PostgreSQL Experten in München

• 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.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
• Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
• Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
• Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.

• 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

AI-Telefonassistent-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

• Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
• Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
• Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.

• Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

Aufgaben & Ergebnisse:

• Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während eines Restrukturierungsprogramms (ca. 80 Beteiligte) ausgearbeitet
• PMO-Setup zur Durchsetzung von Transparenz, Reporting und datengetriebenen Entscheidungen
• Integration...

Einheitliches ITSM-Framework

• Definition eines konzernweiten ITSM-Zielbildes
• Einführung einer einheitlichen Service-Struktur über alle Fachbereiche

SLA- und OLA-Management

• Aufbau eines standardisierten SLA-Frameworks
• Definition von Serviceklassen (Business Critical, Standard, Low Priority)
• Einführung von OLAs zwischen internen Teams
• Aufbau eines aussagekräftigen SLA-Reportings
• Definition von KPI- und Service-Dashboards für Fachbereiche

Service Portfolio Management

• Definition von Servicebeschreibungen
• Ggf. Vorbereitung einer möglichen Kosten- und Leistungsverrechnung

Ticketing & Prozesse

• Incident Management
• Einheitliche Ticketkategorien
• Standardisierte Priorisierung
• Eskalationsmatrix
• Automatisierungen
• Self-Service-Optimierung

Request Fulfillment

• Servicekatalog über alle Fachbereiche
• Genehmigungsworkflows

Problem Management

• Einführung von Root-Cause-Analysen
• Known-Error-Datenbank
• Problem-Review-Prozess

Vollständiges Asset-Management-Konzept

• Hardware-Lifecycle-Management
• Software-Lifecycle-Management
• Leasing-Lifecycle
• Mobile-Device-Lifecycle
• Monitor-Lifecycle
• Telefon-Lifecycle

Prozesse

• Beschaffung
• Wareneingang
• Inventarisierung
• Zuweisung
• Rückgabe
• Entsorgung
• Leasing-Rückführung Ziel: Single Source of Truth für alle Assets

CMDB-Design

• Definition aller Configuration Items:
• Workplace
• Notebooks
• Monitore
• Mobiltelefone
• Drucker

Infrastruktur

• Server
• Firewalls
• Switches
• WLAN
• Storage
• Backup-Systeme

Cloud

• Azure-Ressourcen
• Microsoft 365
• SaaS-Dienste

Beziehungen

• User ↔ Asset
• Asset ↔ Service
• Service ↔ Infrastruktur
• Standort ↔ Asset
• Ziel: Vollständige Service-Abhängigkeiten sichtbar machen

Software Asset & Lizenz Management

• Lizenzmanagement-Konzept
• Lizenzbilanzierung
• Compliance-Reporting
• Microsoft-Lizenzmanagement
• Adobe-Lizenzmanagement
• SaaS-Management
• Vertragsmanagement
• Renewal-Management

Schnittstellen & Automatisierung Bestehende Systeme

• Workday
• Joiner
• Mover
• Leaver

TESMA

• Leasingdaten
• Vertragsdaten

Matrix42

• Asset-Synchronisation
• Benutzersynchronisation

Active Directory / Entra ID

• User Management

Microsoft 365

• Lizenzzuweisung
• Gruppenmanagement

Dormakaba

• Zutrittsprozesse

• Lifecycle Services

Monitoring-Plattformen

• PRTG
• Palo Alto
• Cisco

Reporting & KPI Framework

• Definition eines Management-Dashboards
• KPIs
• Ticketvolumen
• SLA-Erfüllung
• MTTR
• Erstlösungsquote
• Asset Accuracy
• Lizenz-Compliance
• Change Success Rate
• Service Availability
• Automatisierungsgrad

Netzwerk-Redesign-Begleitung

• Governance
• Begleitung des Netzwerk-Redesigns aus ITSM-Sicht
• Definition betroffener Services
• Change-Management-Struktur
• Kommunikationskonzept

CMDB-Integration

• Aufnahme aller Netzwerkkomponenten
• Service Mapping
• Abhängigkeitsanalyse

Validierung von Dokumentation und Knowledgebase-Artikeln

• Netzwerkdokumentation
• Betriebsdokumentation
• Standard Changes

Monitoring & Event Management

• Zielbild
• Zentrales Monitoring-Konzept
• Event-Management-Prozess
• Alarmierungsstrategie
• Eskalationsmodell

Systeme

• Cisco

• Palo Alto

• Fortinet

• Rubrik

• Veeam

• Matrix42

• Azure

• Microsoft 365 Automatisierung

• Ticketgenerierung aus Monitoring

• Eskalationen

• Standardmaßnahmen

Audit, Compliance & Informationssicherheit

• ISO-27001-Beratung
• TISAX-Beratung
• NIS2-Vorbereitung - Beratung
• Auditfähige Prozesse
• Dokumentationsstruktur
• Nachweisführung in Matrix42

Roadmap

• 12-Monats-Roadmap
• Priorisierung aller Maßnahmen
• Quick Wins
• Mittelfristige Projekte
• Langfristiges Zielbild
• Dokumentation

• Verantwortlich für die Einführung agiler Methoden innerhalb des Interface- & Integration-Teams (2 Scrum-Teams)
• Planung und Durchführung von Trainings zu agilen Methoden
• Moderation von Workshops und Scrum-Events
• Beseitigung von Hindernissen
• Steigerung der Sprint-Performance

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

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
• Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
• Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
• Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems

Projekt für einen führenden deutschen E-Mail- und Cloud-Dienstleister: Als Senior Frontend Developer und Technischer Webarchitekt entwickelte ich einen internationalen, mandantenfähigen White-Label-Consent-Management-Layer für mehrere Marken.

Hauptaufgaben:

• Architektur und Implementierung mit Vue 3, TypeScript und Vite
• Entwicklung automatisierter Tests mit Vitest und Playwright
• Erstellung markenspezifischer CMP-Konfigurationen, CSS-Themes, i18n-Strukturen und Vendor-Einstellungen
• Umsetzung der Playout- und Initialisierungslogik sowie der Backend-Anbindung
• technische Entscheidungsgrundlagen, Projekt- und Code-Dokumentation

Wirkung: Ablösung externer CMP-Lösungen durch eine wiederverwendbare und langfristig wartbare Inhouse-Basis für mehrere internationale Marken und Rollouts.

Technologien: Vue 3, TypeScript, Vite, Vitest, Playwright, IAB TCF, Google Additional Consent, i18n, Git, CI/CD.

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps