Model Context Protocol Experten in München

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management

"Reasoning Models: Von den Grundlagen der LLMs zur NOC-Automatisierung."

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Entwurf durchgängiger KI/ML-Lösungen mit starkem Fokus auf fortschrittliche LLM-Anwendungen, autonome agentische KI-Workflows mit dem MCP-Toolset, Berechnungen von vLM-Embeddings und robuste agentische RAG-Pipelines, um für Kunden aus verschiedenen Branchen einen konkreten Geschäftsnutzen zu schaffen.
• Entwicklung intelligenter agentischer KI-Workflows zur Automatisierung des Abrufs von Wissen und der Schlussfolgerungen für B2B-Kunden, um schneller Geschäftsnutzen zu erzielen.

Interne Systeme mit regulatorischen und sicherheitsrelevanten Anforderungen konnten nicht direkt durch KI-Tools für Incident-Triage, Fehlersuche und Dokumentationssuche genutzt werden. Ziel war die sichere Integration dieser Systeme über MCP unter Beibe...

Durchführung einer unabhängigen technischen Bewertung einer KI-gestützten Softwareplattform, wobei KI-Risikoaudit, Cybersicherheitsanalyse und Prüfung der Softwarearchitektur kombiniert wurden. Prüfung von Anwendungskomponenten, APIs, Datenflüssen, LLM-Integrationen, Retrieval-Augmented Generation, Multi-Agenten-Orchestrierung, Authentifizierung, Mandantentrennung, Abhängigkeitsschwachstellen, KI-Governance und Kontrollen des Modelllebenszyklus. Erstellung eines technischen Auditberichts mit strukturiertem Risikoregister, Quellcodebelegen, regulatorischen Referenzen, Korrekturmaßnahmen, Inventar der KI-Systeme, Risikoklassifizierung, Maßnahmenplan und Key Risk Indicators.

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Next.js, Node.js, REST APIs, MongoDB, Redis, AWS serverless services, OAuth 2.0 / OpenID Connect, LLM APIs, RAG, vector search, multi-agent orchestration, Model Context Protocol, C4 architecture modelling, threat modelling, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, OWASP guidance, MITRE ATLAS

Als App Engineer im IoT-Control-Team in einem React-Native-Stack gearbeitet.

• Neue Komponenten auf Basis des Tonies Design Systems implementiert.
• Das Tonies Design System verbessert, erweitert und gewartet
• Neue Funktionen wie Lautstärke- und Wiedergabesteuerung für die Tonies hinzugefügt
• Verbindungsprobleme über Bluetooth und WLAN behoben
• Technische Schulden abgebaut und die Anwendung für ein bevorstehendes großes Software- und Hardware-Release optimiert
• Die Barrierefreiheit verbessert, indem Bildschirme und Komponenten für die Nutzung mit Screenreadern optimiert wurden.
• Viele automatisierte Tests geschrieben, um dauerhaft eine hervorragende App-Qualität sicherzustellen.
• Wöchentliche App-Releases in einer Umgebung mit hohem Arbeitsaufkommen

Ergebnisse & Wirkung:

• App-Stabilität und Verbindungszuverlässigkeit vor einem wichtigen Software- und Hardware-Release verbessert
• Die allgemeine App-Qualität durch eine deutlich umfangreichere Testsuite erhöht, die Regressionen erkannte, bevor sie Nutzer erreichten
• Die App für Screenreader nutzbar gemacht und damit die Barrierefreiheit für ein breiteres Publikum verbessert
• Einen wöchentlichen Release-Rhythmus in einer Produktionsumgebung mit hohem Volumen ohne Qualitätseinbußen aufrechterhalten

Technologien: react-native, expo, typescript, react-19, react-compiler, react-navigation, zustand, @tanstack/react-query, i18next, figma, app-store, play-store, sentry, bitrise, config-cat, poeditor

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

• Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
• Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
• Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
• Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
• Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

Loom and Bloom

Python · TypeScript · n8n · Claude Code · Whisper · Gemini · Supabase · Notion · HubSpot · Digital Ocean

• Eine End-to-End-Content-Pipeline gebaut: ein Loom-Video → Marketing-Bilder, zweisprachige LinkedIn-Posts, Newsletter- und Help-Center-Updates.
• n8n-Webhook → SSH → Claude Code-Session auf einer Digital-Ocean-VPS; drei MCP-Server (Video, Notion, Supabase).
• Whisper-Transkription auf Wortebene, ffmpeg-Screenshots, Gemini-UI-Annotation, PIL-Device-Mockups.
• Next.js-Upload-UI plus ein zweisprachiger Newsletter-Composer mit HubSpot-Push.

KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.

• Softwareentwicklung eines B2B-SaaS zur KI-basierten Suche in internen Kandidatenpools von Personalberatungen
• Konzeption als mandantenfähige, hybride Architektur mit eigenen GPU-Servern und sicherer Cloud-Anbindung
• KI-Engineering
• LLMOps
• Python
• FastAPI

Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.

Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.

Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)

• Evaluation RAG für juristische Beratung (Kauf oder Eigenentwicklung)
• Evaluierung und Machbarkeitsnachweis (PoC) für ein ERP-Arbeitszeiterfassungsmodul
• Beratung bei der Auswahl von Foundation-Modellen
• Einrichtung einer KI-Entwicklungsumgebung (Abschaffung von Schatten-KI)
• KI-Strategieberatung
• Durch KI gestützte Codeerstellung und Kontext-Engineering werden Änderungssätze umfangreicher
• Fundierte Software-Engineering-Kompetenz, Code-Reviews und Absicherung durch die Pipeline und fachlich automatisierte Testfälle