FastAPI Experten

• 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.

Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.

• Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
• Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
• Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern

Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.

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

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

KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Warenwirtschaftsintegration

Konzeption und Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung zur automatisierten Verarbeitung von Liefer- und Rechnungsdokumenten mit Anbindung an SelectLine ERP. Dokumente werden per KI analysiert, mit Bestellungen und Positionen abgeglichen und für die Buchung von Wareneingängen vorbereitet.

WIRKUNG:

• Automatisierte Extraktion strukturierter Bestell-, Liefer- und Rechnungsdaten aus PDF- und Bilddokumenten
• Automatisches und manuelles Mapping von Dokumenten auf Bestellungen und Bestellpositionen
• Integration mit SelectLine ERP für Bestellimport, Statusabgleich und Wareneingangsbuchungen
• Nachvollziehbare Verarbeitung durch getrennte Analyse-, Mapping- und Buchungsprozesse sowie technisches Logging
• Aufbau einer containerisierten End-to-End-Architektur mit KI-Analyse, Workflow-Automatisierung und relationaler Datenhaltung

SCHLAG-WORTE: KI, Dokumentenanalyse, OpenAI, n8n, SelectLine ERP, FastAPI, Python, JavaScript, MariaDB, Docker, REST API, PDF, OCR, Mapping, Warenwirtschaft, Wareneingang, Workflow Automation

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.

Entwicklung Python-basierter KI-Microservices und Integrationen für eine AEC/VR-SaaS-App auf Unity-Basis, mit Schwerpunkt auf LLM/VLM-Funktionen, retrievalgestützten Systemen, RESTful APIs, containerisierter Bereitstellung und einem Automatisierungs-Microservice für die CAD-zu-Unity-Pipeline.

• Entwicklung eines eigenen, auf Hybrid A* basierenden Algorithmus in C#, um Krankenhausszenarien zu simulieren, Konflikte in frühen Entwurfsphasen anhand von Kollisions- und Raumdaten zu erkennen und strukturierte Berichte zu erstellen.
• Lösung und Automatisierung des zeitaufwendigen Problems, CAD-Dateien in nutzbare Unity-Umgebungen umzuwandeln – mit einer speziell entwickelten Echtzeit-Pipeline und einer ZeroMQ-basierten Kommunikationsschicht zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Prozesse und für Echtzeit-Performance.
• Entwicklung einer Docker-basierten FastAPI-Pipeline zur Automatisierung von CAD-zu-Unity-Prozessen, die visuelles Objekt-Matching, Bild-Embeddings und vorab berechnete Metadaten kombiniert, um CAD-Objekte automatisch Unity-Verhaltensskripten zuzuordnen, Eigenschaften zuzuweisen und wiederholte KI-Inferenzaufrufe zu reduzieren.
• Erstellung von Dokumentationen und Beispielen, damit technische Nutzer die KI-Automatisierungspipeline verstehen, konfigurieren und erweitern können.

Arbeitnehmerüberlassung

• System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
• Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
• Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
• Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
• Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
• Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
• Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
• CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
• Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
• Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
• Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
• Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
• Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
• Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

Senior Software Engineer mit zentraler Rolle in der Architektur und Produktentwicklung von Ynfinite, einem europäischen Konkurrenten von Webflow (Website-Builder und CMS).

• Architektur und Entwicklung eines Flow-basierten CMS-Konfigurationssystems mit React Flow, eigenem Graph-Zustand sowie Interaktionen mit Knoten und Kanten.
• Entwicklung eines flexiblen visuellen Freeform-Editors mit rekursivem Drag-and-drop, Rich-Text-Bearbeitung und Datenbindungen.
• Entwicklung erweiterbarer Inspektor- und Referenzsysteme für Seitenlinks, Komponenten und Assets.
• Entwicklung erweiterter CMS-Funktionen, darunter interaktive Karten, Bearbeitung von Inhaltstypen und mit CRM verbundene Formulare.
• Technologien: TypeScript, React, Nest.js, Express.js, Prisma, PostgreSQL, Redis, BullMQ, Tailwind, Radix UI, TanStack Router

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

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.

Service- & Release-Management:

• In den ersten drei Monaten allein für den operativen Kundenservice und das Release-Management verantwortlich, bis das Team vergrößert wurde
• Durchgängige Release-Kommunikation: Abstimmung mit Entwicklung und Hosting, kundenspezifische Release Notes, Verteilung, Versand und Nachverfolgung von Feedback
• Beteiligung an der Release-Abnahme durch praktische Tests; enge Abstimmung mit der Release-Planung
• SLA-gesteuerte Bearbeitung von Fällen in ServiceNow; Bearbeitungszeiten von Tickets als KPI zur Verbesserung der Servicegeschwindigkeit erfasst
• Zentrale Schnittstelle zwischen Bundesbehörden, Fachabteilungen und Entwicklung; Eskalationsmanagement, tägliche interne Abstimmungen und monatliche Kundenreviews

Prozessentwicklung:

• Analyse und Visualisierung von Ist- und Soll-Prozessen (draw.io, BPMN), einschließlich der Schnittstellen zu angrenzenden Abteilungen
• Serviceorientiertes Prozesshandbuch mit klar definierten Rollen und Verantwortlichkeiten
• Durchgang und Optimierung von Serviceprozessen im ITSM-Framework gemeinsam mit der IT
• Incident-Workflows zwischen ITSM-Tools und Jira; Konfiguration von Jira-Projekten und gemeinsame Dashboards
• Verbesserungsmanagement: schnelle Klärung mit der Entwicklung oder strukturierte Einreichung mit Nachverfolgung in Jira

Befähigung & Wissensmanagement:

• Handbuch für das Kundenmanagement von GSB 11, einschließlich der Nutzung von ServiceNow, Arbeitsanweisungen und Kundenvorlagen
• Self-Service-Dokumentation, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und kundenspezifische Servicedokumentation in Confluence
• Unterstützung der Kundenbehörden beim Übergang vom Rollout in den Live-Betrieb
• Einarbeitung eines Kollegen aus dem GSB-7-Team: Wissenstransfer zwischen Teams, gemeinsame Best Practices und kurzfristige Verstärkung des GSB-11-Teams
• Einführung von Interviews nach dem Rollout, um die Übergabe von Verantwortlichkeiten zwischen Abteilungen zu bewerten
• Bewertung interner KI-Agenten für die Incident-Kommunikation und die Erstellung von Anleitungen

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).