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Mobile AI Ingenieur

Peter
Gerhat

End-to-End Mobile Analytics

Zuverlässige Datenfundamente für mobile Produkte —
verwandeln Sie App-Daten in Erkenntnisse.

Leistungen ansehen

Kostenloser PDF-Leitfaden · 5 umsetzbare Schritte · Sofort verfügbar

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SIGNALQUALITÄT
10+Jahre in Mobile, Daten & KI
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Event-Instrumentierung Pipeline-Zuverlässigkeit BigQuery / Warehousing Offline-First React Native LLM in Produktion IoT-Telemetrie Edge ML Deployment SLO-Monitoring Dashboard-Strategie Event-Instrumentierung Pipeline-Zuverlässigkeit BigQuery / Warehousing Offline-First React Native LLM in Produktion IoT-Telemetrie Edge ML Deployment SLO-Monitoring Dashboard-Strategie

Von der App zur Erkenntnis.

Eine Person verantwortet das gesamte Bild.

Mobile App
Instrumen­tierung
Datenpipeline
Datenlager
Erkenntnis
Ich schließe die Lücke.
→Sie wissen genau, wo schlechte Daten Ihre Entscheidungen kosten
→Kein „Ich vertraue den Daten nicht" mehr in Product-Meetings
→Ausfälle in Minuten erkannt, nicht von Nutzern gemeldet
→Außendienstteams sparen 1–2 Stunden täglich vs. Papier oder Excel
→ML-Features, die live in Produktion sind, nicht im Jupyter-Notebook stecken
→KI-Features, die Sie wirklich testen und iterieren können
Leistungen

Gebaut für Teams, die eine Person brauchen,
die die Lücke schließt.

Von Offline-First-Workflows für Außenteams bis zu Telemetrie-Pipelines, Dashboards und KI-Features in Produktion.

01

Daten- & Analytics-Audit

In 1–2 Wochen identifiziert: Was erfasst wird, was verloren geht, und wo die wertvollsten Korrekturen liegen.

Event QASchema ReviewBericht
02

Offline-fähige Field Apps

React Native Apps, die offline funktionieren, Daten auf dem Gerät validieren und genaue Erfassung auch ohne Signal sicherstellen.

React NativeOffline-FirstValidierung
03

Mobile Analytics Setup

Instrumentierung richtig aufgesetzt, Architektur designed, und Dashboards, die Ihr CTO montagmorgens wirklich öffnet.

BigQueryDashboardsSchemas
04

LLM / KI-Integration

Native KI-Integration in Ihre App, plus die Instrumentierung, die Ihnen sagt, ob sie die Zahlen wirklich bewegt.

LLM NativeA/B-TestingMetriken
05

IoT / Telemetrie-Pipeline

Saubere Pipeline mit SLOs, Kostenmonitoring und Alerting, das Ausfälle erkennt, bevor Ihre Kunden es tun.

SLOsAlertingCost Ops
06

On-Device / Edge ML

Ein Modell aus dem Notebook in die Produktion bringen — offline-fähig, latenezoptimiert, auf dem Gerät laufend.

Edge InferenceOptimierungDeploy
Kostenlose Ressource

Erfasst Ihre App das vollständige Bild?

Die meisten mobilen Apps verpassen still und leise wichtige Nutzeraktionen, bevor die Daten Ihr Team erreichen. Holen Sie sich die kostenlose 5-Schritte-Checkliste.

Mobile Analytics · Leitfaden
5-Schritte Mobile
Analytics Leitfaden
  • 1 Tracking-Setup
  • 2 Fehlende Datenpunkte
  • 3 Zuverlässigkeit
  • 4 Datenübertragung
  • 5 Genauigkeitsprüfung
petegerhat.com

Bereit, tiefer zu gehen als der Leitfaden?

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Zusammenarbeit

Von Lücken erkennen
zu sauberer Analytics.

Ein strukturiertes Engagement-Modell mit Fokus auf saubere Instrumentierung, zuverlässigen Datenfluss und Analytics, die Produktentscheidungen wirklich unterstützen.

01

Tracking-Lücken-Audit

Bestandsaufnahme des mobilen Trackings und Identifikation der kritischsten Stellen, wo Events verloren gehen oder fehlerhaft sind.

Sie erhalten: Klare Übersicht, was sauber durchkommt und wo das Risiko liegt.
02

Event-Pipeline-Audit

Analyse des vollständigen Datenflusses vom Gerät zum Dashboard: Instrumentierung, Validierung, Transport, Zustellung.

Sie erhalten: Priorisierter Bericht mit Fixes, die den größten Einfluss auf die Datenqualität haben.
03

Custom Analytics Setup

Architektur von Grund auf neu — App-Instrumentierung bis zur Pipeline-Struktur und dem Event-Schema.

Sie erhalten: Custom Schemas, Offline-Capture und bedingte Validierung.
04

Laufender Analytics-Partner

Ihre Analytics bleiben korrekt, wenn das Produkt wächst — neue Events hinzugefügt, Schemas gepflegt, Datenqualität überwacht.

Sie erhalten: Zuverlässige Daten und einen vertrauenswürdigen Ansprechpartner für Ihr Produkt.
Ausgewählte Arbeiten

Fallstudien & echte Ergebnisse.

Analytics-, Mobile-Produkt- und Betriebssysteme in PropTech, FinTech und mehr.

AI-Enabled Real Estate Valuation App
AI Mobile App PropTech

AI-Enabled Real Estate Valuation App

An on-device AI model that estimates property value in real time — just by pointing your phone at a building. No server round-trip, no connectivity required.

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Mobile Solution for Property Inspections
Mobile Solution PropTech

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An offline-first inspection app for field teams — with on-device data validation and zero lost submissions, even in basements with no signal.

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Mobile Wallet App for NFC Payments
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From early prototype to initial public release — building the iOS wallet client and the analytics instrumentation that shaped every product decision along the way.

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Cross-Platform App for the Intelligent Household
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Cross-Platform App for the Intelligent Household

Cross-platform mobile client for controlling and monitoring an intelligent household system, built for an international academic research group studying human–home interaction.

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Localization of an Airport AI-Assistant
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Localization of an Airport AI-Assistant

Localizing an intelligent airport assistant for deployment in Sweden and Japan — ensuring the AI's tone, initiative, and error recovery behaviour aligned with local cultural norms.

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Information System for City Infrastructure Planning
UX Research Public Sector

Information System for City Infrastructure Planning

A data-driven platform for cyclists and city planners in Sweden — using GPS trace analytics to surface infrastructure bottlenecks and prioritise investment decisions.

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Peter Gerhat — Mobile AI Ingenieur
Mobile AI Ingenieur
Profil

Ich schließe die Lücke zwischen Instrumentierung und Entscheidungen.

Unternehmen mit mobilen Apps oder vernetzten Produkten teilen die Ownership oft zwischen Mobile Engineering, Analytics und Reporting auf. Genau dort beginnt das Vertrauen in die Daten zu bröckeln.

Events werden inkonsistent getrackt. Pipelines werden fragil. Dashboards kommen zu spät, um echte Produktentscheidungen zu beeinflussen.

Meine Aufgabe ist es, dieses Übergabe-Risiko zu beseitigen. Ich arbeite über Instrumentierung, Datenfluss, Telemetrie-Zuverlässigkeit und die Entscheidungsebene hinweg — damit Ihr Team ein System erhält, das nutzbar, vertrauenswürdig und skalierbar ist.

10+
Jahre in Mobile, Daten & KI
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App-Event bis Geschäftsansicht
4–6w
Von Datenchaos zu entscheidungsreif
Vollständige Biografie →