Projekt: Entwicklung eines KI-Agents zur Bildanalyse und automatisierten Kundenkommunikation (Deutsch)
Budget: €750 – €1,500 EUR
Beschreibung:
Wir suchen einen erfahrenen KI-Entwickler (m/w/d) mit sehr guten Deutschkenntnissen, der einen KI-Agenten entwickelt, der Fotos von Bauteilen auf Oberflächenfehler analysiert und basierend auf bisherigen Kundenantworten automatisch E-Mail-Entwürfe generiert.
Hintergrund & Zielsetzung:
In unserem Fertigungsprozess dokumentieren wir regelmäßig Fehlerstellen auf Kundenbauteilen per Foto.
Diese senden wir per E-Mail an den Kunden mit der Frage, ob eine Beschichtung oder Auslieferung trotz des Fehlers möglich ist.
Die Kundenantworten (meist auf Deutsch) werden für spätere Fälle gespeichert.
Ziel ist es, einen Agenten zu entwickeln, der:
Bilder analysiert (Fehlertypen erkennen)
ähnliche Fälle aus der Vergangenheit identifiziert und basierend darauf automatisch einen E-Mail-Vorschlag auf Deutsch generiert.
Datenlage:
Ca. 1.000 + E-Mail-Konversationen im .msg-Format (Deutsch, mit Bildern im Anhang) (insgesamt 19GB)
Keine strukturierte Klassifizierung von Fehlern vorhanden (nur Freitext in E-Mails)
Keine externen APIs erlaubt → rein lokale Verarbeitung (On-Premise Server)
Anforderungen:
Erfahrung mit Computer Vision (z. B. YOLO, CNN)
Erfahrung mit NLP/Textgenerierung auf Deutsch (z. B. GPT, T5, LLaMA, Mistral, RAG)
Fähigkeit, Open-Source-Modelle lokal zu betreiben (z. B. via Docker)
Idealerweise: Verständnis von MLOps oder Erfahrung im industriellen Kontext
Sehr gute Deutschkenntnisse (Verstehen & Generieren)
Ziel:
Ein Prototyp oder Proof of Concept mit folgenden Komponenten:
Bildanalyse-Modul zur Erkennung und Klassifizierung von Fehlern
Modul zur automatisierten Generierung von E-Mail-Vorschlägen (auf Deutsch)
Vergleich ähnlicher Fälle aus der Vergangenheit
Deploymentfähig in on-premise Infrastruktur (Docker/VM, kein Cloud-Zugriff)
Wir suchen einen erfahrenen KI-Entwickler (m/w/d) mit sehr guten Deutschkenntnissen, der einen KI-Agenten entwickelt, der Fotos von Bauteilen auf Oberflächenfehler analysiert und basierend auf bisherigen Kundenantworten automatisch E-Mail-Entwürfe generiert.
Hintergrund & Zielsetzung:
In unserem Fertigungsprozess dokumentieren wir regelmäßig Fehlerstellen auf Kundenbauteilen per Foto.
Diese senden wir per E-Mail an den Kunden mit der Frage, ob eine Beschichtung oder Auslieferung trotz des Fehlers möglich ist.
Die Kundenantworten (meist auf Deutsch) werden für spätere Fälle gespeichert.
Ziel ist es, einen Agenten zu entwickeln, der:
Bilder analysiert (Fehlertypen erkennen)
ähnliche Fälle aus der Vergangenheit identifiziert und basierend darauf automatisch einen E-Mail-Vorschlag auf Deutsch generiert.
Datenlage:
Ca. 1.000 + E-Mail-Konversationen im .msg-Format (Deutsch, mit Bildern im Anhang) (insgesamt 19GB)
Keine strukturierte Klassifizierung von Fehlern vorhanden (nur Freitext in E-Mails)
Keine externen APIs erlaubt → rein lokale Verarbeitung (On-Premise Server)
Anforderungen:
Erfahrung mit Computer Vision (z. B. YOLO, CNN)
Erfahrung mit NLP/Textgenerierung auf Deutsch (z. B. GPT, T5, LLaMA, Mistral, RAG)
Fähigkeit, Open-Source-Modelle lokal zu betreiben (z. B. via Docker)
Idealerweise: Verständnis von MLOps oder Erfahrung im industriellen Kontext
Sehr gute Deutschkenntnisse (Verstehen & Generieren)
Ziel:
Ein Prototyp oder Proof of Concept mit folgenden Komponenten:
Bildanalyse-Modul zur Erkennung und Klassifizierung von Fehlern
Modul zur automatisierten Generierung von E-Mail-Vorschlägen (auf Deutsch)
Vergleich ähnlicher Fälle aus der Vergangenheit
Deploymentfähig in on-premise Infrastruktur (Docker/VM, kein Cloud-Zugriff)