React Experten in München

Teilprojektleitung im agilen IT-Umfeld

Führung eines Softwareentwicklungsteams (10 Mitarbeiter)

• Leitung eines Softwareentwicklungsteams mit 10 Mitarbeitern
• Budgetverantwortung ca. 3 Mio. Euro pro Jahr
• Führung von Mitarbeiter- und Vorstellungsgesprächen
• Verantwortung für die Ressourcenplanung (Budget und Mitarbeiter)
• Digitalisierung einer Weboberfläche
• Regelmäßige Berichterstattung an Kunden und Stakeholder (C-Level)
• Produktmanagement: Produktstrategien entwickeln und umsetzen; Anforderungen definieren, um die Produktentwicklung zu steuern
• Produktentwicklung und kontinuierliches Testen effizient gestalten, Feedback- und Compliance-Punkte schnell berücksichtigen
• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
• Projekterfahrung in einem energiewirtschaftlichen Unternehmen, einschließlich der Funktionsweise von Energiemärkten, den Grundlagen der Energieerzeugung und -verteilung sowie den aktuellen Herausforderungen und Entwicklungen in der Branche
• Projekterfahrung im Bahnwesen - darunter die Struktur und der Betrieb von Bahnsystemen
• Projekterfahrung innerhalb des 16,7-Hz-Bahnstrom-Bereichs inkl. Kenntnisse der regulatorischen Prozesse
• Formulierung des Teilprojektauftrags und des Projektsteckbriefs nach dem Projektstandard gemeinsam mit der Projektleitung
• Steuerung der Leistungserbringung gemäß Projektauftrag
• Planung und Steuerung personeller Ressourcen inklusive Budgetplanung für das Teilprojekt
• Sicherstellung der Arbeitsfähigkeit der Teilprojektbeteiligten, z. B. durch Beantragung von Zugängen und Dokumenten für das Teilprojektteam
• Planung und Steuerung für das jeweilige Teilprojekt (Zeit, Umfang, Budget) inklusive der Erstellung der notwendigen Dokumente
• Abstimmung mit dem Fachbereich und Product Ownern zur Planung des Teilprojektumfangs und der entsprechenden Implikationen
• Durchführung der Meilensteinplanung gemäß dem vereinbarten Vorgehensmodell
• Aufwandsschätzung und Unterstützung des Teilprojektcontrollings sowie des Gesamtprojektcontrollings bei der Vorschau und Planung
• Berichterstattung des Teilprojektstatus (gem. Statusfolienvorlage) inkl. Fortschritt (gem. Fortschrittsmessung)
• Analyse, Vorbereitung und Adressierung von Handlungs- und Entscheidungsbedarfen
• Eskalation von Teilprojektanliegen an die Projektleitung
• Erstellung und Steuerung von Change Requests (CR)
• Qualitätsbewertung der erbrachten Aufgabenpakete aus Projektmanagement-Perspektive (Zeit, Umfang und Budget)
• Umsetzungssteuerung der übergreifenden Vorgaben und Anforderungen im Teilprojekt. Dabei unterstützen die Querschnittsfunktionen auf fachlicher und technischer Seite.
• Identifikation, Steuerung, Dokumentation und Kommunikation von Chancen, Risiken und Abhängigkeiten im Teilprojekt und teilprojektübergreifend
• Unterstützung der Projektleitung bei der Erstellung des Gesamtprojektplans und der Gesamtstatusberichte
• Vorbereitung und Steuerung der Inbetriebnahme inkl. der erforderlichen Dokumente und Schutzbedarfsfeststellung

Scrum Masterin im agilen IT-Umfeld zur Unterstützung eines Softwareentwicklungsteams im Fullstack-Bereich (7 Leute)

• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
• Einführung der ausgewählten Scrum-Methode, inklusive der erforderlichen Events, Meetings, Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Burndown Charts), Metriken sowie die Durchführung von erforderlichen Trainings im agilen IT-Umfeld
• Vorbereitung von Scrum-Events wie Daily, Retrospektiven, Review, Sprint Planning, Estimation und Refinement (agile Arbeitsweise)
• Moderation von Retrospektiven und Eliminierung von Hindernissen, um Team und Produkt voranzubringen
• Aufbereitung von Maßnahmen und Retros via Whiteboard und Figma
• Anwendung und Verbesserung von agilen Methoden wie Kanban, Scrum, SAFe oder Scrum of Scrum
• Nachverfolgen der "Definition of Done" und "Definition of Ready" für alle Arbeitsergebnisse des Entwicklerteams
• Beratung zum Informationsfluss und zu Kommunikationsverbesserungen zwischen Product Owner und Projektteam
• Erfahrung mit Automatisierung, Validierung wie Pflichtfeldprüfung, Benachrichtigungsfunktionen, Erstellung von Filtern, Boards und Reports via JQL und Aufsetzen der Cycle Time
• Verwendung von Jira & Confluence
• Aufsetzen einer Fortschrittsmessung für das Projektmanagement, um Team-Plan- und Team-Ist-Kapazitäten sowie tatsächliche Aufwände für User Stories transparent abzubilden
• Messung des Teamfortschritts: Erstellung der Team-KPIs: "Velocity", "Burn-Down-Chart", "Throughput", "Kosten", "Quality", "Scope"
• Auswertung agiler Metriken, Prozessmanagement und Prozessmodellierungsmethoden (BPMN, EPK, UML)
• Kommunikations- und Moderations-Know-how
• Methodenkompetenz in Konfliktgesprächen unter Beweis gestellt

• 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

• 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

• Entwicklung von AI-first-Workflows, die KI in bestehende Produkterlebnisse integrieren
• Entwicklung von UX-Konzepten für Prompt-Management, wiederverwendbare und kombinierte Prompt-Workflows, Tagging, Suche und Informationsorganisation
• Erstellung von User Flows, Wireframes, Prototypen und High-Fidelity-Interfaces in Figma
• Definition wiederverwendbarer UI-Patterns, Komponenten und Interaktionslogik für skalierbare Produkte
• Untersuchung von Human-AI-Interaktionsmustern mit Fokus auf Nutzerkontrolle, Transparenz und beherrschbare kognitive Belastung
• Übersetzung von Produktanforderungen und technischen Einschränkungen in entwicklungsreife UX/UI-Spezifikationen

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

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• 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).

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

• Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
• Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
• Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
• Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
• Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
• Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.

BMW AG · Mercedes-Benz AG · Munich Re · CARIAD / VW Group

• Leitung der UX- und Produktausrichtung von PromptM, einer Enterprise-KI-Plattform für Prompt-Management bei BMW, inklusive Design von Human-Agent-Interaktionsmodellen, rollenbasierten Governance-Flows und einer Playground-Testumgebung zur Validierung und Iteration von Prompts
• Neugestaltung von Versicherungs-Workflows bei Munich Re, inklusive Neuaufbau von Formularlayouts, besserer Priorisierung von Feldern nach Nutzerbedürfnissen und Einführung neuer Design-Komponenten in das bestehende Produktsystem
• End-to-End-UX bei BMW Shopfloor geleitet: User Flows, Wireframes, Usability-Tests und ein Figma-Designsystem, das von 5+ agilen Squads übernommen wurde, wodurch die Auftragsbearbeitungszeit um 35 % reduziert wurde
• UX Coach bei Mercedes-Benz, Weiterbildung von 50+ Teammitgliedern in User Research, Usability-Testing und agilen UX-Methoden; Reduzierung des Design-to-Dev Handoffs um 30 %
• Moderation von 10+ Design Sprints und Discovery Workshops; konsequente Umsetzung von WCAG 2.1 AA-Barrierefreiheit in allen Deliverables

• Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
• Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
• Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
• Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.

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.