Experten für technische Redaktion in Berlin

Backend für KI-Plattform – Senior Developer

Beauftragt, das Backend einer KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen – einschließlich Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die zentrale Plattformlogik und KI-Influencer-Personas. Reduzierung des Aufwands beim Modellwechsel durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
• Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf mit C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Aufbau der Cloud-Infrastruktur auf Azure.
• Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenspeicherung und Zustellgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
• Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Anbindung an Cloud-Objektspeicher für den Upload und Abruf von durch Influencer generierten Inhalten.
• Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests aller zentralen Plattformabläufe, wodurch die Produktionsfehlerrate deutlich sank.

Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum

• Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.

• ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.

• Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
• Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
• Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
• Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
• ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
• Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
• Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.

• Gründete ein KI-gestütztes SaaS für Terminplanung und Geschäftsverwaltung für kleine und mittlere Unternehmen und verantwortete Technologiestrategie, Architektur, Produktentwicklung, UX, Abrechnung und Go-to-Market.
• Entwickelte und realisierte eine mandantenfähige Plattform mit REST-APIs, RBAC, CRM, Abrechnung und Benachrichtigungen für das Manager-Dashboard, die Admin-Konsole, das Buchungserlebnis und iOS-/Android-Anwendungen.
• Führte und betreute 7 Softwareentwickler, 1 DevOps-Ingenieur, 1 QA-Ingenieur und 1 UX/UI-Designer und arbeitete gleichzeitig praktisch in den Bereichen Backend, Frontend und Produktentwicklung.
• Entwickelte KI-Sprach- und Chat-Agenten mit Python/FastAPI, OpenAI- und Anthropic-APIs, RAG, pgvector und Tool-Calling; integrierte Twilio, Google Calendar/Meet, Stripe und Firebase.
• Verantwortete die Produktiv-Infrastruktur und automatisierte die Auslieferung in getrennten Umgebungen mit Docker, Nginx, GitHub Actions und Grafana; vertrat das Unternehmen bei Acceleratoren und internationalen Startup-Veranstaltungen.

Ausgewählter Tech-Stack: Python, FastAPI, Node.js, Vue 3, React/Next.js, React Native, PostgreSQL, Redis, Docker

• 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.

• IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlags- und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für Echtzeit-Plattformüberwachung
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kunden-Domains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offenliegende Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• 3-Team-Integration in 1 Sprint geliefert

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

• Führung von Lieferantenentwicklungsinitiativen und strategischen Sourcing-Aktivitäten für kritische Fertigungskomponenten
• Lieferantenbeziehungsmanagement
• Steuerung von Lieferantenqualifizierungsprozessen und Aufbau langfristiger Partnerschaften
• Abstimmung der Beschaffungsstrategie mit Geschäftsanforderungen und Fertigungsvorgaben
• Optimierung der Lieferkette
• Überwachung der Lieferantenleistungsbewertung und kontinuierlicher Verbesserungsprogramme
• Führung funktionsübergreifender Teams
• Koordination von Teams aus F&E, Beschaffung und Fertigung
• Qualitätssicherung & NPI
• Entwicklung und Umsetzung von Lieferantenentwicklungs-Roadmaps für NPI-Projekte
• Kostenreduktionsinitiativen
• Einführung von Beschaffungs-KPIs und Lieferantenscorecards
• Risikobewertung & -minderung
• Prozessverbesserung

• Teilzeit 2-3 Tage/Woche
• Entwicklungen im SD-Modul und im CRM Interaction Center
• Beratung, Customizing im SD-Modul
• Anpassung von Fiori-Anwendungen im SD-Modul
• Genehmigungsworkflow für Gutschriften: Design, Konzept, Umsetzung, Customizing
• Gutschriftsanforderung: Objekttyp BUS2094
• Wert der Gutschriftsanforderung liegt unter einem bestimmten Schwellwert -> automatische Freigabe und Entfernung der Fakturasperre
• Wert der Gutschriftsanforderung liegt über einem bestimmten Schwellwert -> automatische Ermittlung des zuständigen Mitarbeiters
• Mitarbeiter erhält ein Workitem in seinem integrierten Eingangskorb oder in My Inbox (Fiori) -> Mitarbeiter kann die Gutschriftsanforderung ablehnen, freigeben oder bearbeiten
• UML-Modellierung in technische Dokumentation
• Aufbau einer Z-Tabelle für Kunden-Stichproben-Position
• Zusammenführung von COA1 (Auslieferung) und COA2 (CAQ)-Formularen und Ablage im Spoolauftrag als eine PDF
• Korrektur des Workflow-Titels laut NACE, Anpassung der Nachricht „ZBMA-Titel wird in SBWP (Workplace) falsch angezeigt“
• Empfang von PLM-Dokumenten aus einem externen PLM-System, Anlage eines RFC-Bausteins, Ablage der PLM-Dokumente im Materialstamm als GOS-Objekt
• Bei Freigabe eines Fertigungsauftrags: Lesen der PLM-Dokumente aus MM und Ablage im Shared Folder für das MES-System
• Anzeige der Prüfmengen im Popup bei Anlage eines Auftrags -> VA01/VA02
• Automatischer Bestandsabgleich per LVS-IDoc INVCON
• Durchführung von AQUA-Tests
• IDOC-Archivierung alter IDocs
• NL_PM_Zeichnungen und Druckbildablage sowie MES-Info via ZPPORDER-IDoc; Erstellung technischer Dokumente
• Einsatz von SD-User-Exits, BADIs für verschiedene Anforderungen
• Erweiterung der Screens für Kundenwünsche via Screen-Exits
• Anlegen von Nachrichtenarten für Kundenauftrag, Bestellungen und Fakturen
• CRM Interaction Center Business Partner -> Overview -> Kontrakt (Vertrag) erweitern um kundenspezifische Anforderungen
• Neue Fiori-Applikation „Abfahrkontrolle“ mit Daten aus Z-Tabelle und Standardtabellen aus Equipments, Darstellung als Kreisdiagramm, Berechnung „Fahrzeuge im Einsatz“
• Erweiterung Interaction Center Business Partner -> Übersicht -> neue Registerkarte Overview Page mit Listentabellen für Leistungsrückmeldungen, Anhänge aus GOS-Objekten
• Erweiterung Interaction Center Business Partner -> Übersicht -> neue Registerkarte Overview Page mit Listentabellen für Qualitätsmeldungen (PM), Anhänge aus GOS-Objekten
• Implementierung von BADIs in CRM
• Ablage von Dateien auf SAP-Server/UNIX-Server
• Einsatz der BOL/GENIL-Architektur bei der Entwicklung in CRM
• Projektsprache: Deutsch

• Analysierte Datensätze aus mehreren Quellen mit informationstheoretischen Metriken wie Permutationsentropie, Informationskomplexität und Entscheidungsunterstützungsmodellen.
• Entwickelte Algorithmen und Datenvisualisierungen in MATLAB und Python.
• Führte Forschung durch und war Co-Autor mehrerer peer-reviewter wissenschaftlicher Veröffentlichungen basierend auf den Ergebnissen.
• Elektrische Projektplanung & -durchführung
• Digitalisierung & Integration intelligenter Systeme
• Koordination von Lieferanten & Auftragnehmern
• Risiko- und Qualitätsmanagement
• Strategische Entscheidungsfindung
• Finanz- & ROI-Perspektive
• Analytisches & systemisches Denken
• Datenbasierte Entscheidungsunterstützung
• Problemlösung & kritisches Denken
• Fachübergreifende Teamführung
• Einflussreiche Führung

• Leitete die Entwicklung von BW-Bridge- und Datasphere-Modellen und integrierte S/4HANA, BW/4HANA und BDC für Echtzeitanalysen in der SAP Analytics Cloud (SAC).
• Entwarf und implementierte Calculation Views mit dem SAP HANA Modeler, entsprechend den Anforderungen von LEONI an BW/4HANA-Modellierung und Eclipse.
• Verfasste umfassende technische Dokumentation und RICEFW-Objekte, um Klarheit und Übereinstimmung mit den Geschäftsanforderungen sicherzustellen.
• Führte Schulungen für interne Teams zu Datasphere und BW Bridge durch und förderte den Wissenstransfer sowie die Selbständigkeit.

• Unterstützte F&E-Bemühungen an MRT-Geräteprototypen, einschließlich Installation, Kundenreise-Mapping, Segmentierung und Testen des Big-Meter-Modells von Modix3D.
• Trug zum Produktdesign bei, indem ich Gehäuse-3D-Drucke für Beta-Prototypen erstellte.
• Führte Recherchen durch und lieferte umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Produktfunktionalität.
• Optimierte die Aufgabenorganisation und implementierte Prozessverbesserungen zur Steigerung der Entwicklungseffizienz.
• Optimierte Kampagnen mit A/B-Testing-Mentalität.