FastAPI Experten in Deutschland

• Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
• Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
• Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.

• Konzeption und Entwicklung einer Multi-Tenant-SaaS-Plattform, mit der Unternehmen ihre eigenen Wissensdatenbanken aufbauen und mit individuell gebrandeten KI-Assistenten chatten können (White-Label-Ansatz mit dynamischem Branding pro Organisation).
• Implementierung einer skalierbaren RAG-Architektur mit einer GPT-4o-Tool-Use-Loop, hybrider semantischer Suche und strikter Mandantentrennung auf Datenbank- und Suchindex-Ebene.
• Aufbau persistenter, projektähnlicher Chat-Sessions inklusive Streaming-API (SSE), mehrsprachiger Unterstützung sowie Sprach-Ein- und Ausgabe (STT/TTS).
• Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur als Infrastructure-as-Code, vollständig automatisierte CI/CD-Pipelines pro Kunde und ein Onboarding-Prozess für neue Mandanten.

Verwendete Technologien: Python, FastAPI, Pydantic (v2 noted), Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, OpenAI / LLMs (GPT-4o), Azure AI Search, Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Cognitive Services Speech, Azure App Service, Azure Container Registry, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Server-Sent Events (SSE), Docker, Terraform, GitHub Actions, REST, OpenID Connect (OIDC), Multi-Tenancy

Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.

Financial Data Integrity & ERP Governance

• GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
• Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
• SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
• Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt

Finance Reporting Transformation

• Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
• Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
• Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
• Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt

Power BI & Analytics Enablement

• Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
• Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
• Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen

Transformation Infrastructure & Collaboration

• Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
• Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
• Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert

Outcomes

• GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
• Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
• Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
• Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt

Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python

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

Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
• Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen

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, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.

• Komplexe Backend-Systeme erstellt (FastAPI Python, GCP Cloud Functions, APIs, Integrationstests) mit TypeScript.
• Mit Firebase- und Firestore-Datenbanken gearbeitet und dabei Transaktionen, Scheduling-Jobs und Migrationen umgesetzt.
• GCP-Dashboards für ein gründliches Monitoring und benutzerdefinierte Alerts bei ungewöhnlichem Traffic implementiert.
• Sentry für besseres Debugging, Error-Tracking und das allgemeine Monitoring des Next.js-Frontends implementiert.
• Story-Tests für UI-bezogenes Testing implementiert.
• Typesense im Python-FastAPI-Backend implementiert, um die textbasierte Suche und den Umgang mit Tippfehlern zu verbessern.

Entwickelte Python-basierte KI-Microservices und Integrationen für eine AEC/VR-SaaS-App auf Unity-Basis, mit Fokus auf LLM-/VLM-Funktionen, retrieval-gestützte Systeme, RESTful APIs, containerisierte Bereitstellung und einen Automatisierungs-Microservice für die CAD-zu-Unity-Pipeline.

• Entwickelte einen eigenen Hybrid-A*-Algorithmus in C#, um Hospitalszenarien zu simulieren und frühe Designkonflikte anhand von Kollisions- und Raumdaten zu erkennen sowie strukturierte Berichte zu erzeugen.
• Löste und automatisierte das zeitaufwändige Problem, CAD-Dateien in nutzbare Unity-Umgebungen zu überführen, mit einer eigens entwickelten Echtzeit-Pipeline und einer ZeroMQ-basierten Kommunikationsebene, um Lasten auf mehrere Prozesse zu verteilen und Echtzeitfähigkeit zu erreichen.
• Entwickelte eine Docker-basierte FastAPI-Pipeline für die CAD-zu-Unity-Automatisierung, die bildbasierte Objekterkennung, Image Embeddings und vorab berechnete Metadaten kombiniert, um CAD-Objekte automatisch Unity-Verhaltensskripten zuzuordnen, Eigenschaften zu setzen und wiederholte KI-Inferenzaufrufe zu reduzieren.
• Erstellte Dokumentation und Beispiele, um technischen Nutzern zu helfen, die KI-Automatisierungspipeline zu verstehen, zu konfigurieren und zu erweitern.

Konversationeller KI-Assistent für Fragen zu Cloud-Infrastruktur und Sicherheit

• FastAPI-Backend mit Multi-Turn-Conversation-Handler, Token-Budgeting und Kontextfenster-Management entworfen.
• Amazon Bedrock (Claude 3 Sonnet/Haiku) integriert; RAG-Pipeline mit MongoDB-Chatverlauf und semantischer Suche aufgebaut.
• Factory Pattern für modulares Wechseln zwischen LLM-Anbietern implementiert; der Aufwand für das Onboarding neuer Modelle um 60% reduziert.
• Die LLM-Inferenzkosten um 35% gesenkt durch Modell-Tiering (Haiku vs. Sonnet) und Konsolidierung von Prompts/Entitäten.

Tech: Python, FastAPI, Amazon Bedrock, MongoDB, Streamlit, Pydantic.

• 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.

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.

• 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.

• Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.