Über Mich
Expertise in KI-Implementierung und strategischer Transformation
Kai Wöllstein
Unabhängiger KI-Engineer & Solutions Architect
KI
Automatisierung
Prozessoptimierung
Strategische Transformation
Ansässig in Frankfurt am Main, Deutschland
Profil
KI-Engineer und Produktverantwortlicher, der in regulierten Hochrisiko-Umfeldern (internationales Recht, E-Commerce-M&A, Asset Management) end-to-end liefert – von agentischen LLM-Systemen über ML-Forschung bis zur Zero-to-One-Produktstrategie. Praktische Erfahrung mit Python, PyTorch sowie agentischen/RAG-Systemen, fundiert durch quantitative Forschung und einen First-Principles-Ansatz mit Fokus auf Umsetzung.
Berufserfahrung
Unabhängiger KI-Engineer & Solutions Architect
AutoK.ai
Aug. 2025 – Heute
- Entwicklung einer Multi-Agenten-Scraping- & Orchestrierungs-Pipeline (asynchron, Rate-Limiting, Kostenkontrolle), die Finanzberichte & -kommunikation autonom in eine strukturierte Retrieval-Wissensbasis überführt (Python, Vector DBs, LLM-Agenten, RAG)
- Training von Deep-Learning-Modellen in PyTorch über Transformer, multimodale Systeme und Zeitreihenprognosen hinweg, mit reproduzierbaren, produktionsreifen ML-Pipelines
- Bereitstellung proprietärer quantitativer Research-Pipelines für ein vertrauliches Finanzmarkt-Mandat; Anwendung von First Principles, um neuartige ML-Methoden in praktische Automatisierung zu übersetzen
KI- & Software-Engineer, Dispute Resolution (Teilzeit)
Freshfields
Apr. 2023 – Jul. 2025
- Übersetzung komplexer Rechtsstrategien in präzise technische Spezifikationen; Brücke zwischen Recht und Technik, um Fallanforderungen zu implementieren, inkl. für mehrere Fortune-10-Mandanten
- Entwurf und Entwicklung eines Full-Stack-Risiko- und Vergleichsrechners für ein Verfahren mit über 1 Mrd. EUR Streitwert, Kodifizierung komplexer BGB-Logik in JavaScript zur Ermittlung von Haftung und Schadenersatz
- Entwicklung von KI/ML-Lösungen über den gesamten Fall-Lebenszyklus: De-Duplizierungssystem für Kläger (Fuzzy-Matching), GenAI-Pipelines über tausende Patent- und vertrauliche Dokumente sowie Automatisierungen über 1 Mio.+ Datenpunkte, was schätzungsweise 5.000+ Stunden manueller Arbeit einsparte
Product Manager und M&A Tech Analyst
Razor Group
Mär. 2021 – Jul. 2022
- Verantwortung für Produktstrategie und Implementierung der M&A-Tech-Plattform, Verkürzung der Bewertungs- und Angebotserstellung von Wochen auf Stunden, wodurch der heute weltweit führende E-Commerce-Aggregator in nur 1,5 Jahren seit Gründung auf eine Bewertung von über 1 Mrd. USD und einen Umsatz von über 400 Mio. USD skaliert werden konnte
- Aufbau der Vector Accelerated Reconciliation (VAR) Plattform auf AWS als leitender Bewertungsanalyst in über 50 M&A-Transaktionen; Halbautomatisierung von Bewertung und Due Diligence durch GuV-Berechnung aus Millionen Transaktionen und automatische Erstellung von Investitionsausschuss-Präsentationen, mit einem Wertbeitrag von über 1 Mio. USD bei einzelnen Deals
- Einsparung von über 1.000 Stunden/Monat durch persönliche Entwicklung zentraler Automatisierungen und Leitung der agilen Umsetzung über Produkt-Workstreams mit bis zu 10 Entwicklern (Roadmap, KPIs & Hiring)
Werkstudent
Metzler Asset Management
Jun. 2018 – Mai 2020
- Mitwirkung an benchmark-übertreffenden quantitativen Strategien im Bereich Fixed Income & Asset Allocation
- Entwicklung & Automatisierung komplexer Finanzmodelle (z.B. Merton Distance-to-Default) mittels objektorientierter Programmierung und Datenpipelines zur Optimierung der Portfolioanalyse und Entscheidungsfindung
- Analyse von Anleiheemittenten durch Bonitätsanalyse und direkte Informationsgewinnung auf Finanz-Roadshows
Ausbildung
M.Sc.-Kandidat in Künstlicher Intelligenz & Maschinellem Lernen
Technische Universität Darmstadt
Apr. 2026 – Mär. 2028
- Intelligenz entwickeln, um alles andere zu lösen: Synthese von Arbeiten über biologische, wirtschaftliche und rechtliche Systeme hinweg, um die Werkzeuge zu bauen, die die schwierigsten Herausforderungen der Menschheit sicher bewältigen
B.Sc. in Bioinformatik
Goethe Universität Frankfurt am Main
Okt. 2022 – Okt. 2025
- Spezialisierung auf RNA & Genetik; Verbindung von molekulargenetischer Laborarbeit mit Methoden des maschinellen Lernens; B.Sc.-Thesis (SeRP_HMM) mit „Sehr Gut“ bewertet (Spitzengruppe)
- Deutschlandstipendium (nationales Begabtenstipendium, BMBF, 2024); 2. Platz beim interdisziplinären Hackathon „Level APP!“ (2023)
- Ausgewählte Lehrveranstaltungen: Strukturelle Bioinformatik, Algorithmen & Modelle der Bioinformatik, Algorithmen & Datenstrukturen, Statistik, Lineare Algebra & Diskrete Mathematik, Analysis & Numerische Mathematik, Datenbanken, Modellierung & Simulation, Organische Chemie & Biochemie (Praktika), Molekularbiologie & Genetik (Praktikum), Neurobiologie & Zellbiologie, RNA-Bioinformatik
Wirtschaftswissenschaften
Goethe Universität Frankfurt am Main
Apr. 2017 – Mär. 2022
- Dean's List Award; Austausch an der University of Malaya in BWL, VWL und Naturwissenschaften
Ausgewählte Projekte
- Nixtla NeuralForecast (Contributor): GELU-grn_activation in den Temporal Fusion Transformer einer führenden PyTorch-Forecasting-Bibliothek eingebracht – 4,2k+ Stars, 290k+ monatliche Downloads
- SeRP_HMM (B.Sc.-Thesis): Drei-Zustands-Gauß-HMM, das verrauschte SeRP-Signale in Importin-Bindungszustände in S. cerevisiae dekodiert und eine neue Anbahnungsphase aufgedeckt hat. Python, hmmlearn, SciPy, pandas
- riboHMM: 17-Zustands-HMM mit multinomialen Emissionen (Baum-Welch / Viterbi) zur Leserahmen-Identifikation in Ribo-Seq-Daten, mit 97–100 % Leserahmengenauigkeit. Python, hmmlearn, pysam
- Multimodal Parliament Explorer (Teamprojekt): Full-Stack-Analyse von Bundestagsdebatten mit Java/Javalin-REST-API, NLP-Pipeline (Whisper/spaCy) und d3.js-Visualisierungen
- Molekulargenetik-Labor: S. cerevisiae-Genetik (Tetradenanalyse, Komplementation, Auxotrophie-/UV-Mutagenese-Screening, CRISPR-Cas); E. coli-Gen-Knockouts (FRT/Kan, Elektroporation); Plasmidpräparation & Restriktionskartierung
Technische Fähigkeiten & Führung
KI/ML & Quant
GenAI (RAG, Multi-Agenten-Systeme/Agent-Orchestrierung, Fine-tuning, Context/Prompt Engineering, Embeddings)
Model Context Protocol (MCP)
LLM-Evals
NLP (spaCy, Whisper)
Vector DBs
Knowledge Graphs/Bases
LangChain/LangGraph
Hugging Face
PyTorch/Lightning
Responsible AI
Palantir Foundry/AIP
Transformer
Multimodale KI
scikit-learn
pandas
NumPy
MLOps
HMMs
Zeitreihenprognose
Stack
Python
Java
TypeScript/React
C++
SQL/NoSQL
Docker
Redis
Git
GCP
AWS
Azure
R
Systeme & Testing
Systemdesign
Verteilte Systeme
RESTful APIs
ETL/Pipelines
CI/CD
Microservices
Cloud-Native
Serverless
IT-Compliance
Dokumentenverarbeitung
Unit-/Performance-Tests (pytest)
Ruff
pre-commit
Monitoring
Datenvalidierung & -integrität
Bioinformatik
RNA-seq & Ribosome Profiling (Ribo-Seq, SeRP)
Alignment (STAR) & Quantifizierung (Salmon)
Differentielle Expression (DESeq2) & GO-Enrichment (gProfiler)
GENCODE/GTF-Annotation
HMM-Sequenzmodellierung
pysam
Galaxy/Bioconductor
SGD (Hefe-Genomdatenbank)
Führung & Methoden
Stakeholder- & Risikomanagement
Agile/Scrum (Jira, GitHub Projects)
Produktstrategie
UX Design (Figma)
KPIs/OKRs
Executive Presentations
Funktionsübergreifende Teams
Solution Architecture
Data Governance
Zertifizierungen
Palantir Foundry & AIP Builder Foundations (2026)
DeepLearning.AI Agentic AI (2025)
Sprachen
Deutsch (Muttersprache)
Englisch (Fließend)
Interessen
Geopolitische Analyse
Spieltheorie
Verhaltensökonomie
First-Principles