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Hallo, ich bin Alona
KI-Entwicklerin | Generative KI & Chatbot-Lösungen | Expertin für Explainable KI

Ich bin eine KI-Entwicklerin aus Frankfurt mit einer Leidenschaft dafür, Geschäftsherausforderungen zu lösen und Prozesse durch KI-gestützte Automatisierung zu optimieren. Mein Schwerpunkt liegt auf Generativer KI und individuell angepassten Chatbot-Lösungen, die Effizienz steigern und Kosten senken. Meine Arbeit basiert auf Verantwortungsbewusster und Erklärbarer KI, um eine ethische und transparente KI-Nutzung zu gewährleisten.

Zuverlässigkeit und Effizienz stehen für mich an erster Stelle. Ich entwickle hochwertige, anpassungsfähige Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren. Durch klare Kommunikation sorge ich für eine reibungslose Zusammenarbeit, sodass KI-gestützte Innovationen nachhaltige Wirkung in Branchen wie Finanzen, Kundenservice und industrieller Automatisierung entfalten können.

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Wer bin ich?

Mit über fünf Jahren Erfahrung in der KI-Entwicklung fasziniert mich das transformative Potenzial künstlicher Intelligenz, das Leben zu verbessern und bahnbrechende Innovationen voranzutreiben. Meine Expertise liegt insbesondere in Generativer KI (GenAI) und Natural Language Processing (NLP), mit Fokus auf skalierbare, nutzerzentrierte Lösungen – von Retrieval-Augmented-Chatbots bis hin zu Betrugserkennungssystemen. Mein besonderes Interesse gilt der Anwendung von Responsible und Explainable AI (RAI & XAI), um Transparenz, Vertrauen und ethische KI-Implementierung sicherzustellen.

Neben technischer Expertise lege ich großen Wert auf klare Kommunikation, Zuverlässigkeit und Flexibilität – Prinzipien, die nicht nur die Entwicklung hochwertiger KI-Systeme vorantreiben, sondern auch vertrauensvolle Beziehungen zu meinen Kunden fördern. Zuverlässigkeit garantiert sowohl die technische Exzellenz meiner Lösungen als auch das Vertrauen, das meine Kunden in meine Arbeit setzen können. Klare Kommunikation sorgt für effiziente Zusammenarbeit und spart allen Beteiligten Zeit, während Flexibilität es mir ermöglicht, Lösungen an sich verändernde Anforderungen anzupassen und stets die neuesten Technologien zu integrieren. Mein Ansatz verbindet praxisnahe KI-Entwicklung mit modernster Forschung, um sicherzustellen, dass jede Lösung sowohl technologisch fortschrittlich als auch wirkungsvoll ist.

Das Schönste an meiner Arbeit ist es zu sehen, wie meine KI-Lösungen echte Veränderungen bewirken – sei es durch die Optimierung von KYC-Prozessen, die Verbesserung der Kundenservice-Automatisierung oder die Steigerung der Effizienz in industriellen Arbeitsabläufen. Ich bin überzeugt, dass Anpassungsfähigkeit der Schlüssel ist':' Indem ich offen für Kundenbedürfnisse bleibe und Lösungen kontinuierlich verfeinere, stelle ich sicher, dass jedes KI-Projekt nicht nur technisch ausgereift, sondern auch praxisnah, skalierbar und transformativ ist.

Über mich

Erfahrung

Mit über 9 Jahren Programmiererfahrung und mer als 5 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen habe ich KI-gestützte Lösungen in verschiedenen Branchen konzipiert und implementiert, insbesondere in den Bereichen Retrieval-Augmented-Generation (RAG) für Chatbots und Responsible AI (RAI). Meine Arbeit reicht von der Optimierung von Betrugspräventionsstrategien bis hin zur Entwicklung multimodaler KI-Pipelines – mit dem Ziel, zuverlässige, erklärbare und wirkungsvolle Systeme zu schaffen.

Projekte

Kundenservice-Chatbot für die Chemieindustrie

In diesem Projekt habe ich die Entwicklung einer intelligenten Chatbot-Lösung für den Kundenservice und die Produktempfehlung in der Chemieindustrie geleitet. Der Chatbot nutzte modernste Retrieval-Augmented Generation (RAG), um große Mengen an Produktinformationen von der Unternehmenswebsite und internen Dokumenten zu verarbeiten. Innerhalb von nur drei Monaten habe ich eine voll funktionsfähige, End-to-End-Lösung geliefert, die sich nahtlos in die Unternehmensprozesse integrieren ließ.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Prompt Engineering, Textzusammenfassung und einem zweistufigen Suchsystem konnte ich die Genauigkeit und Relevanz der Chatbot-Antworten erheblich verbessern. Das innovative Suchverfahren kombinierte Produktnamensfilterung mit Relation Matching, sodass der Chatbot auch komplexe, mehrstufige Anfragen effizient verarbeiten konnte. Um Transparenz und Nutzervertrauen zu gewährleisten, integrierte ich Responsible AI-Mechanismen, die klare Begründungen für Produktempfehlungen lieferten und die Lösung mit den ethischen Standards des Unternehmens in Einklang brachten.

Dieses modulare Chatbot-System erfüllte nicht nur die unmittelbaren Anforderungen des Unternehmens, sondern bot auch Flexibilität für zukünftige Anpassungen und Skalierungen. Durch die Kombination meiner technischen Expertise in Natural Language Processing und Explainable AI mit einem tiefen Verständnis der Geschäftsanforderungen habe ich ein leistungsstarkes und wirkungsvolles Tool geschaffen, das den Kundenservice verbesserte und Geschäftsabläufe effizienter machte.

Intelligenter KI-Chatbot mit Bildverarbeitung & Unternehmensintegration

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt basieren Kommunikationsprozesse oft auf einer Mischung aus Text- und Bilddaten. Um diese Herausforderung zu meistern, habe ich eine Chatbot-Lösung um eine Bildverarbeitungs-Pipeline erweitert, die es dem Chatbot ermöglicht, visuelle Daten zu analysieren und in seine Wissensbasis zu integrieren. Diese Innovation machte es erstmals möglich, nicht nur zu Texten, sondern auch zu Bildern Fragen zu stellen – ein echter Fortschritt in der multimodalen Fragebeantwortung.

Neben der Verarbeitung und dem Abruf visueller Daten habe ich Outlook- und Microsoft-Teams-Connectoren entwickelt, die eine nahtlose Integration in Unternehmenskommunikationsprozesse ermöglichten. Dadurch wurde der Chatbot direkt in bestehende Tools eingebunden, was die Benutzerfreundlichkeit erhöhte, Workflows optimierte und den Abruf von Informationen vereinfachte. Unternehmen konnten so die Antworten und Fähigkeiten des Chatbots flexibel an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen.

Um Transparenz und Vertrauen in das System sicherzustellen, habe ich Explainable AI (XAI)-Techniken eingesetzt. Diese gaben Nutzern Einblick in die Funktionsweise der Bildverarbeitung und der Abrufmechanismen, sodass jede auf visuellen Daten basierende Antwort nachvollziehbar und überprüfbar war – ein wichtiger Schritt zur Steigerung der Zuverlässigkeit des Chatbots.

Skalierbare KI für Betrugsprävention im Bankwesen: Von 10 Millionen auf 9 Modelle

Die Betrugserkennung im Bankensektor ist eine komplexe Herausforderung: Jeder Fehlalarm stört legitime Kunden, während jede unerkannte betrügerische Transaktion Millionen kosten kann. Meine Aufgabe war es, die Betrugsprävention zu verbessern und gleichzeitig die Komplexität zu reduzieren – eine riesige Modelllandschaft mit 10 Millionen Modellen auf eine effiziente 9-Modell-Lösung zu verschlanken.

Der Durchbruch gelang durch eine optimierte Kundensegmentierungsstrategie, die es ermöglichte, die Anzahl der benötigten Modelle drastisch zu reduzieren, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen. Dies vereinfachte das Training, die Bereitstellung und die Evaluierung der Modelle erheblich, wodurch die Betrugsprävention skalierbarer und kosteneffizienter wurde.

Zusätzlich zur Segmentierung verbesserte ich die Leistung des bestehenden XGBoost-Modells durch das Engineering neuer, hochgradig prädiktiver Merkmale, wodurch die Erkennungsgenauigkeit erhöht während unnötige Transaktionsblockierungen minimiert werden konnten. Zur weiteren Verbesserung der Anomalieerkennung implementierte ich eine auf Autoencodern basierende Strategie für die Transaktionsbewertung. Diese fügte eine zusätzliche Schicht unüberwachter Betrugserkennung hinzu, die subtile, zuvor unerkannte Betrugsmuster identifizierte.

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Clustering und graphbasierten Ansätzen entwickelte ich ein leistungsstarkes, effizientes und produktionsreifes Betrugspräventionssystem, das Banken vertrauen konnten. Das Ergebnis? Eine smartere, schnellere und skalierbare KI-gestützte Lösung zur Betrugsprävention, die zeigt, wie strategische ML-Optimierung aus einer überwältigenden Herausforderung eine elegante, wirkungsvolle Lösung macht.

KI-gestützte KYC-Automatisierung & Betrugsprävention im Finanzsektor

Im Finanzsektor ist es eine Herausforderung, regulatorische Anforderungen einzuhalten und gleichzeitig ein reibungsloses Kundenerlebnis zu gewährleisten. Der „Know Your Customer“ (KYC)-Prozess, eine entscheidende Voraussetzung für die Kontoeröffnung, leidet oft unter manuellen Ineffizienzen und Betrugsrisiken. Mein Ziel war es, die KYC-Verifizierung durch den Einsatz von Deep Learning und Computer Vision zu automatisieren und zu optimieren.

Ich leitete die Entwicklung einer KI-gestützten KYC-Lösung, die den Identitätsprüfungsprozess effizienter gestaltete und eine schnellere, sicherere und reibungslosere Kunden-Onboarding-Erfahrung ermöglichte. Ein entscheidender Meilenstein war die Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit deutscher ID-Sicherheitsmerkmale um 60 %, erzielt durch den Einsatz fortschrittlicher Deep-Learning-Modelle und Computer-Vision-Techniken.

Dieses Projekt zeigte meine Fähigkeit, KI-Innovationen mit realen Geschäftsanforderungen zu verbinden. Durch den gezielten Einsatz von maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und fortgeschrittener Datenanalyse konnte ich ein hochwirksames, betrugssicheres KYC-Automatisierungssystem entwickeln. Mit der Kombination aus technischer Exzellenz und tiefem Verständnis für Finanzsicherheitsanforderungen half ich den Finanzinstituten, Vertrauen, Sicherheit und Effizienz im Kundenverifizierungsprozess zu stärken.

KI-gestützte Robotik: Effiziente Bewegungsplanung mit Reinforcement Learning

In der modernen Robotik sind Effizienz und Anpassungsfähigkeit entscheidend, um komplexe Aufgaben – insbesondere in der Fertigung und Logistik – zu automatisieren. Mein Ziel war es, intelligente Robotersysteme zu entwickeln, die ihre Umgebung wahrnehmen, daraus lernen und eigenständig handeln können, indem sie Reinforcement Learning, synthetische Daten und Echtzeit-Inferenz nutzen.

Zur Modellschulung für die roboterbasierte Objekterkennung habe ich synthetische Trainingsdaten entworfen und generiert, indem ich künstliche 3D-Umgebungen erschuf, die reale Aufgaben simulierten. Dieser Ansatz ersparte teure Datenerfassung in der echten Welt und machte das System skalierbar und hochgradig anpassungsfähig.

Die größte Herausforderung lag jedoch in der Optimierung der Bewegungsplanung: Der Roboter sollte Objekte schnell, präzise und auch in dynamischen Umgebungen zuverlässig greifen können. Durch den Einsatz von Reinforcement Learning trainierte ich das System darauf, seine Bewegungen basierend auf Feedback anzupassen, wodurch sowohl Effizienz als auch Entscheidungsfindung verbessert wurden.

Dieses Projekt vereinte meine Expertise in Computer Vision, Reinforcement Learning und maschinellem Lernen und demonstrierte, wie KI reale Automatisierungsprozesse optimieren kann. Durch die Kombination von synthetischen Daten und adaptivem Lernen entwickelte ich eine Lösung, die Robotik intelligenter, schneller und effizienter machte – ein wichtiger Schritt für die nächste Generation autonomer Systeme.

Bildungsweg

Master of Science
Informatik
Universität Stuttgart
Bachelor of Science
Softwareentwicklung
Nationale Taras-Shevchenko-Universität Kyjiw

Publikationen

Empfehlungen

I had the pleasure of working with Alona in my department Data Science & AI, and I can confidently say that she is an exceptional professional. Alona’s technical abilities are truly impressive, and she consistently demonstrated a high level of expertise in her work. Her motivation for additional efforts and engagements was evident in every project she undertook, always aiming to go above and beyond to ensure success. Alona is a dedicated and talented individual who would be a valuable asset to any AI projects.

Nicola Zäh

Head of Data Science & AI

I had the privilege of collaborating with Alona on data-driven projects involving Python, Pandas, and Spark. Alona stands out as a pragmatic and constructive professional, combining her deep technical expertise with a consulting mindset to deliver impactful solutions. Her certifications, coupled with her focus on cutting-edge AI topics, make her an invaluable asset to any team. I highly recommend collaborating with her!

Christian Höh

Senior Data Engineer & Tech Manager

I had the pleasure of working with Alona on several AI projects. She always demonstrated a very high level of commitment and motivation and also showed a great comprehension of new technical topics that were thrown at her, whether it was LLMs, RAG, Machine Learning Engineering or Software Engineering related. She is able to cover a broad range of IT topics due to her ability to maintain highest Software Engineering standards while having a great understanding of Machine Learning. Overall she will be a great contributor to any AI-oriented mission.

Michael Brunzel

Tech Manager AI

Alona was a highly valued member of our Data Science and AI team, particularly in Generative AI and Natural Language Processing projects. Her technical skills in implementing GenAI solutions for clients were impressive, and she consistently demonstrated a strong understanding of NLP, Computer Vision, and Responsible AI principles.

I had the pleasure of working closely with Alona on concepts for an AI Infrastructure Platform for a customer in the banking sector. Her ability to quickly adapt to new technologies and apply them effectively in real-world scenarios was outstanding. She is a self-motivated professional who takes ownership of her projects and delivers high-quality results.

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I was consistently impressed by Alona’s dedication and expertise. She would be a valuable addition to any team in the AI field, bringing both technical excellence and a collaborative spirit that enhances the quality of work and inspires her colleagues.

Anna Brandt

Innovation & Solution Manager GenAI & NLP

Working alongside Alona has clearly shown how versatile, efficient, and motivated she is. She not only adapts seamlessly to new technologies and methods, but also integrates them into her work, continuously refining both her own skillset and the solutions she delivers.

Alona is consistently the go-to contact for technical guidance, offering valuable insights and support at every turn. Collaborating with her always felt constructive and highly productive, as she encourages an environment of innovation and collaboration while keeping objectives firmly in view.

Especially in challenging situations, Alona demonstrates exceptional problem-solving skills and remains focused on achieving the best possible outcomes. Her strong communication style allows her to clearly break down even complex matters, ensuring a professional, smooth exchange both within the team and with clients.

Throughout all projects, she upholds a consistently high work quality and is always willing to support her colleagues.

In short, anyone seeking a highly qualified expert in the field of AI - especially Generative AI, Natural Language Processing and Responsible AI practices - who combines commitment with deep technical expertise will find a true asset in Alona.

I recommend her without any reservation and can tell you from the bottom of my heart that it was an absolute pleasure to work with her.

Christopher Danz

Machine Learning Engineer

It was a great pleasure to work with Alona on a range of Generative AI topics. Her contributions to the CBTW Natural Language Processing community (Retrieval Augmented Generation best practices, Responsible AI perspectives, and Real-World Use Cases) were highly valuable, clearly communicated, and she proactively pushed forward innovative ideas.

Above all, she did an excellent job developing a cloud-hosted multi-turn dialog chatbot that can integrate information from relational data sources and unstructured documents and sets an example for automated content moderation filtering best practices to ensure the safe and responsible use of AI tools.

While having strong foundations in Data Science Alona took a multi-disciplinary perspective by attending the XAI, RAI, CV, and NLP communities and actively developed Responsible AI initiatives across Data Science projects. She has proven to be a strong collaborator in organizing Webinars like the Responsible AI Webinar or contributing to team efforts like the internal Hackathons and ideation sessions.

Christoph Hiemenz

Senior Data Scientist

I had the privilege of working alongside Alona on a webinar focused on Generative AI (GenAI) and Responsible AI (RAI), and I am delighted to recommend her wholeheartedly.

Alona is a true expert in the fields of Generative AI and Responsible AI. Her deep knowledge and practical experience were instrumental in shaping the content of our webinar, ensuring it was both insightful and impactful for our audience.

Beyond her technical expertise, she is highly effective and well-organized. Her ability to handle complex tasks with ease and professionalism is truly commendable.

I particularly enjoyed working with her, because of her friendly and approachable nature. She fosters a collaborative and positive working environment, while keeping an eye on the goal and the success of the team.

I am confident that Alona will be a great addition to your team. I look forward to seeing all the great things she will achieve in the future.

Lars Krieger, PhD

Data Scientist

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