Vue.js Experten in Berlin

• Eine neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und implementiert, um bestehende und zukünftige Services zu ersetzen
• Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Fachbereiche

Tech-Stack:

• Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
• BE-FE: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
• DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD

• Strukturierte Venture-Discovery in fünf Bereichen durchgeführt (Immobilien, Handwerk & Immobilienverwaltung, Psychotherapie & Coaching, soziale Wirkung). Über 100 Interviews sowie Umfragen und Anzeigentests durchgeführt, mit vorab definierten Abbruchkriterien für jede Hypothese
• KI-Agenten für meine eigenen Arbeitsabläufe entwickelt und gebaut: Transkription und Zusammenfassung von Sprachnachrichten, eine Journaling-App mit UI, einen Sprachassistenten zur Aufgabenplanung sowie Agenten für Recherche und Synthese von Discovery-Erkenntnissen (Claude Code, Cursor)
• Ein KI-gestütztes Tool entwickelt, das Immobilienangebote durchsucht und bewertet, um Investitionsmöglichkeiten vorab zu prüfen
• Mehrere Immobilienprojekte in Deutschland und im Ausland umgesetzt, von der Suche und Bewertung über den Erwerb und die Renovierung bis zum Betrieb

• Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.

• Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.

• Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.

• Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.

• Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.

• Selbstständig · Berlin, Deutschland
• Mitgründung des Unternehmens und vollständige Verantwortung für den technischen Bereich: Produktarchitektur, Backend, Frontend, Infrastruktur und Betrieb.
• Konzeption und Entwicklung des Automated Booking System (ABS) sowie der Kernplattform und Zahlungslogik.
• Entwicklung KI-gestützter SaaS-Produkte – von der Architektur über Backend und Frontend bis zum Produktionsbetrieb.
• Technische Beratung zu Produktarchitektur, Datenschutz und zulässiger Automatisierung.
• Entwicklung, Betrieb und Monetarisierung eigener API-Produkte für KI-Agenten, jeweils als REST-Schnittstelle und MCP-Server verfügbar.
• Vollständige Verantwortung für Architektur, Infrastruktur, Abrechnung, Rechtstexte und Go-to-Market.

• Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.

• 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

• Savills ist eines der weltweit führenden Immobilienberatungsunternehmen mit mehr als 700 Büros weltweit. In Berlin entwickelte ich zentrale digitale Lösungen für das Bewertungsgeschäft und ersetzte auf Access basierende Legacy-Workflows durch eine auf Vue.js entwickelte Webanwendung auf Enterprise-Niveau.
• Frontend-Architektur und Skalierbarkeit: Entwicklung einer skalierbaren Vue- und TypeScript-Frontend-Architektur für interne Unternehmensanwendungen mit Symfony-Backend und interaktiven Karten.
• Modernisierung von Legacy-Systemen: Leitung der Modernisierung älterer, auf jQuery basierender Systeme hin zu wartbaren Vue-Anwendungen, wodurch Performance, Wartbarkeit und Geschäftsabläufe verbessert wurden.
• Automatisierung von PDF-Berichten: Entwicklung automatisierter, Twig-basierter Pipelines zur PDF-Erstellung, wodurch die manuelle Erstellung von Berichten um etwa 80 % reduziert wurde. Dies sparte pro Analyst und Monat ungefähr 12 Stunden.
• Designsystem und Frontend: Aufbau eines skalierbaren, SASS-basierten Designsystems mit Mixins, Maps, Funktionen und wiederverwendbaren UI-Mustern für Konsistenz und langfristige Wartbarkeit.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
• Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
• Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.

Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.

• Vollständige Automatisierung des Softwareentwicklungsprozesses: Ticket-Analyse → KI-Coding-Agenten → Pull Request → automatisiertes Code-Review → Deployment
• Multi-Tenant-Architektur mit 82 Datenbankmodellen und Echtzeit-WebSocket-Monitoring
• Integration von 40+ KI-Tools mit Claude & GPT
• Tech-Stack: React, TypeScript, Express.js, PostgreSQL, Redis, BullMQ
• Plattform produktiv im Einsatz mit zahlenden Kunden

• Entwicklung einer Component Library auf Basis eines Design Systems für mehrere internationale Marken wie Alpecin, Karex, Linola und Plantur 39
• Integration von Headless-CMS-, PIM- und Commerce-Lösungen
• UI/UX-Entwicklung
• Prototypenentwicklung
• MVP-Entwicklung
• Konzeption und Entwicklung von APIs
• SaaS-Entwicklung (Whitelabel/Multi-Tenant)
• Headless-CMS-Integration
• Design-Systeme Digital Signage
• Internationalisierung (i18n)
• Javascript
• Component Library
• Tailwind CSS
• Storybook
• HTML
• Vue 3
• Storyblok
• Github Actions
• SEO
• i18n Theming
• React

• Implementierung der Service-Ticket-Funktionalität für das HOLAWAL Partner Portal mit vollständiger Verantwortung für das Epic – vom Architekturentwurf bis zur Auslieferung
• Durchführung von Abstimmungen mit Stakeholdern, Definition des Lösungsansatzes und Entwicklung einer wiederverwendbaren dynamischen LWC-Komponente, die die konfigurierbare Erstellung von Flows über Einstellungen in einer JavaScript-Datei ermöglicht
• Implementierung des IP-VPN-Workflows als neues Geschäftsprodukt und Steuerung der End-to-End-Auslieferung mit Salesforce Communication Cloud
• Konzeption und Entwicklung eines kundenorientierten Angebotsprozesses, über den externe Kunden Angebote nahtlos einsehen und annehmen können
• Lokalisierung und Verbesserung des Kundenportals durch die Implementierung niederländischer Übersetzungen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Interaktion für einen großen niederländischen Kunden
• Konzeption eines Flows zur Übermittlung von Angebotsanfragen im Kundenportal mit dem Wireframing-Tool Balsamiq, um alle erforderlichen Angaben frühzeitig zu erfassen
• Entwicklung eines Bestellformular-Flows mit Lightning Web Components zur Erfassung von Produkten, verknüpften Services und Service-Standorten
• Konfiguration von Salesforce Industries CPQ durch Anpassung bestehender Produkte, Hinzufügen neuer Attribute und Implementierung von Validierungen zur Verbesserung der Produktanpassung und Genauigkeit
• Implementierung von Apex-Mocks mit der FFLIB-Bibliothek zur Erstellung effizienter, wartbarer Testklassen mit hoher Abdeckung

• 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.

• Überarbeitung des gesamten Designs und der Implementierung neuer UI/UX-Aspekte mit React
• Planung der Softwarearchitektur und Strukturierung des Projekts für langfristige Skalierbarkeit mit Git für die Versionsverwaltung