EHK
§ 00 · COVER

KI-native MVPs.Durchgängig gebaut.

Ich bringe für Gründer und Produktteams KI in den Live-Betrieb: Agenten, RAG, multimodale Systeme, Echtzeit-Sprache und die dazugehörige Mobile-, Web- und AWS-Infrastruktur.

Ex-AmazonAccentureGründer / CEO, BrandVox AI
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FIG. 00.A · INFERENCE STREAMlive am Desktop
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§ 01 · AUSGEWÄHLTE PROJEKTE

Drei Live-Produkte, 2024 bis heute.

Jedes im Live-Betrieb. Echte Nutzer, echter Umsatz, echte Zahlen. Belege statt Screenshots.

  1. § 01.012024 → heute
    BrandVox AI
    brandvoxai.com

    Markenteams brauchen markenkonforme Inhalte über alle Kanäle, in großem Umfang. Standard-LLMs erfinden die Markenstimme; generische KI-Texter kennen die Marke schlicht nicht.

    ROLLEGründer, CEO. Die Plattform im Alleingang konzipiert und live gebracht.

    STACK
    • FastAPI
    • React 19
    • Flowise (geforkt)
    • Qdrant + BM25 + RRF
    • DynamoDB
    • ECS Fargate
    • OpenAI Realtime
    • Fal.ai
    ERGEBNIS

    1000+ Nutzer. 30+ zahlende Kunden in Stufen von 59-449 $/Monat. Mandantenfähige SaaS aus 5 Services, 4 LLM-Anbietern, 6 Bildmodellen, 4 Videomodellen und Echtzeit-Sprache. Im Alleingang von null zum Umsatz.

    FIG. 01.ABrandVox AI · System topology
    CLIENTSSERVICESDATA STORESPROVIDERSVOICE WSAPP · MEDIATRAIN PIPELINECHATAUTH · QUOTAS · BILLINGBVConditionBVKnowledgeBVAnswerGenBVHumanSupportAppKnowledgeBVAnswerBVLeadsBVButtonsSUPPORT BVchat + voiceSOCIAL MEDIA BVcontent + schedulingIMAGE GEN BVfal.ai · 5 modelsVIDEO GEN BVfal.ai · wan 2.6TRAIN UI7 sourcesDYNAMODBprimaryQDRANTvector / RAGREDIScache · queuesS3assetsELASTICanalyticsOPENAIANTHROPICGEMINIGROKFAL.AISCRAPERcrawl4ai · playwrightBRANDVOX-APIfastapi · 205+ servicesFLOWISE (forked)8 BV agentflow nodesHYBRID RAG · BVKNOWLEDGE_AGENTFLOWQdrant (k=12) + TFIDF · RRF q=0.7 / t=0.3 · LRU 24h
    ·

    Hover a node for detail. Realtime voice (PCM16, server-side VAD), hybrid RAG (Qdrant + TFIDF + RRF), 4 LLM providers + Fal.ai, 5 image and 1 video model. Solo-built, in production.

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  2. § 01.022025 → heute

    Kodwai

    kodwai.com

    Heutige Entwickler arbeiten den ganzen Tag mit KI-Agenten (Claude Code, Cursor), doch Interview-Plattformen prüfen nach wie vor „KI-freies“ Programmieren unter künstlichen Vorgaben. Unternehmen können nicht beurteilen, wie gut jemand mit einem KI-Agenten zusammenspielt; Entwicklern fehlt jeder öffentliche Nachweis ihrer Agenten-Kompetenz.

    ROLLEIm Alleingang gebaut: API, CLI auf npm, Client-App, Landingpage, zweistufige Scoring-Engine.

    STACK
    • FastAPI
    • Turso / libSQL
    • Next.js 16
    • React 19
    • TypeScript CLI
    • Anthropic-Proxy
    • Railway
    • Vercel
    ERGEBNIS

    Warteliste mit 400 Personen. 100 aktive Beta-Nutzer. 22 Challenges live. @kodwai/cli auf npm veröffentlicht. B2C-Bestenliste für Entwickler + B2B-Interview-SaaS teilen sich eine zweistufige Scoring-Engine: objektiv (Testbestehensrate, Lint, Komplexität, Iterationstempo) und analytisch (Qualitätsurteil von Claude Sonnet 4.6). AES-256-GCM-Verschlüsselung für hinterlegte Anthropic-Schlüssel, Budgetgrenze pro Session.

    FIG. 02.AKodwai · System topology
    CLIENTSSERVICESDATAPROVIDERSPROXYAUTHCHALLENGESSUBMISSIONSLEADERBOARD · BADGES · ENCRYPTIONTEST PASSCOMPLEXITYITERATIONANALYTICAL · CLAUDE SONNET 4.6LATE PENALTYBADGE EVALSESSION CLEANUPEMAIL · RESENDBADGE ENGINECLI@kodwai/cli · npmAGENTclaude code · cursorWEB CLIENTnext.js · ~13K LOClibSQL · TURSOusers · challenges · submissions · developer_profiles · badges · api_keys · sessions · leaderboard · admin_audit_log · 17+ tables · 10 migrationsANTHROPICRESENDnpmRAILWAYVERCELBACKGROUNDasync workersKODWAI-APIfastapi · 24+ routersSCORING ENGINEchallenge_scoring.py · 633 LOC
    ·

    Hover a node for detail. Anthropic-proxy with per-session budget enforcement, AES-256-GCM key encryption, two-phase scoring engine (objective + Claude Sonnet 4.6 analytical), CLI captures git/code/agent traces, badge engine on every score.

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  3. § 01.032025 → heute
    Ksenda
    ksenda.com

    Gründer und SDR-Leads im Outbound brauchen drei Dinge, die bestehende Tools (Apollo + lemlist / Instantly / Smartlead) nicht liefern: KI-Texte je Kontakt, die nicht nach KI klingen, verkettete Follow-ups, die wie Antworten wirken statt wie frische Outreach-Mails, und Voreinstellungen mit Review zuerst, die sich mit wachsendem Vertrauen bis zum unbeaufsichtigten Betrieb hochfahren lassen. Hinzu kommt: bestehende Tools zwingen Nutzer in geteilte Versandinfrastruktur und Gebühren je Sitzplatz, die die meisten Outbound-Teams gar nicht zahlen wollen.

    ROLLEIm Alleingang gebaut: mandantenfähige SaaS. Eigene Apollo- / Gemini- / SMTP-Schlüssel je Nutzer (BYOK), 5-Status-Pipeline mit verketteten Follow-ups an Tag 3/7/14, Targeting nach KI-Präsenz, 30-Tage-Kampagnenplaner, 14 Prisma-Modelle.

    STACK
    • Next.js 16 · App Router
    • React 19
    • Prisma 7 · libSQL-Adapter
    • Turso / SQLite
    • Tailwind 4 · Radix UI
    • TanStack Query · Zustand
    • JOSE · bcryptjs-Auth
    • Apollo API v1
    • Gemini 3 Pro (BYOK)
    • Nodemailer · Nutzer-SMTP
    • Resend · Plattform-Transaktional
    ERGEBNIS

    Im Outbound von BrandVox AI scharf erprobt: 5.000+ E-Mails, ~15 % Antwortrate gegenüber 1-5 % im Branchenschnitt. Mandantenfähige SaaS, jeder Nutzer bringt seine eigenen Apollo-, Gemini- und SMTP-Schlüssel mit. 14 Prisma-Modelle. 5-Status-Pipeline + verkettete Follow-ups an Tag 3 / 7 / 14 (Gmail-Threading per In-Reply-To). Gemini-Erkennung der KI-Präsenz für 'no_ai'-Targeting; fünf eigenständige Automatisierungsschalter für den unbeaufsichtigten Betrieb.

    FIG. 03.AKsenda · multi-tenant pipeline
    CLIENTSSERVICESDATAPROVIDERSSEARCH ORGPEOPLE · 115 TITLESAI DETECTPENDING_GENERATIONEMAIL_NOT_GENERATEDPENDING_REVIEWAPPROVED_TO_SENDSENTGEMINI GENFOLLOW-UP ENGINENODEMAILER · BYOK SMTPDISCOVERY UIapollo searchPIPELINE BOARD5-state company listREVIEW MODALapprove · edit · regenPRISMA · libSQL · TURSOuser · company · email · follow_up · prompts · titles · ai_cache · audit · saved_search · campaign_day · jobs · 14 modelsAPOLLO APIGEMINI 3 PROSMTP · GMAIL · OUTLOOKRESENDAPOLLOdiscovery · 115 ICP · AI detectPIPELINE STATE MACHINE5 states · 3 follow-ups · audit-loggedDELIVERYgen · follow-up · send
    ·

    Hover a node for detail. Multi-tenant SaaS — each user owns their Apollo / Gemini / SMTP keys (BYOK). 5-state initial pipeline (pending_gen → not_gen / pending_review → approved → sent) plus Day 3 / 7 / 14 threaded follow-ups. 115-title ICP enforcement, Gemini-powered AI-presence detection for 'no_ai' targeting, mandatory human-review default with five independent automation opt-out toggles, Resend for platform verify, Nodemailer for user campaigns.

§ 02 · SO ARBEITE ICH

Drei Engagements. Festpreis. Schwarz auf weiß.

Kein Verkaufstrichter über Erstgespräche, kein Feilschen um ausufernden Scope. Wählen Sie das, was zu Ihrer Lage passt. Das Audit geht innerhalb von 14 Tagen zum fixierten Preis in ein MVP über.

§ 02.01

KI-Potenzial-Audit

Dauer
2 Wochen
Passt zu

Gründer und CTOs, die wissen, dass KI ansteht, aber nicht sagen können, auf welchen Anwendungsfall sie setzen sollen. Als risikoarmer Türöffner für ein 6-Wochen-MVP.

Leistungen
  1. 01Drei Stakeholder-Gespräche, gemeinsame Codebase-Durchsicht, Bestandsaufnahme der vorhandenen KI und Daten.
  2. 02Architekturdiagramm des bestehenden Systems + Karte der KI-Integration.
  3. 03Priorisierte Liste von 3 bis 5 KI-Anwendungsfällen, gereiht nach ROI gegen Aufwand, je Fall mit Make-or-Buy.
  4. 0490-minütiges Live-Readout + schriftlicher Bericht (10 bis 15 Seiten).
§ 02.02

6-Wochen-KI-MVP

Dauer
6 Wochen
Passt zu

Teams mit einer konkreten KI-Funktion für den Live-Betrieb, die produktionsreif, beobachtbar und kostenkontrolliert sein soll. Keine Notebook-Demo.

Leistungen
  1. 01Eine KI-Funktion durchgängig live gebracht: RAG-Chatbot, agentischer Workflow, Vision-Pipeline, Sprach-Agent oder multimodaler Generator.
  2. 02Produktiv-Deployment in Ihrem Stack oder auf AWS / GCP von grüner Wiese (ECS Fargate, DynamoDB / Postgres, Redis, S3).
  3. 03Sentry + PostHog + Dashboard für die Token-Kosten pro Anfrage.
  4. 04Eval-Harness mit 20+ Testfällen, gewappnet gegen Regressionen bei künftigen Modellwechseln.
§ 02.03

KI-Ingenieur auf Teilzeit

Dauer
Mindestens 3 Monate
Passt zu

Kunden nach dem MVP oder Teams mit eigener Engineering-Stärke, die einen erfahrenen KI-Spezialisten auf Zuruf brauchen. Maximal zwei bis drei parallele Retainer.

Leistungen
  1. 01Ein Tag pro Woche fest, innerhalb des Monats flexibel.
  2. 02Architektur-Review + PR-Review für KI-relevanten Code (RAG, Prompts, Evals, Agent-Flows).
  3. 03Modellwechsel & Kostenoptimierung (Routing Opus → Sonnet → Haiku, Prompt-Caching, RRF-Feintuning).
  4. 04Direkter Slack-Kanal + wöchentlicher Statusbericht in Textform. Keine festen Meetings nötig.

Unsicher, was passt? Buchen Sie ein Erstgespräch. Dreißig Minuten, ohne Folien: Sie schildern das Problem, ich sage Ihnen, womit Sie starten. Kostenlos.

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§ 03 · ERFAHRUNG

Wo ich vorher geliefert habe.

Neun Jahre, drei Städte. Backend bei Amazon und Accenture, bevor ich selbstständig wurde. Der vollständige Werdegang steht unten.

  1. 2024 → heute
    BrandVox AI
    Delaware / Istanbul (remote)
    Mitgründer & CEO

    Die mandantenfähige KI-SaaS-Plattform von Grund auf konzipiert und gebaut. 5 Services, ~23K Quelldateien. 1000+ Nutzer, 30+ zahlende Kunden.

  2. 2024
    Dream Games
    Istanbul, TR
    Backend-Ingenieur

    Durchsatzstarke Services auf Spring (Java). MySQL, Cassandra, Redis. Kafka, gRPC, AWS DynamoDB und Lambda.

  3. 2022-2024
    Amazon
    Luxemburg-Stadt, LU
    Software Development Engineer

    Checkout- & Tax-Systeme, Away-Team. Ein Datenmigrationssystem auf DynamoDB, EC2, ECS, Lambda, S3, SQS, SNS, DLQ entworfen. Backend in Java und Clojure.

  4. 2022
    Accenture
    Istanbul, TR
    Digital Tech Developer Analyst

    Backend-Ingenieur für das Customer-Experience-Dashboard von Roche. Spring auf AWS.

  5. 2017-2022

    Bilkent University

    Ankara, TR
    B.Sc. Informatik
§ 04 · KONTAKT

Sprechen wir.

Der richtige Einstieg ist ein dreißigminütiges Erstgespräch. Bringen Sie das Problem mit; ich sage Ihnen, womit Sie starten, oder verweise Sie weiter, falls ich nicht der Richtige bin.

Ege Hakan Karaagac, fotografiert in Istanbul, 2026.
FIG. 04.AEge Hakan Karaagac · Istanbul · 2026

Ich arbeite mit Gründern und Produktteams, die KI in den Live-Betrieb bringen. Die meisten Engagements laufen durchgängig: Architektur, Build, Deployment und Observability. Engineering ist die ganze Leistung, nicht die Hälfte, die am Ende beim Kunden landet.

E-Mail
hakan@egehakankaraagac.com
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