Heads of Engineering in Deutschland

• Restrukturierung & Interim-Management: R&D-Organisationen in Umbruch- und Wachstumsphasen führen und stabilisieren, insbesondere bei strategischer Neuausrichtung, M&A oder zur Überbrückung von Führungsvakanzen
• R&D Operating Models: Bewertung und Neu...

Aufbau und Skalierung einer hochperformanten Unternehmens-API für Echtzeit-Adressvalidierung und Datenqualität mit Subsekunden-Latenz und 99,9 % Verfügbarkeit.

Architektur und Integration in E-Commerce-, Checkout- und Logistikprozesse führender europäischer Unternehmen. Reduzierung von Zustellfehlern und Versandkosten durch automatisierte Datenkorrektur und präzise Datenvalidierung.

End-to-End-Verantwortung für Produktstrategie, technische Architektur, Softwareentwicklung, Unternehmenskunden, Betrieb und DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Verbindung von KI-nativen Entwicklungs-Workflows, Python, SQL, API-Integration, Datenqualität und Workflow-Automatisierung.

• Gründete ein KI-gestütztes SaaS für Terminplanung und Geschäftsverwaltung für kleine und mittlere Unternehmen und verantwortete Technologiestrategie, Architektur, Produktentwicklung, UX, Abrechnung und Go-to-Market.
• Entwickelte und realisierte eine mandantenfähige Plattform mit REST-APIs, RBAC, CRM, Abrechnung und Benachrichtigungen für das Manager-Dashboard, die Admin-Konsole, das Buchungserlebnis und iOS-/Android-Anwendungen.
• Führte und betreute 7 Softwareentwickler, 1 DevOps-Ingenieur, 1 QA-Ingenieur und 1 UX/UI-Designer und arbeitete gleichzeitig praktisch in den Bereichen Backend, Frontend und Produktentwicklung.
• Entwickelte KI-Sprach- und Chat-Agenten mit Python/FastAPI, OpenAI- und Anthropic-APIs, RAG, pgvector und Tool-Calling; integrierte Twilio, Google Calendar/Meet, Stripe und Firebase.
• Verantwortete die Produktiv-Infrastruktur und automatisierte die Auslieferung in getrennten Umgebungen mit Docker, Nginx, GitHub Actions und Grafana; vertrat das Unternehmen bei Acceleratoren und internationalen Startup-Veranstaltungen.

Ausgewählter Tech-Stack: Python, FastAPI, Node.js, Vue 3, React/Next.js, React Native, PostgreSQL, Redis, Docker

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

• Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

• Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

• Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.

Das MiDAS-Programm hat das Ziel, Generative KI in der gesamten BBM-Organisation zu integrieren. Meine Aufgabe ist es, die eBike-Sparte dabei zu unterstützen, Generative KI einzuführen und zu nutzen, indem ich eng mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeite.

Management:

• Die eBike-Sparte dabei unterstützen, GenAI mit passenden Lösungen einzuführen.
• Mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeiten, um Lösungen für Generative-KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die speziell für die eBike-Sparte relevant sind.
• Mit den eBike-Teams koordinieren, um GenAI-Systeme, Tools, Plugins und Services zu integrieren, die vom MiDAS-Team bereitgestellt werden.
• Roadmaps mit den Product Managern der eBike- und MiDAS-India-Teams planen, um Generative-KI-Lösungen bereitzustellen und zu integrieren.

Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.

• Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
• Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen

Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps

Multi-Agenten-Plattform zur Dokumentenerstellung

Problem:

Aus einem einzelnen Prompt ein gut recherchiertes, strukturiertes und mit Quellen belegtes Dokument erstellen und dabei die Kontrolle beim Nutzer belassen: Jeder Schritt kann geprüft, korrigiert oder erneut aufgerufen werden, bevor das System fortfährt.

Architektur:

Ein Multi-Agenten-System, das von einer zentralen Steuerung koordiniert wird. Mehr als 20 spezialisierte pydantic-ai-Subagenten (Verstehen, Strukturieren, Planen, Recherchieren, Schreiben, Zusammenstellen, Querverweise prüfen, Glossar, Zitate, Referenztabelle und mehr) geben Ergebnisse anhand eines gemeinsamen, in Postgres gespeicherten Plans (asyncpg) weiter. Eine Runner-Schicht weist jede Aufgabe anhand ihres Namens einem Agenten zu. Mechanische Schritte wie Formatierung, Inhaltsverzeichnis und Abbildungsverzeichnis werden durch deterministischen Code statt durch LLM-Aufrufe erledigt. Der Anbieter (Anthropic oder OpenAI) wird über eine Konfiguration festgelegt, und Antworten werden über Server-Sent Events gestreamt.

Hosting & Infrastruktur:

Ein zustandsloser Container läuft als Scaleway Serverless Container in einem privaten Netzwerk mit verwaltetem PostgreSQL, Objektspeicher für fertige Dokumente und Assets sowie zentraler Protokollübertragung (Loki / Scaleway Cockpit). Bereitstellung mit OpenTofu-Modulen und Deployment über GitLab CI; die Nutzung wird pro API-Schlüssel abgerechnet.

Mein Beitrag und wichtige Entscheidungen:

• Zentrale Entscheidungssteuerung: Ein Zufriedenheitsklassifikator wandelt die Freitext-Rückmeldung des Nutzers in eine Entscheidung um (weiterarbeiten, fortfahren, abbrechen oder eine frühere Aufgabe überarbeiten). Eine Middleware wendet sie auf den Plan an. Der Plan kann zu früheren Aufgaben zurückspringen und die darauffolgenden Schritte erneut ausführen.
• Parallele Recherche und Texterstellung: Die Planung erstellt einen Plan, aus dem ein Recherche-Design-Agent einzelne Rechercheaufgaben und ein Schreib-Design-Agent einzelne Schreibaufgaben erstellt, die jeweils mit der benötigten Recherche verknüpft sind. Jede Aufgabe wird in einem eigenen Agenten mit eigenem Gesprächsverlauf ausgeführt.
• Selbstprüfung und Einbindung des Menschen: Nach jedem Schritt prüft ein Agent für kritisches Denken das Ergebnis. Bevor der Plan fortgesetzt wird, kann der Nutzer eine Kritik annehmen, überarbeiten oder Fragen dazu stellen.
• MCP-Integrationen: Zwei entfernte MCP-Server für die Websuche und die interne Dokumentensuche sind über pydantic-ai angebunden, mit Wiederholungsversuchen und Timeouts für lang laufende Tool-Aufrufe. Klassifikator-Agenten entscheiden für jede Aufgabe, ob eine Websuche nötig ist. Ein kleines Modell fasst rohe Suchergebnisse zu strukturierten Erkenntnissen zusammen, bevor sie die Schreibagenten erreichen.

Nutzungsabrechnung:

Kunden authentifizieren sich mit einem API-Schlüssel, der über einen Schlüsselverwaltungsdienst geprüft wird. Der Verbrauch wird in Credits abgerechnet, berechnet anhand der Token-Nutzung pro Modell zuzüglich eines Aufschlags. Bei ausgeschöpftem Kontingent wird HTTP 429 zurückgegeben.

• Entwicklung und Umsetzung technischer Richtlinien für elektrische und mechanische Systeme
• Entwicklung der Organisation für elektrische Sicherheit als verantwortliche Elektrofachkraft (gVEFK)
• Umsetzung und Überwachung von DCIM- und zugehörigen technischen Softwarelösungen
• Entwicklung technischer Lösungen für Lifecycle-Infrastrukturen und Kundenprojekte

• Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
• Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
• Onboarding und Steuerung inte...

IOG (IOHK) ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Forschung und Engineering im Bereich Blockchain-Infrastruktur.

• Ein langwieriges F&E-Projekt in ein zusammenhängendes, produktionsreifes Testnet überführt; das 35-köpfige Engineering-Team (Core, QA, SRE) aufgebaut und skaliert, um dieses Ziel zu erreichen.
• Die strategische Ausrichtung definiert und als wichtiges Mitglied des Führungsteams die Technologieentwicklung an den Geschäftszielen ausgerichtet.
• Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, wodurch die betriebliche Effizienz und Codesicherheit verbessert wurden.
• Projekte in einem dynamischen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und eine gezielte Ressourcenverteilung umgesetzt.

• Leitete die EU-Markteintrittsstrategie für L3/L4-autonome Logistikfahrzeuge und trieb die technologische Lokalisierung sowie den Einsatz des Smart-Robotics-Portfolios der Muttergesellschaft voran.
• Stimmte die Technik führender Anbieter autonomer Fahrtechnologien in China und Europa ab und übersetzte komplexe Kundenanforderungen in präzise Ingenieursvorgaben gemäß EU-Normen.
• Initiierte strategische gemeinsame F&E-Projekte mit führenden europäischen Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen, um den Übergang neuester Robotikkonzepte in kommerzielle Produkte zu beschleunigen.
• Entwarf die End-to-End-Architektur intelligenter Lagerlösungen und führte funktionsübergreifende Teams bei der Optimierung der Hardwareintegration für autonome Fahrzeuge und Roboter sowie der Gesamtssystemleistung.
• Leitete die F&E für hochauflösende Simulationen und KI-Algorithmen mit NVIDIA Isaac Sim & Lab und etablierte robuste "Sim-to-Real"-Pipelines, um dynamische Pfadplanungsoptimierung, intelligente Hindernisvermeidung und komplexe Navigationssysteme vor der physischen Implementierung zu trainieren und zu validieren.
• Beibehielt praktische Kontrolle über die Kernsystemarchitektur mit Fokus auf Performance-Tuning auf niedrigster Ebene, Beschleunigung der KI-Modellinferenz mit TensorRT/ONNX Runtime und Sensorintegration.

• Kontinuierliche Betreuung und Weiterentwicklung.

• Beratung, Konzeption, Analyse, Softwarearchitektur und Entwicklung
• Konzeption, Entwicklung, Gestaltung sowie Implementierung einer Pimcore-Umgebung und Anbindung mehrerer externer API-Systeme in einer Kubernetes-Umgebung sowie diverser PIM- und ERP-Systeme
• Technologien: Unix-Umgebung, Konzeption, Entwicklung mit Symfony, Konzeption, PHP 8+, Softwarearchitektur, MySQL/SQL, Shell Script, Git Dev Ops Aufgaben, KI-Coding-Unterstützung, Pimcore 12, Shopware 6
• Teamgröße: >10 Personen

• Leitung der Engineering-Abteilung mit 25 Mitarbeitenden in Serienentwicklung, Auftragskonstruktion/Stammdaten, Dokumentation sowie Projektmanagement/Zertifizierung
• Verantwortlich für ein Jahresbudget von 2,5 Mio. €
• Umstrukturierung der Abteilung durch Zusammenlegung von Teams, Straffung der Prozesse und deutliche Steigerung der Gesamteffizienz
• Etablierung einer eigenen Abteilung für Projektmanagement & Zertifizierung, was erfolgreiche Audits (inkl. 3A) und den Abschluss langjähriger Entwicklungsprojekte ermöglichte
• Vorantreiben der Plattform- und Produktstandardisierung, wodurch Komplexität reduziert und Skalierbarkeit im Portfolio erhöht wurde
• Verkürzung der Durchlaufzeiten um bis zu 60 % durch modulare Designprinzipien, Prozessoptimierung und Industrialisierungsmaßnahmen
• Aufbau eines leistungsstarken F&E-Teams von Grund auf und erfolgreiche Markteinführung von zwei neuen Produkten in den letzten zwei Jahren
• Senkung der Mitarbeiterfluktuation von 24 % auf unter 5 % während der Umstrukturierung durch Einführung einer neuen Führungskultur, klarer Verantwortlichkeiten und gezielter Talentförderung