastAPI · LangGraph · RAG (pgvector) · React/TypeScript · AWS
KI-Prototyp Cyber-Risk-Underwriting
HDI Global SE · Versicherungen · 1.000+ Mitarbeiter:innen
Mai 2025 — März 2026
Eigenständige Konzeption und Entwicklung eines Multi-Agenten-Prototyps (LangGraph, AWS Bedrock) zur Vollautomatisierung des bislang manuellen Cyber-Risk-Underwritings – von Requirements über Implementierung bis zum internen Pilotbetrieb; Bearbeitungszeit von mehreren Tagen auf unter 30 Minuten reduziert.

Der Proof-of-Value initiierte ein konzernweites Innovationsprojekt; die produktive Skalierung erfolgte mit dem AWS Research Team.

Aufbau eines automatisierten QA- und Test-Frameworks zur Validierung KI-gestützter Risk-Assessments (Konsistenz, Nachvollziehbarkeit, fachliche Plausibilität).

Stack: LangGraph · AWS Bedrock · Python · automatisiertes QA-/Test-Framework

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Berufserfahrungen

Gründer & AI/Tech Lead · Teilzeit
Arqion · Architektur und Bauwesen · bis zu 10 Mitarbeiter:innen
Juli 2025 — heute
KI-native Dienstleistung im Bauwesen: Analyse, Erstellung und Kalkulation von Leistungsverzeichnissen (LV). Operatives Geschäft und Auslieferung übernimmt ein strategischer Partner; ich liefere die KI-Technologie zu — dadurch freie Kapazität für Freelance-Projekte.

Konzeption und Entwicklung einer Compliance-Engine für deutsche Leistungsverzeichnisse (LV) —regelbasiertes Prüfsystem, validiert gegen einen umfangreichen Korpus realer Ausschreibungen.

Aufbau der KI-Architektur end-to-end: Multi-Agenten-Orchestrierung (LV-Import, Kalkulation, Nachtragsanalyse),RAG-Pipelines und event-getriebene Verarbeitung.

Gesamtverantwortung für Produkt, Architektur und technische Umsetzung sowie Markt- undDomänenvalidierung im Bauumfeld.
AI Engineer & Cyber Risk Engineer · Vollzeit
HDI Global SE · Versicherungen · 1.000+ Mitarbeiter:innen
April 2025 — März 2026
Durchführung strukturierter Cyber-Security-Assessments bei Industriekunden: Market-Meetings mit SecurityVerantwortlichen, Analyse von IT- und Sicherheitsarchitekturen, Ableitung strukturierter Security-Maturity-Levels – Ergebnisse direkt entscheidungsrelevant für Versicherungskonditionen und Annahme-/Ablehnungsentscheidungen des Underwritings.

Evaluierung und Weiterentwicklung des bestehenden Cyber-Maturity-Assessment-Tools: Analyse von Bewertungslogiken, Kontrollkategorien und Gewichtungsmechanismen – mit dem Befund, dass der bestehende Prüfprozess nicht mehr zeitgemäß war.

Entwicklung individueller Security-Verbesserungsmaßnahmen für Kunden mit erhöhtem Risiko zur messbaren Reifegradsteigerung während der Vertragslaufzeit.

Eigenständige Konzeption und Entwicklung eines KI-Prototyps zur Vollautomatisierung des bislang manuellen CyberRisk-Underwritings – von Requirements-Engineering über Implementierung bis zum internen Pilotbetrieb im Team: Multi-Agenten-Architektur mit LangGraph, gehostet auf AWS Bedrock; Reduktion der Bearbeitungszeit von mehreren Tagen auf unter 30 Minuten.

Erfolgreicher Proof-of-Value initiierte ein unternehmensweites Innovationsprojekt; die produktive Skalierungsarchitektur wurde vom AWS Research Team übernommen, fortlaufende Verantwortung für Test Cases, Validierung und Qualitätssicherung sämtlicher Modell-Iterationen aus fachlicher Underwriting-Sicht.

Konzeption und Implementierung eines automatisierten QA- und Test-Frameworks zur systematischen Validierung KI-gestützter Risk-Assessments (Konsistenz, Nachvollziehbarkeit, fachliche Plausibilität) – Voraussetzung für skalierbare Qualitätssicherung statt manuellem Vergleich.

Durchführung des konzerninternen Software-Vorklärungsprozesses für den eigenen MVP-Prototyp: Abstimmung mit System-Ownern, Architekten und Information-Security-Verantwortlichen zur Freigabe für den internen Einsatz.
Thesis Student · Vollzeit
Schwarz Corporate Solutions KG · Beratung und Consulting · 1.000+ Mitarbeiter:innen
September 2024 — Februar 2025
Risikoorientierte Sicherheitsanalyse mobiler Applikationen: Bedrohungsmodellierung (STRIDE), CVSS-Scoring, DataFlow-Diagramme und Bewertung technischer & organisatorischer Schwachstellen.

Entwicklung eines erweiterten Prüfleitfadens für Mobile-App-Audits inkl. neuer Kontrollkategorien, Gap-Analyse und Überführung in einen revisionssicheren Auditprozess.

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Ich baue KI nicht nur lauffähig, sondern enterprise- und compliance-tauglich — durch Security-/Risk-Tiefe (M.Sc. Cyber Security, ISO 27001, DSGVO, Responsible-AI) für den Einsatz im regulierten Umfeld.