npm Experten in Deutschland

• 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

• Entwickelte cloud-native Enterprise-Anwendungen auf der SAP Business Technology Platform mit Node.js, SAP UI5 und RESTful APIs und lieferte Lösungen in den Bereichen Trainingsmanagement, Beschaffung, Mitarbeiterinformationen und Logistik
• War der Hauptentwickler für Wartung, Erweiterung und Produktionssupport von drei Enterprise-Anwendungen, lieferte neue Funktionen, behob Produktionsprobleme und stimmte Releases mit den Fachbereichen ab
• Erfahren im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools wie Microsoft Copilot, um die Feature-Entwicklung zu beschleunigen, Code zu erzeugen, Lösungen zu prototypen und bei Migration und Modernisierung von Anwendungen zu unterstützen
• Entwarf Backend-Services, Domänenmodelle und SAP Fiori/UI5-Oberflächen und implementierte Geschäftsabläufe, rollenbasierte Zugriffssteuerung, Validierungen, Terminplanung, Reporting sowie Import-/Exportfunktionen für Daten
• Entwarf und integrierte Enterprise-Services mit SAP SuccessFactors, SailPoint, ERP-Systemen und externen Learning-Management-APIs, einschließlich automatisierter Synchronisierung für über 11.000 Benutzerdaten
• Entwarf und implementierte AMQP-basierte ereignisgesteuerte Services zur Verarbeitung von bis zu 500 RFID-Paket-Scan-Events pro Tag für eine Logistikanwendung
• Verwaltete Deployments und den Applikationsbetrieb mit CI/CD-Pipelines, SAP Solution Manager, SAP BTP Cockpit, Kibana und Cloud-Monitoring-Tools, führte Root-Cause-Analysen durch und behob Produktionsvorfälle
• Verwaltete Anwendungsabhängigkeiten durch die Behebung von npm-Paketversionskonflikten und die Beseitigung kritischer und hoher Sicherheitslücken, um Produktionskonformität und Anwendungsstabilität sicherzustellen
• Arbeitete eng mit Architekten, Fachanwendern, SAP-Governance-Teams und verteilten Agile-Teams bei technischem Design, Code-Reviews, Sprint-Planung, Dokumentation und Softwareauslieferung zusammen

• Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
• Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
• Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
• Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
• Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
• Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
• Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
• Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

Unabhängige Open-Source-Entwicklung in Teilzeit mit Schwerpunkt auf Build-Time-Tools für Next.js-, React-, MDX- und JavaScript/TypeScript-Compiler-Pipelines.

• next-slug-splitter zur Optimierung von inhaltsgetriebenen Next.js-Anwendungen entwickelt. Analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Verwendung von Komponenten auf und generiert routenspezifische Handler, sodass Seiten nicht das gesamte Catch-all-Komponenten-Bundle gemeinsam nutzen müssen.

• Unterstützende Plugins und Utilities für bereichsbezogene MDX-Transformationen, die Auflösung verschachtelter Komponentenabhängigkeiten, die Verfeinerung zur Compile-Zeit, die sichere ESTree-Auswertung und den Abgleich von Objektgraphen erstellt.

• Verantwortung für Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Veröffentlichungen, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking.

Bausteine:

• remark-scoped-mdx: Kontextbewusste AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Bereichen, typisierten Komponentenregistern und Prop-Inferenz.

• recma-component-resolver: Analyse von Abhängigkeitsgraphen und selektive Weitergabe von Komponenten über verschachtelte MDX-Includes hinweg.

• recma-static-refiner: Extraktion von Props zur Build-Zeit, Schema-Validierung, Ableitung und Bereinigung.

• estree-util-to-static-value und object-graph-delta: Sichere statische Auswertung und deterministischer, zyklussicherer struktureller Abgleich.

Tech-Stack:

• Frameworks: TypeScript · Next.js · React · MDX

• Compiler-Tools: Unified · Remark · Recma · MDAST · ESTree · ts-morph · esbuild

• Kompetenzen: Statische Analyse · AST-Traversierung und -Transformation · Abhängigkeitsgraphen · Codegenerierung · Schema-Validierung · Aufteilung von Routen und Bundles

• Tools: Vitest · tsup · npm · Performance-Benchmarking

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Entwicklung eines React- und TypeScript-Dashboards mit wiederverwendbaren UI-Komponenten und API-basierter Datenvisualisierung.
• Implementierung dynamischer Datenanzeige, State-Management und einer auf Performance ausgerichteten Frontend-Architektur.
• Integration Python-basierter Backend-Dienste zur Verarbeitung und Visualisierung von SEO-Analysen.

Entwicklung einer iOS-App für virtuelle Anprobe und Outfit-Vorschläge

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer mobilen Anwendung für personalisierte, fotorealistische Outfit-Vorschläge. Benutzer sollen eigene Fotos hochladen, Kleidungsstücke virtuell anprobieren und direkt kaufbare Produkte in den generierten Vorschlägen wiederfinden können.

• Konzeption und Umsetzung des Onboardings sowie des Foto-Uploads in der iOS-App
• Entwicklung der mobilen Anwendung mit Expo und React Native
• Implementierung eines Hono-/Node.js-Backends für Benutzer-, Produkt- und Generierungsprozesse
• Aufbau einer asynchronen Verarbeitungsstrecke mit BullMQ und Redis
• Anbindung von PostgreSQL/pgvector und S3 für Produkt-, Bild- und Generierungsdaten
• Integration von Gemini und OpenAI für Outfit-Generierung und Bildverarbeitung
• Umsetzung eines Creditsystems und Anbindung von RevenueCat
• Integration von Stripe Connect und Affiliate-Produktfeeds für direkt kaufbare Produkte

Label: TypeScript, React Native, Expo, Hono, Node.js, PostgreSQL/pgvector, BullMQ, Redis, S3, Gemini, OpenAI, RevenueCat, Stripe Connect, Docker

• 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

• 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.

Projekt: Intelligente Lichtkommunikationssoftware — Audi

• Analyse und Klärung von Systemanforderungen mit dem Kunden und Übersetzung in Softwarearchitektur- und Designentscheidungen
• Architektur und Implementierung der CAN-FD- und SPI-Kommunikation auf NXP S32K312
• Entwurf und Entwicklung von Flash-Bootloader, Flash-Treiber und Boot-Manager für sichere, OTA-fähige Updates
• Konfiguration der AUTOSAR-BSW-Architektur (Dcm, Dem, NvM, BswM, Os, Mcu, Port, Com-Stack, Rtc) für Portabilität und Wartbarkeit
• Entwurf des Crypto-Stacks (Csm, CryIf, Crypto) für sichere Flash- und Diagnosedaten; Integration des NXP-HSE-Cores und der Wrapper-Schicht
• Integration kundenspezifischer Module (Sfd, Ivd, Npm) in den Vector-AUTOSAR-Stack
• Definition der Speicherarchitektur: Memmap, CMake und Linker-Skript-Konfiguration
• Leitung des Board-Bring-ups für die Audi-Licht-Demoplattform; Implementierung von Diagnoseroutinen und -kennungen

• Konzeption neuer Apps sowie Weiterentwicklung und Betrieb von 29 Angular-Apps für die digitale Schadenmeldung im Nx-Monorepo
• Pflege und Weiterentwicklung einer gemeinsamen Komponentenbibliothek mit ca. 300 Bibliotheken für mehrere Produktteams
• Migration aller Apps auf ein neues Designsystem inkl. zugehöriger Komponentenbibliothek und systematischem Refactoring
• Weiterentwicklung und Pflege der CI/CD-Pipelines (Jenkins, Azure DevOps, Terraform, AWS)
• Eigenverantwortliche Releases inkl. Branch-Verwaltung, Versionierung, PR-Koordination und Produktivsetzung
• Implementierung und Pflege des Trackings (Adobe Analytics)
• Umsetzung der Barrierefreiheit nach BFSG/WCAG
• Testgetriebene Entwicklung (TDD) mit Jest und Cypress
• Code-Reviews, Mentoring und Etablierung von Best Practices im Team
• Technologien: TypeScript, Angular 16–20, RxJS, NgRx, Nx (Monorepo), npm, HTML, (S)CSS, Storybook, Jest, Cypress, Cucumber, Husky, Node.js, Git, AWS, Azure DevOps (Repos & Pipelines), Jenkins, Terraform, TDD, BFSG, WCAG, Nexus, IntelliJ, Adobe Analytics

• Gestaltung und Entwicklung responsiver, barrierefreier Webanwendungen für KMU und Privatkunden mit React.js, Tailwind CSS, JavaScript und HTML5.
• Aufbau wiederverwendbarer UI-Komponentenbibliotheken zur Verbesserung der Wartbarkeit und Reduzierung der Entwicklungszeit.
• Integration von REST-APIs und Implementierung dynamischer Funktionen (Landingpages, Portfolios, Dashboards) auf Basis von Figma/Adobe XD-Designs.
• Eigenständige Steuerung des gesamten Projektzyklus (Analyse, Entwicklung, Test, Deployment auf Netlify/Vercel) unter Einhaltung von Mobile-First- und Cross-Browser-Standards.

• Codebase-Bewertung & Problemdesign: Komplexe Software-Engineering-Probleme gegen große Open-Source-Python-Codebasen (einschließlich pandas) entworfen und unter Last getestet, was tiefes Kontextverständnis und architektonisches Wissen erforderte, um sauber abgegrenzte, realistische Problemstellungen zu erstellen, die strengen Korrektheitsvorgaben entsprechen.
• Analyse von Agentenfehlern: Lösungen von LLM-Coding-Agenten auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft und dabei aussagekräftige Fehler in der Behandlung von Edge Cases, im dtype-Verhalten und in der Logik zur NaN-Weitergabe über mehrere Spalten hinweg identifiziert; Ergebnisse präzise für die weitere Auswertung dokumentiert.
• Programmgesteuerte Test-Suite-Entwicklung: Umfassende pytest-Suites erstellt, um Agenten-generierte Lösungen programmgesteuert gegen definierte Anforderungen zu prüfen, mit gezielter Abdeckung von Randbedingungen und Fehlermodi, die naive Implementierungen nicht erfassen.
• Containerisierte Umgebungs-Entwicklung: Docker-Umgebungen für reproduzierbare Agentenausführung gebaut und debuggt, einschließlich git-basierter Repository-Bereitstellung, Dependency-Pinning mit npm ci und Erstellung von Multi-Stage-Dockerfiles für Linux-basierte Container.

• Ermittlung von Anforderungen (rechtlich, organisatorisch und technisch)
• Entwurf von Lösungsarchitekturen
• Bewertung von Konzepten und Technologien
• Erstellung von Entscheidungsvorlagen
• Architekturelle Entscheidungsaufzeichnungen (ADR)
• Koordination der Umsetzung
• Überprüfung der Implementierungen
• Dokumentation