Daniel Reyes
Principal Engineer (KI/ML), YuSMP Group
Daniel Reyes verantwortet im YuSMP-Group-Blog die Themen rund um angewandte KI und Machine Learning — Retrieval-Augmented Generation, Fine-Tuning, KI-Agenten, Modellauswahl sowie Kosten und Betrieb von LLMs in der Produktion. Seine Artikel liefern die Entscheidungsrahmen, die unsere Kunden in den USA und der EU nutzen, bevor sie sich auf eine Architektur festlegen.
- Geboren1985
- StandortBarcelona
- Erfahrung15 Jahre
- SpezialisierungAngewandtes ML, LLMs, RAG & MLOps
- AusbildungPromotion in Machine Learning, Universitat Politècnica de Catalunya
Principal Engineer · 12 Artikel
KI / LLM
12 Min.
Machine-Learning-Softwareentwicklung: Wie ML-Systeme 2026 gebaut werden
Was Machine-Learning-Softwareentwicklung ist, wie ML-Systeme durchgangig gebaut werden, der Prozess, Tech-Stack, Kosten und Zeit 2026, MLOps und die wichtigsten Risiken.
KI / LLM
12 Min.
Generative-KI-Softwareentwicklung: So bauen Sie 2026 eine GenAI-Anwendung
Generative-KI-Softwareentwicklung 2026 — Architektur, Modellstrategie (API, RAG, Fine-Tuning), Entwicklungsprozess, Tech-Stack, realistische Kosten und Zeitrahmen.
KI / LLM
12 Min.
KI-Softwareentwicklung: Wie Teams 2026 wirklich mit KI bauen
KI-Softwareentwicklung 2026 — wo KI über den SDLC hinweg hilft, echte Adoptions- und Produktivitätsdaten, die Risiken, die Tool-Kategorien und wie Sie KI sicher einführen, ohne schlechtere Software auszuliefern.
KI / LLM
13 Min.
Wie viel kostet die Entwicklung eines KI-Chatbots 2026?
Was ein KI-Chatbot 2026 in der Entwicklung kostet — nach Typ (regelbasiert, NLU, LLM/RAG), plus Integrationen, laufende Kosten und Make-or-Buy.
KI / LLM
12 min
Generative Engine Optimization: 2026 von der KI-Suche zitiert werden
So werden Sie 2026 von AI Overviews, ChatGPT und Perplexity zitiert — vorangestellte Antworten, Entity-Dichte, FAQ-Schema und Messung der KI-Sichtbarkeit.
Individuell
12 min
Entwicklung von Loan-Origination-Software
Wie man Loan-Origination-Software (LOS) entwickelt — Antragserfassung, KYC, Kreditentscheidung und Risikobewertung, Underwriting-Workflow, Kreditverwaltung, Eigenbau vs. Plattform, Kosten und Timeline.
KI / LLM
16 Min. Lesezeit
Claude vs. GPT-4o für Produktteams 2026
Engineering-Vergleich für Produktionsteams — SWE-bench / GPQA / agentische Benchmarks, Kosten pro 1 Mio. Tokens, Prompt-Caching, EU-Datenresidenz und wann sich was lohnt.
KI / LLM
20 Min. Lesezeit
KI-Agenten für Unternehmen 2026
Produktions-Stack 2026: LangGraph, MCP, Anthropic SDK, Claude 4.6 / GPT-4o, Orchestrierungsmuster, Kosten-pro-Task-Ökonomie, Human-in-the-Loop.
Enterprise
12 min
KI-Integration in Unternehmenssoftware 2026
Wie Unternehmen 2026 KI in bestehende Software integrieren: Anwendungsfälle, KI in ERP/CRM und Legacy-Systemen, KI-Verordnung (EU AI Act), BDSG, Kosten und ROI.
KI / LLM
18 Min. Lesezeit
LLM-Fine-Tuning-Kosten-Benchmark 2026
H100/H200-GPU-Stunden, Datensatzaufbereitung, LoRA vs. volles FT, RLHF, wann Fine-Tuning statt RAG sinnvoll ist — mit drei durchgerechneten Enterprise-Beispielen.
KI / LLM
17 Min. Lesezeit
RAG vs. Fine-Tuning 2026 — was zu wählen ist
Entscheidungsleitfaden für RAG, Fine-Tuning und Hybrid 2026: Benchmarks von Claude 4.6 / GPT-4o / Llama 4 / Mistral Large 3, Kosten pro 1 Mio. Tokens, Retrieval-Stack, Eval-Pipelines.
Individuell
12 min
Der Prozess der individuellen Softwareentwicklung
Der Prozess der individuellen Softwareentwicklung erklärt — Discovery, Design, Build, QA, Launch und Support: was jede SDLC-Phase liefert, Kosten und Zeitrahmen.
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