Vercel Experten in Deutschland

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

• Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
• Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
• Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
• Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
• Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
• Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

• Opt-in-RAG-Erweiterung über mandanteneigene Datenquellen (SharePoint, Confluence) auf einer bestehenden mandantenfähigen Enterprise-KI-Plattform
• Architektur: ADRs, Lösungsbewertungen, Berechtigungsstrategie, Kostenmodellierung
• End-to-End-SharePoint- und Confluence-Konnektoren: OAuth-Zustimmungsabläufe, Token-Erneuerung, Metadatensynchronisierung, Suchintegration
• Berechtigungsauflösung: ACL-Indizierung bei der Datenaufnahme und Überprüfung zum Abfragezeitpunkt (Dokumentensicherheit)
• Hybride Elasticsearch-Suche (semantisch + Keyword) mit RRF-Bewertung
• RAG-Chat mit Kontextinjektion und Quellenangaben
• Stack: Elastic Cloud, Elasticsearch, Docker, Northflank, Next.js, React, TypeScript, Prisma, Microsoft Graph API, Atlassian REST API, OAuth 2.0

• Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
• Entwicklung einer Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
• Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
• Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
• Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
• Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
• Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka

Procure Ai entwickelt eine Beschaffungsplattform mit Tools zur Optimierung von Einkauf und Lieferantenmanagement. Sie bietet Echtzeitanalysen, Einsparpotenziale und automatisierte Workflows. Ein gemeinsames Datenmodell integriert und ergänzt Daten aus mehreren ERP- und E-Procurement-Systemen, darunter Ivalua, SAP, Coupa, WPS und Jaggaer.

06/2025 – HEUTE:

• Konzeption und Entwicklung einer neuen KI-nativen Beschaffungsplattform mit Dokumentenintelligenz, einer Agenten-Orchestrierungsebene auf Basis von Mastra und LLM-basierter Workflow-Automatisierung für Anwendungsfälle in den Bereichen Lieferantenmanagement, Intake und Kategorienmanagement
• Agentenbasierte Entwicklungs-Workflows im gesamten Entwicklungsteam eingeführt, die LLM-gestützte Codegenerierung und automatisierte Reviews ermöglichen und die Durchlaufzeit sich wiederholender Entwicklungsaufgaben messbar verkürzen
• Migration des Design Systems von Material UI zu shadcn/ui mit Tailwind, um die Konsistenz zu verbessern und den Aufwand für die Frontend-Entwicklung zu verringern
• Weiterhin direkt an Frontend-, Backend- und KI-Funktionen mitgearbeitet, während das Engineering-Team von 10 auf 20+ Engineers wuchs: Recruiting, Onboarding, 1:1-Gespräche und Mentoring

06/2020 – 06/2025:

• Als erster Engineer nach den beiden Gründern eingestiegen; gemeinsam mit dem CTO die Plattformarchitektur und Produktvision von Grund auf gestaltet und die Plattform auf 10 Unternehmenskunden ausgebaut
• Die Fullstack-Entwicklung von Funktionen für die zentrale Beschaffungsplattform geleitet, mit Schwerpunkt auf Anwendungsfällen in den Bereichen Analytics, Suche und autonome Verhandlungen: MVP-Umfang festgelegt, technische Entscheidungen an den Kundenergebnissen ausgerichtet und Arbeiten eingestellt, die keinen Mehrwert brachten
• Eine feldbasierte Konfigurationsanforderung für autonome Verhandlungen hinterfragt und stattdessen einen knotenbasierten Regel-Editor entwickelt, der der Denkweise von Category Managern mit Bedingungen und Verzweigungen entspricht; später auch für andere Workflow- und Entscheidungskonfigurationen wiederverwendet
• Mandantenfähige Authentifizierung und fein abgestufte Autorisierung auf Basis von Organisationseinheiten entwickelt und umgesetzt
• Eine mandantenfähige Admin-Anwendung zur Verwaltung von Kundeninstallationen in verschiedenen Umgebungen konzipiert und entwickelt, einschließlich Konfiguration, Feature Flags und i18n
• Ein eigenes, auf Material UI basierendes Design System erstellt und gepflegt, das im gesamten Produkt zum Einsatz kommt
• CI/CD-Pipeline und vollständige QA-Suite eingerichtet und gepflegt (Linting sowie Unit-, Integrations- und E2E-Tests)
• Einen Release-Prozess für mehrere Umgebungen mit Helm und Helmfile konzipiert und umgesetzt; Verantwortung für Infrastructure as Code in AWS und Azure übernommen
• Neue Tools und Frameworks recherchiert und erprobt; Make-or-Buy-Entscheidungen getroffen, um Entwicklungsgeschwindigkeit, Kosten und langfristige Wartbarkeit in Einklang zu bringen
• Das Engineering-Team von 4 auf 10+ Engineers vergrößert, Engineers betreut und eine Kultur der Eigenverantwortung, Code-Reviews und schrittweisen Auslieferung aufgebaut

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Node.js, Fastify, GraphQL, GraphQL Codegen, GraphQL Mesh, GraphQL Yoga, Hasura, Apollo Client, REST, CubeJS, PostgreSQL, Prisma, Elasticsearch, Meilisearch, Typesense, Kafka, Avro, Karapace, Kubernetes, Docker, Terraform, OpenTofu, Helm, Helmfile, GitLab CI, Keycloak, Better-Auth, OpenFGA, Nx, Vite, Vitest, Playwright, Testing Library, Storybook, Chromatic, Material UI, shadcn/ui, Tailwind, React Flow, recharts, i18next, Backstage, Grafana, Sentry, Zod, Claude Code, Codex, Mastra, Vercel AI SDK, Vercel AI Elements, AWS, Azure

• Leitung des Integrationsprozesses mehrerer Systeme zwischen Entwicklungsagenturen in Deutschland und Indien
• Beratung zu SDKs, Systemintegration, Systemarchitektur, API-Vertragsdesign, Salesforce, ServiceNow und SAP.

Beratung und Software für Intralogistik-Automatisierung (AGV/FTS) · Produktlinien AGVHub (unabhängige AGV-Projektberatung, Layout-Editor) und OneBob (All-in-One Business-Software für kleine Teams)

• Konzeption und Umsetzungsplanung einer Leitsteuerung für eine Bäckerei-Produktionslinie (Maschinenbau-Kunde, Kick-off-Workshop 08/2025): drei Ausbaustufen, acht abnahmefähige Meilensteine, Batch-Rückverfolgbarkeit, AGV-Integration mit RFID, Vue-Frontend.
• Discovery- und Anforderungsgespräche mit Werkslogistik und IT bei Industriekunden (Life Science, Luftfahrt, Stahl, Maschinenbau): Leitsteuerungs-, ERP-Schnittstellen- und VDA-5050-Anforderungen in Architektur und Lastenheft-Struktur übersetzt.
• Automatisierung und Analytics für die Markteinführung: Bing- und Meta-Kampagnen, LLM-gestützte LinkedIn-Content-Pipeline, Performance-Dashboards für Partner und Vertrieb.
• Fachbeiträge auf LinkedIn zu Robotik und Intralogistik: rund 170.000 Impressions in 41 Posts (03 bis 08/2026).

• 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

Enterprise-Kategorisierung von KI-Inhalten und KI-gestützte Webrecherche.

• Multi-LLM-Evaluierungsframework mit annotierten Daten entwickelt
• LLM-Fehlerraten auf Grundlage annotierter Datensätze iterativ verbessert
• KI-gestützte Webrecherche-Pipeline implementiert Technologien: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React

· Ausgangslage und Zielbild – welches Problem löst die Plattform, für welche Nutzergruppe? · Anforderungserhebung und Scope –von der Idee über die Prozesse zum Scope, · Architektur und Technologieauswahl – Stack, Hosting, Datenhaltung,

• Vercel Inc.– Hosting und Auslieferung der Anwendung.
• Supabase – Datenbank, Authentifizierung und Dateispeicher.
• Stripe – Abwicklung der Zahlungen für Bewerbungs- und Freischaltgebühren.
• Resend – Versand transaktionaler Benachrichtigungs- E-Mails
• Calendly– Terminbuchung für Beratungsgespräche; verarbeitet die dabei angegebenen Daten (z. B. Name, E-Mail-Adresse, Terminwunsch). · KI-Komponenten – welche Modelle bzw. Anbieter, welche Aufgabe übernimmt die KI konkret,
• Claude Opus 5 von Anthropic. · Datenmodell und Integrationen – Schnittstellen zu Drittsystemen, Import/Export, APIs.

• Senior-Softwareentwickler mit Schwerpunkt auf React, TypeScript und KI-gestützten Produktprozessen
• Entwicklung von Frontend-Systemen für komplexe SaaS-Produkte, interne Tools und operative Arbeitsabläufe
• Zu den jüngsten Projekten gehören Tools zur KI-Bewertung, Analysen der Support-Zuverlässigkeit und QA-Systeme für Entwickler
• Verfügbar für freiberufliche Tätigkeiten und Vertragsprojekte, insbesondere in Remote-First-Projekten

• Verträge und Rechtsdokumente geprüft, Risiken benannt und komplexe Fragen in klare Empfehlungen für Nichtjuristen übersetzt.
• Das Forderungsmanagement geführt und die interne Rechtsberatung sowie Gerichtstermine begleitet.

Technologien: n8n, Notion, OpenAI API, Claude, MS AI Foundry, MS CoPilot Studio, MS CoPilot, LLM, Node.js, Vercel, LangGraph, PostgreSQL, pgEdge, pgvector, Docker, LangChain, Ollama, Open WebUI

• Kontinuierliche Bewertung und Priorisierung eigener Automatisierungsbedarfe
• ~20 KI-Agenten im aktiven Einsatz: Recherche, Content-Pipelines, Dokumentenverarbeitung
• 5 n8n-Workflows für automatisierte Daten- und Prozesssteuerung
• Architektur nach denselben Prinzipien wie in Kundenprojekten: State Management, event-driven Orchestrierung, API-Integration
• Kontinuierlicher Betrieb und Weiterentwicklung

KI-Vertriebskollege

• Halvday in fünf Monaten vom Konzept zu einem verfügbaren Produkt entwickelt und drei Design-Partner sowie zwei bezahlte Aufträge gewonnen, darunter PlanRadar.
• Das Produkt als alleiniger Gründer vollständig entwickelt und veröffentlicht – von Produktstrategie, Frontend, Backend, Agenten-Orchestrierung, Infrastruktur, Design und Compliance bis zum Go-to-Market.

struppilog.com – Digitale Gesundheitsakte für Haustiere / MVP → Vollständiges Produkt

Konzeption, Entwicklung und vollständige Weiterentwicklung einer digitalen Gesundheitsplattform für Haustiere – von der eigenen MVP-Entwicklung bis zur vollständig ausgebauten und produktiv nutzbaren Plattform.

Eigenständige Konzeption und Entwicklung des MVP Entwicklung der gesamten Anwendung mit Flutter/Dart und Firebase Ausbau des MVP zu einer vollständigen digitalen Gesundheitsakte mit Gesundheitsdaten, Befunden, Allergien, Medikamenten, Dokumenten und Notfalldaten Entwicklung von Benutzerregistrierung, Authentifizierung, Rollen, Datenmodellen und sicheren Nutzerinteraktionen Umsetzung von QR-Code-basiertem Datenaustausch und digitalen Interaktionsfunktionen Entwicklung einer mehrsprachigen, responsiven Webanwendung Integration von AI-gestützten Funktionen und AI-/Agentic-Workflows Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktlogik, UX/UI und technischen Architektur Aufbau und Erweiterung einer skalierbaren Cloud-basierten Lösung mit Firebase Integration und Weiterentwicklung von APIs und externen Services Einsatz von AI-native / Agentic Engineering zur Beschleunigung von Entwicklung, Testing, Debugging und Produktiteration Eigenständige Umsetzung sämtlicher weiterer Funktionen und technischen Erweiterungen Kontinuierliche Weiterentwicklung des MVP zu einem vollständigen digitalen Produkt

Impact: Das von mir selbst entwickelte MVP wurde kontinuierlich technisch und funktional zu einer umfangreichen, produktiv nutzbaren Plattform weiterentwickelt – einschließlich Frontend, Backend, Datenmodell, Authentifizierung, UX/UI, APIs, Cloud-Infrastruktur und laufender Produktentwicklung.