Maximilian Fischer, AI Engineer

Ride the wave of demand.

Nalu ist hawaiianisch für Welle.

Ich bringe Datenthemen von der Bestandsaufnahme bis in den Betrieb.

Seit Juli 2025 baue und verantworte ich als alleiniger Entwickler die interne Prognose- und Steuerungsplattform eines mittelständischen Konzerns der Fleischwirtschaft mit drei Standorten. Die Datenplattform dahinter, die Ablösung der Integrationsplattform und die Leitung des im Aufbau befindlichen KI-Teams liegen ebenfalls bei mir.

Was ich behaupte, belege ich mit Messung. Auch dort, wo das Ergebnis unbequem ist.

Maximilian Fischer

Vier Zahlen mit Beleg

Hinter jeder Zahl steht ein Projekt, mit Messung und Quelle.

Alt-Systeme und Handprozesse abgelöst
21
Wie gemessen

Zählung der belegten Ablösungen, Stand Oktober 2026: 13 bis Juli 2026, seitdem die tägliche Liste der offenen Posten und sieben Excel-Auswertungen der Viehabrechnung. Ein Eintrag zählt erst, wenn der neue Weg in Benutzung ist.

Prognosefehler auf Entscheidungsebene, statt 28,2 % bei Fortschreibung
20,6 %
Wie gemessen

Gewichteter mittlerer absoluter Prozentfehler (WMAPE) auf der Ebene Tiere je Woche, Walk-Forward über 159 Wochen out-of-sample, gegen die Vorwochen-Fortschreibung mit 28,2 %.

Zeilen Code, als alleiniger Entwickler gebaut und verantwortet
110.000
Wie gemessen

Zeilenzahl des Quellcodes der Plattform, gerundet, Stand Juli 2026.

Zeilen aus vier Quellsystemen, Betrieb allein verantwortet
155 Mio.
Wie gemessen

Summe der Zeilen aus den vier Quellsystemen in der Datenplattform, zehn Jahre Historie, gerundet.

Projekte

Fünf Vorhaben, jeweils gleich aufgebaut: Ausgangslage, Entscheidung, Umsetzung, Ergebnis mit Messung, und was ich anders machen würde.

Wie ich arbeite

Methode statt Werkzeugliste. Drei von acht Punkten:

Die ganze Arbeitsweise

Nalu AI

Entscheidungsplattform für Absatzprognose, konfigurierbar je Kunde, jede Instanz beim Kunden. Der Einstieg ist eine Liste fälliger Entscheidungen, keine Kennzahlenwand.

Im Aufbau, kein Angebot. Entwürfe mit Beispieldaten, keine Zahlen, bis sie gemessen sind.

Mehr zu Nalu AI

Heute: Der Einstieg ist keine Kennzahlenwand, sondern die Liste der Entscheidungen, die anstehen. Jede nennt Grund, Treiber, Empfehlung und wie gut das Modell hier zuletzt war.

Womit ich arbeite

Werkzeuge aus den Projekten, ohne Bewertungsbalken. Was ich davon wie eingesetzt habe, steht beim jeweiligen Projekt.

Führung und Steuerung
  • Teamaufbau
  • Roadmaps
  • Entscheidungsvorlagen für die Geschäftsführung
  • Priorisierung
  • Release-Verantwortung
  • Schulungsprogramme
  • Scrum
  • Kanban
ML und KI
  • LightGBM
  • scikit-learn
  • Temporal Fusion Transformer
  • Zeitreihenprognose
  • Backtesting
  • Kalibrierung
  • Anomalieerkennung
  • Kundensegmentierung
  • Churn-Erkennung
  • MLflow
  • RAG
  • Embeddings
  • Lokale Sprachmodelle (Ollama, LM Studio)
  • LLM Tool-Use
  • Microsoft 365 Copilot
  • KI-gestützte Entwicklung (Claude Code)
Data Engineering
  • ETL/ELT
  • Dagster
  • SAP R/3 (RFC)
  • Microsoft Graph API
  • PyODBC
  • PyArrow
  • Polars
  • Pandas
  • NumPy
  • Datenqualitätsprüfungen
Infrastruktur und Betrieb
  • Linux
  • WSL
  • Docker
  • Nginx
  • Git
  • GitHub Actions
  • Azure DevOps
  • Prometheus
  • Grafana
  • OAuth2 (SSO)
  • Windows Server

Kenntnisse im Lebenslauf