Cloudflare Experten in Deutschland

Seitenkumpel — Agents bauen Websites für Handwerksbetriebe, unbeaufsichtigt. Eigenes Produkt, live.

• Agents recherchieren öffentliche Firmendaten und bauen daraus komplette Websites, ohne dass jemand zuschaut
• Eine Validierungsschicht sorgt dafür, dass Extraktionsfehler laut fehlschlagen statt still durchzurutschen
• Die Akquise läuft über einen Postkarten-Funnel mit Screenshot und QR-Code, Abo-Modell ab 79 Euro im Monat
• Ergebnis: mehrere hundert Websites gebaut, laufend im unbeaufsichtigten Betrieb
• Ehrliche Einschränkung: bisher gibt es noch keine zahlenden Abos — der Funnel steht, der Umsatz fehlt

Stack: Agent-Workflows direkt ohne Framework, Claude- und OpenAI-APIs, TypeScript, Node.js, PostgreSQL, Cloudflare Workers, Web-Scraping, Data Enrichment

• Bin dem ersten Entwicklungsteam beigetreten und habe geholfen, einen n8n-Prototypen in einem schnelllebigen Umfeld in ein produktionsreifes 0-to-1-Produkt zu verwandeln.
• Verantwortung für die Umsetzung von CRM- und Twilio-Integrationen, Kommunikationsabläufen mit Kunden und administrativen Oberflächen übernommen.
• An der KI-Bewertung, der Microservice-Architektur und weiteren produkt- und engineeringübergreifenden Themen mitgearbeitet.
• Den CEO bei der Kommunikation mit VC-Investoren, der Kundengewinnung, der Produktpositionierung, dem Onboarding, der Dokumentation, der Preisgestaltung und dem Vertrieb unterstützt.

• Selbst gehostete Plattform für Tischtennis-Ausrüstung.
• Entwicklung eines eigenen „Racket Builders“, der einen ko-evolutionären genetischen Algorithmus nutzt, um die optimalen Kombinationen aus Schlägerhölzern und Belägen auf Basis von Physik-Heuristiken und Spielerdaten in einem Suchraum von über 4 Milliarden Kombinationen zu finden, zu bewerten und zu empfehlen.
• Entwicklung eines eigenen, voll automatisierten Web-Crawlers zur Erfassung von Ausrüstungsspezifikationen, inklusive einer automatisierten Pipeline zur Bildnormalisierung sowie Datenharmonisierung über DeepSeek.
• Cloudflare Edge Workers in Rust für Suchanfragen mit niedriger Latenz und zur Auslagerung rechenintensiver Simulationen vom Hauptserver.
• Hohe Performance- und Accessibility-Standards in einer großen Nuxt-4-Codebasis mit Lighthouse-Scores von 95–100/100/100.

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

• Akquiriert Neukunden im B2B-Outbound für ein KI-SaaS-Startup im Bereich öffentliche Ausschreibungen und terminiert Produktdemos mit IT-Entscheidern.
• Qualifiziert Zielkunden entlang eines definierten Ideal-Customer-Profils inklusive Discovery, Bedarfsanalyse und Einwandbehandlung.
• Eignet sich Domänenwissen im öffentlichen Vergabewesen an (EVB-IT, deutsche und EU-Vergabeportale) für Fachgespräche auf Augenhöhe.

agentic-engineer.online ist meine öffentlich testbare Live-Demo und zugleich die Plattform, auf der ich meine Arbeit zeige. Ursprünglich als Recruitment-Probearbeit entstanden, betreibe ich sie seither als eigenes Demo-, Lern- und Produktprojekt weiter — auf einem Hetzner-VPS hinter einem Cloudflare-Tunnel, über eine mehrstufige, AI-orchestrierte Deploy-Pipeline mit Snapshot-Rollback. Bricht ein Deploy-Schritt, fällt das System auf den letzten sauberen Snapshot zurück, das Skript wird angepasst, der Test wiederholt — empirisch, test-getrieben, ohne Hand-Tuning.

• Technisch dahinter: Python und FastAPI, eine OpenRouter-Modell-Kaskade, SQLite-Persistenz und Cloudflare-Edge-Tuning.
• Ich bin Entwickler und strengster Kunde meiner eigenen KI-Arbeit in einer Person — aus dem Prototyp ist ein Werkzeug geworden, das ich täglich nutze und gegen das ich eigene Produkte teste.

• Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
• Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
• „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).

Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest

• IT-Beratung
• Power Plattform & Databricks
• KI-Softwareentwicklung (Custom Software)
• Wirtschaftliche Verantwortung für das Unternehmen

• 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

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• Umsetzung branchenübergreifender Anwendungen mit LLMs
• Entwicklung von Cloud-Infrastrukturen für Kunden
• End-to-End-Datenpipelines zur Bereitstellung von Modellen in Echtzeit implementiert
• Die gesamte IT-Systemadministration und den Desktop-Support betreut

Ehrenamtlicher Helfer bei den Johannitern im Sanitätsdienst und Katastrophenschutz, was Teamarbeit und Koordination selbst in Krisenzeiten unterstreicht.

Software-Dienstleister für KI-Lösungen, Automatisierung und Individualsoftware.

Team: von 2 auf 10 Entwickler aufgebaut, 8 direkte Reports, teilweise remote · Portfolio: 6 parallele Projekte (25–250 T€), Skalierung > 1 Mio. €

• Lieferfähigkeit für 6 parallele Kundenprojekte gesichert: Rollenmodell, Kapazitätsplanung (510–660 produktive PT/Jahr), Hiring-Roadmap mit 380–440 T€/Jahr Personalbudget
• SDLC-Framework von null in unter 6 Monaten etabliert: REQ/SPEC-Systematik, V-Modell-Gates, GitHub-Issues als Spezifikation, Definition of Done, Release-Prozess; einheitlicher, auditierbarer Entwicklungsprozess über alle Kundenprojekte
• Großprogramm (3.000–4.000 PT über 18 Monate) zur Entscheidungsreife gebracht: KI-native Branchenplattform Bauwirtschaft; Scoping, Teamprofil für 8–10 Entwickler, Phase-0-Budget 390 T€
• Self-hosted KI-Plattform konzipiert und eingeführt: vLLM, LiteLLM, Qdrant, Supabase; Agentenarchitektur, MCP-Integration, OCR-Pipelines; GPU-Investition mit Break-even-Modell (Monat 15–16) vorbereitet
• Presales end-to-end systematisiert: Lead-Qualifizierung mit Maturity-Scoring, Discovery-Workshops, eigenes Sizing-Modell, Kalkulation mit Rollenkostensätzen, strukturierte Übergabe an die Entwicklung
• Sicherheitsniveau einer Kundenplattform nachweisbar erhöht: Penetrationstest inkl. Re-Verifikation aller Findings

Gesamtarchitektur und technische Umsetzung eines Wix-basierten Abo-Frontends mit Stripe-Zahlung und Anbindung an das SaaS-Backend von Axxessio. Stripe Checkout, Abos, Webhooks und Transaktionsprotokoll end-to-end umgesetzt. Kundendaten und Vertragsinformationen automatisiert über eine JWT-geschützte REST API übertragen. Proxy- und Sicherheitsarchitektur für IP-Whitelisting, HMAC und den Betrieb dokumentiert und mit dem Backend-Team abgestimmt.

Stack: Wix Studio, Wix Velo, JavaScript, Stripe, Webhooks, JWT, HMAC, REST API, Hetzner, Cloudflare