Rust-Experten in Deutschland

In diesem Projekt übernahm ich die Konzeption und Implementierung einer neuen, modularen sowie hochskalierbaren Prüfstandsplattform für einen Automobilzulieferer. Mein Schwerpunkt lag dabei auf der Entwicklung einer tragfähigen Systemarchitektur sowie der Programmierung der zugehörigen Software, wobei konsequent UML-Modellierung zur Anwendung kam. Durch diesen strukturierten Ansatz konnte die Wiederverwendbarkeit einzelner LabVIEW-Prüfbausteine massiv erhöht und die Entwicklungszeit für nachfolgende Projekte nachhaltig reduziert werden. Zudem integrierte ich moderne Automotive-Standards wie CAN FD, LIN und Safety-Anforderungen, was die Lösung zukunftssicher machte.

Technologien: LabVIEW, Visio, UML, CAN FD, LIN, DMM, Safety, Bildverarbeitung, Projektmanagement, HMI, C#, C++, Python, Rust, CI

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

• next-slug-splitter entwickelt, um inhaltsgetriebene Next.js-Anwendungen zu optimieren. Es analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Nutzung von Komponenten auf und erzeugt routespezifische Handler, sodass Seiten nicht das komplette Catch-all-Komponenten-Bundle teilen müssen.

• Unterstützende Plugins und Utilities für scoped MDX-Transformationen, verschachtelte Auflösung von Komponentenabhängigkeiten, Compile-Time-Refinement, sichere ESTree-Auswertung und Object-Graph-Diffing erstellt.

• Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Publishing, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking selbst verantwortet.

Bausteine:

• remark-scoped-mdx: Kontextbewusste AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Scopes, typisierten Komponenten-Registries und Prop-Inferenz.

• recma-component-resolver: Analyse von Abhängigkeitsgraphen und selektives Weiterreichen 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 deterministisches, zyklus-sicheres strukturelles Diffing.

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 · Route- und Bundle-Splitting

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

• Selbst gehostete Plattform für Tischtennis-Zubehör.
• Entwicklung eines benutzerdefinierten „Racket Builder“, der einen ko-evolutionären genetischen Algorithmus nutzt, um die optimalen Kombinationen aus Schlägerhölzern und Belägen anhand von physikalischen Heuristiken und Spielerdaten in einem Suchraum mit über 4 Milliarden Kombinationen zu identifizieren, zu bewerten und zu empfehlen.
• Entwicklung eines vollständig automatisierten Web-Crawlers, um Equipment-Spezifikationen zu erfassen, inklusive einer automatisierten Pipeline zur Bildnormalisierung sowie Datenharmonisierung über DeepSeek.
• Cloudflare Edge Workers in Rust geschrieben, um Suchanfragen mit geringer Latenz auszuführen und rechenintensive Simulationen vom Hauptserver auszulagern.
• Hohe Performance- und Barrierefreiheitsstandards in einer großen Nuxt-4-Codebasis mit Lighthouse-Scores von 95–100/100/100.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

PLANT-MY-TREE®-per-order

Die Anwendung ermöglicht Shopify-Händlern die automatisierte Beauftragung von Baumpflanzungen für jede eingegangene Bestellung. Durch die Integration ökologischer Beiträge direkt in den Kaufprozess entfällt der manuelle Aufwand für die Nachverfolgung und Abrechnung von Aufforstungsinitiativen. Das System steigert die Transparenz gegenüber Endkunden durch Echtzeit-Visualisierungen des ökologischen Impacts direkt im Storefront. Die Architektur basiert auf einem modularen Monolithen mit Spring Boot im Backend und einer integrierten React-App innerhalb des Shopify-Admin-Bereichs. Die Lösung nutzt Webhooks zur Event-gesteuerten Erfassung von Bestelldaten und integriert das ERP-System weclapp zur automatisierten monatlichen Rechnungsstellung. Ein App-Proxy-Mechanismus stellt dynamische Statistiken wie CO2-Kompensation und gepflanzte Bäume ohne Performance-Einbußen für den Händler-Shop bereit.

Tätigkeiten:

• Konzeption der modularen Softwarearchitektur basierend auf Spring Modulith zur Sicherstellung hoher Wartbarkeit
• Entwicklung der Event-gesteuerten Geschäftslogik zur Bewertung von Shopify-Bestellungen mittels Webhooks
• Implementierung der automatisierten Rechnungsstellung durch Anbindung der weclapp REST-API
• Aufbau des Frontends unter Verwendung von React Router und der Shopify App Bridge für eine native Integration
• Design des Datenbankmodells und Implementierung der Persistenzschicht mit JPA/Hibernate sowie Prisma
• Integration von Internationalisierungsprozessen für die globale Anwendung in Frontend und E-Mail-Kommunikation
• Automatisierung der Deployment-Prozesse mittels Docker und GitLab CI/CD

Projektskills: Java 25, Spring Boot, Spring Security, Spring Modulith, Hibernate, JPA, REST API, PostgreSQL, Maven, Liquibase, React, TypeScript, React Router, Vite, Node.js, Prisma, Zod, Docker, Docker Compose, GitLab CI/CD, Shopify CLI, Shopify App Bridge, Polaris, weclapp, i18next, Lombok, Vitest

• Von Experten betreute KI-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern, Modellevaluation und Forschungs-Workflows.
• Entwickelte den IAS Problem Solver, ein orchestriertes System für schwieriges mathematisches Schlussfolgern; es erreichte 84 % in einem eingereichten Antwortsatz auf dem Leipziger Mathematik-Benchmark.
• Entwickelte eine fortsetzbare State-Machine-Pipeline für die Generierung von Benchmarks in der Forschungsmathematik: Quellenauswahl, LLM-Agent-basierte Phänomenfindung, Aufgabensynthese, Gold-Antwort- und Zertifikatsgenerierung sowie Validierung, Probe, Reparatur, menschliches Feedback und Quality Gates, mit Fokus auf Aufgaben, die schwierig, natürlich, verifizierbar und kosteneffizient sind.
• Die aktuelle Arbeit erweitert dies zu budgetbewussten KI-Forschungs-Workflows für reale wissenschaftliche Probleme mit Expertenprüfung.

Tech-Stack: Python, OpenAI/OpenRouter-kompatible APIs, Embeddings, RAG, SQLite.

• Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
• Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
• AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
• Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
• Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana

IOG (IOHK) ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Forschung und Engineering im Bereich Blockchain-Infrastruktur.

• Ein lang laufendes R&D-Projekt in ein zusammenhängendes, produktionsreifes Testnet umgewandelt; dafür das 35-köpfige Engineering-Team (Core, QA, SRE) aufgebaut und skaliert.
• Strategische Ausrichtung definiert und die technologische Entwicklung als wichtiges Mitglied der Führung mit den Geschäftszielen abgestimmt.
• Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, was die operative Effizienz und die Code-Sicherheit verbessert hat.
• Projekte in einem schnelllebigen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und gute Ressourcenplanung umgesetzt.

• Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
• End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
• TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
• vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
• ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
• llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.

• Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird

• Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren

• Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen

• Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion

• Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust

• Entwicklung eines professionellen Terminplaners für Organisationen mit spezifischen detaillierten Anforderungen
• Evaluieren verschiedener existierender Softwarelösungen
• Erstellen einer Liste von technischen Anforderungen
• Implementieren dieser Anforderungen
• Technologien in Auswahl: WebDAV, CalDAV, Rust, Baikal, OAuth, Keycloak

• Weiter- und teilweise Neuentwicklung einer verteilten Cloud-Anwendung zur Bereitstellung von Daten im Energiehandel
• Selbstständige Implementierung der Infrastruktur (IaC)
• Erstellung von automatisierten CI/CD-Pipelines, Containern, REST-APIs und Lambdas
• Ständige Kosten- und Performanceoptimierung
• Zusammenarbeit im internationalen Scrum-Team und mit Experten im Energiehandel
• Technologien: C#/ASP.NET Core; EF Core; PostgreSQL; Terraform/AWS CloudFormation; HTTP; REST/Web API; Swagger/OpenAPI; Azure DevOps; Rider; VS Code; git; Docker; AWS (S3, EC2, Fargate, Lambda, Step Functions, Secrets Manager, VPCs, ALB/NLB, RDS, Cloudwatch, AWS CLI, Amazon MQ); Redis; OAuth; OpenID Connect
• Sprachen: C#; TypeScript; HCL; Docker; Bash; PowerShell; YML; JSON

• Ganzheitliche Produktverantwortung aus Businesssicht: Anforderungsanalyse, UX-Konzeption, Produktstrategie und Go-to-Market umgesetzt ohne eigenes Dev-Team durch konsequent KI-gestützte Entwicklung (Claude Code / Anthropic)
• Technische Differenzierung: KRITIS-taugliches Air-Gapped-Deployment (Windows/NSIS), GDT-Schnittstelle für die PVS-Anbindung, DATEV-LODAS-Export für Lohnbuchhaltung
• Steuerung Pilotbetrieb mit externem Erstkunden (Arztpraxis Dormagen): strukturierte Anforderungsaufnahme, Testbegleitung, Fehleranalyse und Release-Steuerung
• Entwicklung Rollout- und Vertriebsstrategie für den Markteintritt im Segment niedergelassene Ärzte und kleine MVZ
• Entwicklungsprinzip Mensch-in-der-Schleife: Business-Entscheidung → KI-Implementierung → manueller Review → Abnahme → Release – jeder Sprint dokumentiert in Jira (TIME-Projekt), jede Änderung durch Co-Authored-Commits nachvollziehbar
• Produktergebnis: Tauri/Rust-Desktop mit GDT-Watcher, Multi-Tier-Modell (Starter/Professional/Enterprise), Cloud-Mirror auf Hetzner/Traefik, vollständiges ISMS-Framework nach ISO 27001 und BSI-Grundschutz als Produktgrundlage
• Direkte Methodenvalidierung für die Testmanager-Rolle: praktische Erfahrung mit Qualitätssicherung KI-generierter Produkte aus Anwenderperspektive, Review-Gate-Disziplin, Release-Freigabe unter DSGVO und EU AI Act

• Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
• Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
• Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
• Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
• Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
• Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden