Django Experten

• Berate Start-ups in der Frühphase zu Produktvision, Roadmaps und GTM-Strategie und verbinde dabei meine PMP- und Stanford-Weiterbildung im Produktmanagement mit praktischer technischer Umsetzung.
• Lovable: Habe ein Community-Programm mit über 200 Mitgliedern für KI-orientierte Gründer aufgebaut und geleitet und direktes Feedback von Gründern in Entscheidungen zur Produkt-Roadmap eingebracht.
• Leite Projekte zur Kundenerkundung und zum OKR-Design und ermittle Möglichkeiten zur KI-Integration in den Produkten der Kunden.

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungsassets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, jupyter und verschiedenen API Gateways.

• Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.

Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM

Reporting und Controlling mittels Power BI für produktives ERP-System

• Analyse der ERP-Daten und Schnittstellen für die Nutzung in Power BI Dashboards
• Bewertung und Migration bestehender Auswertungen (z. B. Excel) nach Power BI
• Entwicklung eines Berechtigungskonzepts für selektiven Datenzugriff
• Dokumentation und Schulung zur Nutzung und Anpassung der Power BI-Dashboards

Label: Power BI, Excel, SelectLine ERP, Microsoft SQL, SQL Server Management Studio

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• Implementierung einer Full-Stack Anwendung mit Angular als Frontend-Framework und Java als Backend-Sprache
• Einsatz der Swagger OpenAPI Spezifikation für die REST-Kommunikation zwischen Frontend- und Backend-Anwendung
• Ansteuerung eines Kartendruckers über das Nexus Card SDK Framework
• Design und Implementierung einer Kartenverwaltungssoftware mit Weboberfläche und JavaFX-Modul für das Druckermonitoring
• Einsatz von Cucumber-Tests für die Testautomatisierung und Erstellung von Test-Artefakten zum Testen außerhalb der Entwicklungsumgebung
• Einsatz von Wireshark für Netzwerkuntersuchungen zur Analyse der API eines Drittproduktes und zur Kontrolle der REST-API der selbst entwickelten Software

Echtzeit-Erkennung von AWS-Bedrohungen mithilfe von LLMs, UEBA und Vektoranalysen

• UEBA-Engine entwickelt, die Millionen von CloudTrail/GuardDuty-Ereignissen verarbeitet, um Verhaltensanomalien in Echtzeit zu erkennen.
• Amazon Bedrock LLMs für die narrative Bedrohungsanalyse und die strukturierte, automatisierte Zusammenfassung von Vorfällen integriert.
• Pipeline für Vektor-Embeddings (MongoDB Atlas) zum Vergleich des Verhaltens von Entitäten und zur Erkennung semantischer Anomalien entwickelt.

Technologien: Python, FastAPI, AWS, MongoDB Atlas, Amazon Bedrock, Pydantic, Motor (Async).

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

• Rolle: Simulation Engineer
• Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
• Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
• Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
• Tech Stack: Python, Blender

Beratung und Software für Intralogistik-Automatisierung (AGV/FTS) · Produktlinien AGVHub (unabhängige AGV-Projektberatung, Layout-Editor) und OneBob (All-in-One Business-Software für kleine Teams)

• Konzeption und Umsetzungsplanung einer Leitsteuerung für eine Bäckerei-Produktionslinie (Maschinenbau-Kunde, Kick-off-Workshop 08/2025): drei Ausbaustufen, acht abnahmefähige Meilensteine, Batch-Rückverfolgbarkeit, AGV-Integration mit RFID, Vue-Frontend.
• Discovery- und Anforderungsgespräche mit Werkslogistik und IT bei Industriekunden (Life Science, Luftfahrt, Stahl, Maschinenbau): Leitsteuerungs-, ERP-Schnittstellen- und VDA-5050-Anforderungen in Architektur und Lastenheft-Struktur übersetzt.
• Automatisierung und Analytics für die Markteinführung: Bing- und Meta-Kampagnen, LLM-gestützte LinkedIn-Content-Pipeline, Performance-Dashboards für Partner und Vertrieb.
• Fachbeiträge auf LinkedIn zu Robotik und Intralogistik: rund 170.000 Impressions in 41 Posts (03 bis 08/2026).

• Entwicklung automatisierter Softwaretests (Unit-, Integrations-, Regressions- und End-to-End-Tests).
• Eingesetzte Technologien: Playwright, Vitest, JavaScript, TypeScript, Vue3, Go, Laravel, REST API, CI/CD, Docker, Git, GitHub, Scrum, Jira.

• ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.

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.