AI-mérnök · Strukturálatlan adatok és belső AI-eszközök

Modern AI, strukturálatlan adatokhoz.

A vállalkozások értékes adatainak nagy része már rendelkezésre áll — Excel-fájlokban, PDF-ekben, beszkennelt dokumentumokban, e-mail-váltásokban és belső anyagokban szétszórva —, csak nem olyan formában, amelyet ember vagy szoftver megbízhatóan használhat. Olyan rendszereket építek, amelyek ezekből ellenőrzött, visszakövethető adatokat állítanak elő. Független tanácsadóként segítek eldönteni, hol érdemes AI-t alkalmazni, és célzott belső eszközöket fejlesztek kutatáshoz, szellemi munkához, fordításhoz és automatizáláshoz. Munkám alapja 25 évnyi tapasztalat üzemi adatplatformokkal, valamint több évnyi gyakorlat valós eszközökkel és adatokkal dolgozó, önálló AI-rendszerek fejlesztésében.

Strukturálatlan forrásokból ellenőrzött adatokFüggetlen AI-tanácsadásHosszú távra tervezett belső eszközök
Tovább
01

Kevesebb kézi munka, megbízható automatizálás

Árajánlatok, szállítólevelek, számlák, űrlapok, e-mailben érkező kiegészítések — az információ már rendelkezésre áll, csak nem feldolgozható formában. Egyedi automatizálást készítek, amely ezekből ellenőrzött adatokat állít elő: az ismert formátumokat egyértelmű szabályok alapján dolgozza fel, a többit AI segítségével, majd minden értéket előre meghatározott séma szerint ellenőriz. A fontos döntéseket továbbra is ember hozza meg; a rendszer az ismétlődő adatbevitelt veszi át. Üzemeltetése olcsó, karbantartása egyszerű, a kézi adatrögzítésre fordított idő pedig felszabadul.

Kevesebb kézi adatbevitelEmberi döntés, ahol szükségesEgyszerű üzemeltetésTervezhető költségek
Írjon nekem
02

Hol éri meg AI-t alkalmaznia

Mielőtt bármit megépítenénk, érdemes tisztázni, hogy valóban megtérül-e. Nem a technológiából, hanem az Ön folyamataiból indulok ki: mely feladatok mennyi időt igényelnek, hol keletkeznek később költséges hibák, és mely munkafázisokat tudná egy rendszer megbízhatóan átvenni. Az eredmény egy rövid, fontossági sorrendbe állított lista a várható ráfordításról, haszonról és előfeltételekről — nem egy nyolcvanoldalas stratégiai tanulmány, hanem használható döntési alap. Nem értékesítek licenceket, és technológiai szolgáltatóktól sem fogadok el jutalékot; igény esetén a kiválasztott megoldást magam is megvalósítom.

Alkalmazási lehetőségek felméréseMegvalósíthatóságMegvalósítási tervSzolgáltatófüggetlen
Írjon nekem
03

Automatizált kutatás Ön helyett

Versenytársak, árak, pályázatok, szabályozás, támogatások — ami a vállalkozása szempontjából fontos, folyamatosan változik, és senkinek sincs ideje mindent rendszeresen ellenőrizni. Olyan AI-ügynököket állítok be, amelyek az Ön számára lényeges forrásokat figyelik, kiszűrik a zajt, és rendszeresen rövid, hivatkozásokkal ellátott összefoglalót készítenek ahelyett, hogy megtöltenék a postafiókját. Olcsón működnek a háttérben, a követett témákat pedig Ön határozza meg.

Versenytársak követésePiac és szabályozásHivatkozásokkal ellátott összefoglalókÖn választ témát
Írjon nekem
04

Belső AI-eszközök a csapatának

A csapata tényleges feladataira szabott eszközök: az eredeti elrendezést megőrző dokumentumfordítás, a vállalat saját tudásanyagára épülő asszisztensek, hivatkozásokkal ellátott összefoglalókat készítő kutatóügynökök, valamint valós idejű fordítás többnyelvű megbeszélésekhez. Mindegyiket egy pontosan meghatározott feladatra készítem, valós eseteken tesztelem, és a vállalat saját rendszerében vagy az EU-adatzónájában is futtathatóvá teszem.

DokumentumfordításTudásalapú asszisztensekKutatóügynökökValós idejű fordításHelyben vagy EU-adatzónában
Írjon nekem
05

Adatvédelem és uniós megfelelés

Kétféleképpen tarthatja vállalati adatait ott, ahol a helyük van: az AI teljes egészében a saját hardverén fut, vagy az Azure AI Foundry EU-adatzónájában, ahol a Microsoft az utasításokat és válaszokat az uniós adathatáron belül dolgozza fel. A vállalati tartalmat nem használják modelltanításhoz, a használat költsége előre tervezhető, az adatvédelmi tisztviselő kérdéseire pedig egyértelmű, dokumentálható válasz adható.

Helyben futó AIEU-adatzónaGDPR-megfelelésAz Ön adatait nem használják tanításhoz
Írjon nekem
06

Betanítás és vezetői tanácsadás

Nyílt képzésekből bőséges a kínálat. Én azokkal a formákkal foglalkozom, ahol az adott szakterület ismerete számít: egyéni betanítás valós feladatokon; az általam épített rendszer leendő üzemeltetőinek gyakorlati felkészítése; valamint közérthető vezetői tájékoztatás a bevezetés lehetőségeiről, a kockázatokról, az irányítási keretekről és a következő lépésekről. Akkor is, ha az őszinte válasz: „még ne”.

Személyre szabott betanításBetanítás a saját rendszerénTulajdonosi és vezetői tájékoztatókKockázatok és irányítás
Írjon nekem

Így működik a feldolgozás

Konténerként fut az Ön környezetében — saját infrastruktúrán vagy az EU-adatzónájában
01

Adatátvétel

Excel · PDF · beszkennelt dokumentum · e-mail

02

Felismerés és adatkinyerés

az ismert formátumok szabályalapúan, a többi AI segítségével

03

Séma szerinti ellenőrzés

minden érték előre rögzített szabályok alapján

04

Emberi ellenőrzés

csak bizonytalan esetekben szükséges

05

Ellenőrzött adatok

az Ön rendszerébe · teljes műveleti naplóval

A folyamataiba illeszthető építőelem: minden dokumentumtípus ugyanazokon a feldolgozási lépéseken halad végig, Ön pedig meghatározza az alkalmazandó formátumokat, mezőket és ellenőrzési szabályokat.

  • 01

    CrewTaxi

    Dokumentumfeldolgozás

    A tengeri fuvarozásban a személyzetcseréhez szükséges adatok több munkalapot tartalmazó Excel-fájlokban, PDF formátumú személyzeti listákban, beszkennelt dokumentumokban és az utolsó pillanatban érkező e-mailekben érkeznek. A CrewTaxi mindezt beolvassa, minden kinyert adatot JSON-séma alapján ellenőriz, a frissítéseket személyenként egyetlen, visszakövethető adatrekordban egyesíti, majd a foglalási rendszerbe tölthető, egységes CSV-fájlt készít. Az ismert elrendezéseket szabályok alapján, az ismeretleneket LLM segítségével dolgozza fel; ellenőrzés nélkül egyetlen adat sem kerül a rendszerbe. Ugyanez az alacsony költséggel üzemeltethető automatizálás bárhol átveheti a kézi dokumentumrögzítést — például számlák, megrendelések vagy törzsadatok esetében —, vagyis éppen azt a feladatot, amely egy kis csapattól a legtöbb időt veszi el.

    JSON-sémával ellenőrzött LLM-kimenetMezőszintű forráskövetésUtólag nem módosítható ellenőrzési naplóBiztonságosan ismételhető kötegelt futtatás
  • 02

    Belső AI-eszközök KKV-k számára

    Vállalati felkészítés

    Kis- és középvállalkozásoknak készült belső eszközök: az eredeti elrendezést PPTX-, DOCX- és PDF-fájlokban is megőrző dokumentumfordító; a vállalat saját dokumentációjára épülő RAG-asszisztensek; hivatkozásokkal ellátott összefoglalókat készítő, mélyreható kutatást végző AI-ügynökök; valamint valós idejű beszédfordító többnyelvű megbeszélésekhez. Valamennyi eszköz az Azure AI Foundry EU-adatzónájában fut, így az utasításokat és a válaszokat a Microsoft az uniós adathatáron belül dolgozza fel, a vállalati tartalmakat pedig nem használja a modellek tanításához.

    PPTX · DOCX · PDFRAG-alapú asszisztensekMélyreható kutatást végző AI-ügynökökÉlőbeszéd-fordításEU-adatzóna
  • 03

    OpenClaw Seismograph

    Autonóm rendszerek

    AI-ügynökökkel működő hírfigyelő platform, amely naponta követi az AI-ügynökök világát, havonta értékeli a modellek előrejelzéseit, és kétnyelvű elemzéseket tesz közzé — teljesen automatizáltan, a GitHub Actions és a Cloudflare Workers használatával. Nincs adatbázis, nincs karbantartandó szerver, a működési költség nullához közeli. Egyszemélyes üzemeltetésre készült, és önállóan működik.

    GitHub ActionsCloudflare Workers~0 USD havi üzemeltetésMinimális karbantartási igény
    openclaw.lu

A munkám technológiai háttere.

Mindegyiket naponta használom üzemi környezetben.

AI-ügynökök és folyamatvezérlés

Model Context Protocol (MCP)Egyedi Python-ügynökökTöbb ügynökös munkafolyamatokKiértékelés és védőkorlátokSzerepek · memória · feladatirányításHermes AgentDeerFlow

Modellfuttatás és LLMOps

vLLMllama.cppLiteLLM-útválasztásFinomhangolás Unsloth-talLoRA-tanításAzure AI FoundryOpenRouterGroqSambaNovaGoogle AI Studio

Adatkezelés és információ-visszakeresés

PostgreSQLpgvectorSupabaseOracle · PL/SQLMS SQLFirestoreSearXNGCrawl4AIETL/ELT · Azure Data FactoryCsillagséma · Data Vault 2.0

Média és infrastruktúra

ComfyUIDiffúziós kép- és videómodellekHangtervezés · beszédszintézisDockerGitHub ActionsCloudflare WorkersTailscale-hálózatUbuntu · WSL
Roland Polczer portréja

Vállalati tapasztalat: távközlési számlázás és díjszámítás a Deutsche Telekomnál és a T-Mobile-nál, nagyszabású bevezetések, átállások és jelentéskészítés, felhőalapú adattárházak, nagy terhelésű Oracle-adatfolyamok. Tudom, hogyan viselkednek az üzemi adatok, amikor a formátumok váratlanul megváltoznak, a törzsadatok észrevétlenül hibássá válnak, az átállás pedig nem csúszhat. Modern AI: AI-ügynökök, folyamatvezérlés, információ-visszakeresés, kiértékelés és biztonsági korlátok — mindez a mindennapi fejlesztési és üzemeltetési gyakorlatomból, nem csupán elméletből. A szakterületen a legtöbben csak az egyik világhoz értenek. Az igazán érdekes feladatok a kettő találkozásánál kezdődnek — én ezen a határterületen dolgozom.

  • Lienen, Németország
  • Munkanyelvek: magyar, német, angol
  • Oracle · MS SQL · Data Vault · ETL
  • Akár 12 fős csapatok vezetése
  • Mérnökinformatikus BSc · Pénzügy és számvitel BSc
  • Az év informatikai munkatársa — T-Mobile, 2002

Arról írok, valójában merre tart az AI-fejlesztés — gyakorlati tapasztalatok alapján, felhajtás nélkül. A cikkek angol nyelvűek.

Minden cikkem a Substacken →

Új megbízásokat vállalok

Beszéljünk.

E-mailben ér el a leggyorsabban, és minden levelet magam olvasok. Ha vannak dokumentumai, amelyekből használható adatot kellene készíteni, vagy olyan AI-ötlete, amelynek üzemi környezetben is működnie kell, írja le három mondatban. Őszintén megmondom, tudok-e segíteni. Az együttműködés gyakran egy kisebb, pontosan körülhatárolt projekttel kezdődik — szándékosan.

Válasz 24 órán belül · Díjmentes első egyeztetés · Lienen, Észak-Rajna-Vesztfália — személyesen Münsterlandban vagy távolról