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Chandra Tungathurthi

Chandra Tungathurthi

KI-Berater & Technical Architect · Souveräne Enterprise-KI

Ich übersetze komplexe, traditionell teure Geschäftsprobleme in schlanke KI-Lösungen: generative KI, multimodale Daten und LLMs, die dort laufen, wo der Kunde die Kontrolle hat. DSGVO durch Architektur, nicht durch Richtlinie.

Kernkompetenzen

  • Souveräne Enterprise-KI: On-Premise- und EU-gehostete LLMs, RAG, Agentic AI
  • Produkt- und Stammdaten-KI: PIM, DAM, PLM, MDM, ETIM/eCl@ss, Klassifizierung, Anreicherung, Übersetzung im großen Maßstab
  • LLM-Batch-Verarbeitung und Kostenkontrolle: Batching, Deduplizierung, Audit je Datensatz, Budgetgrenzen
  • LLM-Fine-Tuning und On-Device-Inferenz: Quantisierung, ONNX, WebGPU, Modelle, die im Browser laufen
  • Vom Pilotprojekt in die Produktion: Kubernetes, CI/CD, Integrationsarchitektur, damit KI-Systeme unbeaufsichtigt laufen

Projekthistorie

Mittelständische Hersteller und Händler (über ein deutsches IT-Beratungshaus)

2025 – heute · Industrie, Großhandel, Produktdaten

Lead AI Architect und KI-Berater · Souveräne Produktdaten-KI: Plattformen und bezahlte Pilotprojekte

Geschäftsfeld KI und Plattformen aufgebaut (LLM-Batch-Verarbeitung, agentenbasierte Chatbots, Enterprise-KI-Suche); bezahlte Pilotprojekte verkauft und umgesetzt: Übersetzung von 200.000+ Einträgen, ETIM/eCl@ss-Klassifizierung, Attributvervollständigung, Hero-Image-Auswahl; On-Premise oder Open Telekom Cloud.

US-Health-Tech-Startup (Name auf Anfrage)

Digital Health, Consumer-App

AI Architect, leitender technischer Berater (nahe Founding Engineer) · Agentenbasiertes Backend eines autonomen KI-Gesundheitsagenten, inzwischen auf iOS und Android veröffentlicht

Das LLM-orchestrierte Multi-Agenten-Backend konzipiert und entwickelt: Agenten interpretieren Patientenanfragen, planen, binden Akten, Biomarker, Wearable- und Medikationsdaten an und entwerfen Interventionen nach ärztlichen Protokollen. Datenumgang auf HIPAA-Niveau.

Warenhauskette und Medizintechnikhersteller (über einen Schweizer Spezialisten für Produktdaten-Integration)

2025 · Handel, Medizintechnik

Solutions Architect · PIM/ERP-Integration nach Syndigo und KI-gestütztes Attribut-Mapping

Integrationslösungen auf der Integrationsplattform des Arbeitgebers; UX eines KI-gestützten Attribut-Mapping-Tools entworfen und für die Warenhauskette in Produktion gebracht, inklusive Infrastruktur und Release.

Vertraulicher Kunde

2024 – 2025 · Software, Stealth

Technical Architect AI · RAG-Plattform und Enterprise-KI-Suche

RAG-Lösung mit kommerziellen und Open-Source-LLMs; konnektorbasierte Enterprise-KI-Suche; Vision-Modelle für Bild-zu-Video.

Medizinisch-wissenschaftlicher Verlag (über ein deutsches Digitalberatungshaus)

2023 – 2024 · Medizinisch-wissenschaftlicher Verlag

Lead Applied AI Architect · AI-as-an-API-Plattform für Produktdaten in Stibo STEP

Nachdem herkömmliche KI-Ansätze gescheitert waren, Klassifizierung und Anreicherung über die von Grund auf bis in die Produktion entwickelte API-basierte KI-Plattform geliefert; der Kunde hat die Ergebnisse auf der Stibo-Konferenz vorgestellt.

Agrarhandelskonzern (über ein deutsches Digitalberatungshaus)

2022 – 2024 · Agrarhandel

Integrationsarchitekt · Unternehmensweite Integrationsarchitektur

Eine individuell entwickelte Microservice-Landschaft auf eine MuleSoft-basierte Integrationsarchitektur On-Premise umgestellt; CI/CD für SAP Commerce mit GitLab und GitHub.

Schweizer Lebensmittelgroßhändler (über ein deutsches Digitalberatungshaus)

2019 – 2022 · Lebensmittelgroßhandel, E-Commerce

Infrastructure / DevOps Architect · Neuaufbau der E-Commerce-Systeme der Gruppe

Die komplette Azure-Infrastruktur und das CI/CD-Deployment für eines der größten Projekte des Unternehmens konzipiert und aufgebaut.

Deutscher Versandhändler (über ein deutsches Digitalberatungshaus)

2019 – 2022 · Handel, E-Commerce

Infrastruktur-Lead · Konsolidierung der On-Premise-Infrastruktur und erster KI-Use-Case

Die On-Premise-Landschaft konsolidiert und bereinigt; KI-basierte Hero-Image-Erkennung eingeführt.

Kompetenzen

KI-Systeme
Agentic AI, Multi-Agenten-Systeme und LLM-Orchestrierung · RAG und Enterprise-KI-Suche · LLM-Evaluation, Prompt-Optimierung und Human-in-the-Loop · LLM-Fine-Tuning, Quantisierung, ONNX-Export und On-Device-Inferenz (WebGPU) · selbst gehostete und EU-gehostete Open-Weight-Modelle · multimodal (Vision, Sprache) · LLM-Batch-Verarbeitung im großen Maßstab (idempotent, fehlertolerant, kostenoptimiert) · Guardrails und Kostenkontrolle
Produkt- & Stammdaten
PIM, DAM, PLM, MDM · Stibo STEP, Syndigo, SAP Commerce · ETIM-/eCl@ss-Klassifizierung · Anreicherung, Übersetzung, Hero-Image-Auswahl, Marketingtexte
Plattformen & Infrastruktur
Kubernetes (EKS, AKS) · Azure, AWS, Open Telekom Cloud, On-Premise · Terraform und Infrastructure as Code · CI/CD mit Dagger, GitLab, GitHub · Prometheus, New Relic · MuleSoft-Integrationsarchitektur

Konzipierte & entwickelte Plattformen

  • Plattform für LLM-Batch-Verarbeitung: Millionen Datensätze durch LLMs (im Angestelltenverhältnis konzipiert und entwickelt)
  • CAIEP: Composable Agentic Integration & Execution Platform (eigenes Produkt)
  • DocVault: Agentic Document Intelligence (eigenes Produkt)
  • Offline-RAG-Chatbot: Wissen auf Abruf, ohne Internet, ohne Kosten pro Prompt
  • On-Device-KI-Zwilling: Zweisprachiges, per Fine-Tuning angepasstes LLM im Browser (eigene Entwicklung)

Wie ich arbeite

Frame · Pilot · Evaluate · Productionize. Pilotprojekte in Wochen statt Quartalen, mit einer klaren Go/No-Go-Entscheidung, bevor größere Budgets gebunden werden.

Sprachen

  • Englisch: muttersprachlich / bilingual
  • Deutsch: gute Kenntnisse