Web Scraping Experten in Deutschland

• Entwicklung automatisierter Softwaretests (Unit-, Integrations-, Regressions- und End-to-End-Tests).
• Eingesetzte Technologien: Playwright, Vitest, JavaScript, TypeScript, Vue3, Go, Laravel, REST API, CI/CD, Docker, Git, GitHub, Scrum, Jira.

Statistischer Prognosealgorithmus

• Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
• Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
• Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps

Monitoring-Dashboard

• Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
• Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake

ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI

• Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
• Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI

Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow

• Einsatz von KI-Tools (ChatGPT Pro, Google Gemini Plus, Claude Pro, Make.com Pro, n8n, Sora, Google Veo3, Octoparse Professional)
• Erstellung hochqualifizierter Vertriebspipelines im CRM Pipedrive
• Automatisierte Lead-Generierung und -Qualifizierung per Webscraping und KI-Analyse
• Entwicklung von Social-Selling- und Sales-Materialien
• 56 % Lead-to-Deal-Conversion; ca. 140 k EUR eigene Abschlüsse

• Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
• Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.

• Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefing
• Erfolgreicher Launch von Einbug, dem Pantopia-Chatbot mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
• Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link] 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.

Als App Engineer im IoT-Control-Team in einem React-Native-Stack gearbeitet.

• Neue Komponenten auf Basis des Tonies Design Systems implementiert.
• Das Tonies Design System verbessert, erweitert und gewartet
• Neue Funktionen wie Lautstärke- und Wiedergabesteuerung für die Tonies hinzugefügt
• Verbindungsprobleme über Bluetooth und WLAN behoben
• Technische Schulden abgebaut und die Anwendung für ein bevorstehendes großes Software- und Hardware-Release optimiert
• Die Barrierefreiheit verbessert, indem Bildschirme und Komponenten für die Nutzung mit Screenreadern optimiert wurden.
• Viele automatisierte Tests geschrieben, um dauerhaft eine hervorragende App-Qualität sicherzustellen.
• Wöchentliche App-Releases in einer Umgebung mit hohem Arbeitsaufkommen

Ergebnisse & Wirkung:

• App-Stabilität und Verbindungszuverlässigkeit vor einem wichtigen Software- und Hardware-Release verbessert
• Die allgemeine App-Qualität durch eine deutlich umfangreichere Testsuite erhöht, die Regressionen erkannte, bevor sie Nutzer erreichten
• Die App für Screenreader nutzbar gemacht und damit die Barrierefreiheit für ein breiteres Publikum verbessert
• Einen wöchentlichen Release-Rhythmus in einer Produktionsumgebung mit hohem Volumen ohne Qualitätseinbußen aufrechterhalten

Technologien: react-native, expo, typescript, react-19, react-compiler, react-navigation, zustand, @tanstack/react-query, i18next, figma, app-store, play-store, sentry, bitrise, config-cat, poeditor

• Entwicklung eines Modells zur Identifikation von Value Bets im Kontext von Odds Shading
• Eigenständige Erhebung und Bereinigung umfangreicher Datensätze (Web Scraping)
• Anwendung finanzmathematischer und statistischer Methoden zur Generierung eigener Quotenprognosen und Erzielung eines statistischen Vorteils gegenüber Buchmachern

• Übersetzung technischer Styleguides für Corporate Branding (Porsche, BMW, Health AG)
• Zusammenarbeit mit Texterteams bei der Entwicklung von Pitches
• Aufnahme professioneller Sprechertexte für Corporate-Branding-Videos

agentic-engineer.online ist meine öffentlich testbare Live-Demo und zugleich die Plattform, auf der ich meine Arbeit zeige. Ursprünglich als Recruitment-Probearbeit entstanden, betreibe ich sie seither als eigenes Demo-, Lern- und Produktprojekt weiter — auf einem Hetzner-VPS hinter einem Cloudflare-Tunnel, über eine mehrstufige, AI-orchestrierte Deploy-Pipeline mit Snapshot-Rollback. Bricht ein Deploy-Schritt, fällt das System auf den letzten sauberen Snapshot zurück, das Skript wird angepasst, der Test wiederholt — empirisch, test-getrieben, ohne Hand-Tuning.

• Technisch dahinter: Python und FastAPI, eine OpenRouter-Modell-Kaskade, SQLite-Persistenz und Cloudflare-Edge-Tuning.
• Ich bin Entwickler und strengster Kunde meiner eigenen KI-Arbeit in einer Person — aus dem Prototyp ist ein Werkzeug geworden, das ich täglich nutze und gegen das ich eigene Produkte teste.

Re-Platforming eines E-Commerce-Shops auf Microservice-Architektur

• Ziel: Ablösung eines veralteten Shopware-Systems durch eine skalierbare, zukunftssichere Lösung auf Basis von Microservices und einer Headless-Architektur.
• Führte eine umfassende Architekturberatung durch und definierte die Microservice-Grenzen auf Basis einer Headless-Architektur mit commercetools als PIM/OMS und Next.js als Frontend-Lösung.
• Entwickelte und integrierte mehrere dezentrale Services (z. B. Internationalisierung, Personalisierung).
• Übernahm die Konfiguration zentraler Drittanbietersysteme wie Contentstack und Algolia.
• Realisierte eine stabile Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud mit Monitoring über Grafana.

Technologien: commercetools, Next.js, Contentstack, Algolia, Google Cloud, Grafana, TypeScript, Shopware

Entwicklung einer internationalen E-Commerce-Plattform

• Ziel: Entwicklung einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und internationalen E-Commerce-Plattform.
• Definierte eine skalierbare, performante und wartbare Softwarearchitektur, die als Grundlage für die internationale Expansion der Plattform diente.
• Wählte einen Best-of-Breed-Technologie-Stack, der die Entwicklung eines erstklassigen Shops ermöglichte und den Entwicklungsaufwand für neue Features um 30 % reduzierte.
• Stellte die nahtlose Integration kritischer Drittanbieter-Systeme (PIM, CRM, ERP) sicher, um durchgängige Geschäftsprozesse und eine einheitliche Datenbasis zu gewährleisten.
• Implementierte umfassende Tracking- und Analysetools zur kontinuierlichen Performanceüberwachung und Optimierung der Customer Journey.

Technologien: React.js, Next.js, commerceTools, Algolia, Salesforce, Heroku, CI/CD, PHP, Google Analytics

KI-gestützte Personalisierung und Customer-Data-Plattform im E-Commerce

• Ziel: Ablösung statischer Inhalte durch eine dynamische, KI-basierte Personalisierungsstrategie zur Steigerung der Nutzerrelevanz und Automatisierung von Marketingprozessen.
• Konzipierte und baute eine Customer-Data-Plattform zur Aggregation und Zusammenführung von Kunden- und Analyticsdaten aus verteilten Quellen.
• Implementierte eine automatisierte Kategorisierung von Kundenprofilen als Grundlage für die Ausspielung personalisierter Inhalte und Produktempfehlungen im Shopware-Frontend.
• Entwickelte einen Semantic-Similarity-Algorithmus auf Basis von Python und OpenAI zur Berechnung von Produkt- und Inhaltsähnlichkeiten aus Nutzerprofilen.
• Realisierte die technische Anbindung von Retail-Media-Plattformen zur Steuerung externer Werbeplatzierungen entlang der Customer Journey.

Technologien: Shopware 6, Python 3, OpenAI, Elasticsearch, PHP, Symfony, Twig

Shopware-Tracking- & Consent-Architektur (DSGVO) für 4 Onlineshops

• Ziel: Aufbau einer einheitlichen, DSGVO-konformen und shopübergreifenden Tracking-Infrastruktur mit zentralem Consent Management über mehrere Shopware-Instanzen.
• Definition eines umfassenden Tracking-Guides und Entwicklung einer modularen Architektur, kompatibel über mehrere Shopware-Versionen hinweg.
• DSGVO-konforme Integration von Usercentrics und Adobe Launch über einen zentralen Tag Manager.
• Vollständiges Tracking-Setup (Page, Order, Product, User) inkl. partnerspezifischem Tracking (Emarsys, Channelpilot u.a.).
• Detailliertes Event- und Error-Tracking zur proaktiven Identifikation technischer Abbrüche.

Technologien: Shopware, Adobe Analytics, Usercentrics, Tag Manager, PHP, MySQL, DSGVO

KI-/LLM-Suchmaschine mit RAG und Hybrid Search (Python, Elasticsearch)

• Ziel: Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine mit RAG-Architektur und Hybrid Search zur präzisen Vermittlung von Dienstleistern aus über 500.000 Unternehmensdatensätzen.
• Entwicklung einer automatisierten Daten-Pipeline (Web Scraping + LLM), die Unternehmensdaten kontinuierlich crawlt und mittels LLMs in strukturierte Formate überführt.
• Implementierung eines RAG-Workflows inkl. Vektorisierung für semantische Suche zur Steigerung von Suchgenauigkeit und Relevanz.
• Konfiguration und Fine-Tuning von Elasticsearch für Hybrid Search (Vektor- + Keyword-Suche).
• End-to-End-Entwicklung von Backend-API, Frontend und Deployment auf Live-Servern.

Technologien: Python, FastAPI, Elasticsearch, LLM, RAG, React, Docker, Web Scraping

KI-/Computer-Vision-System (Python, ML) – Objekterkennung unter schwierigen Bedingungen

• Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Erkennungssystems mit zuverlässiger Performance auch bei Regen, Nebel, Schnee und Dunkelheit.
• Aufbau und Annotation eines umfangreichen Trainingsdatensatzes inkl. schwieriger Bedingungen.
• Training eines YOLO-basierten Objekterkennungsmodells; systematische Fehleranalyse und Optimierung von Datenqualität und Preprocessing.
• Stakeholder-Abstimmung über regelmäßige Status-Updates.

Technologien: Python, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, YOLO, OpenCV

• Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
• Tech Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt Engineering, Process Mapping Tools.

• Architektur und Aufbau eines GenAI-basierten Tools zur automatisierten Asset-Erstellung für Social-Media-Kampagnen mit Nano Banana und Python. Es verarbeitet Kampagnenbriefing, Zielgruppe und zwei Produkte als Eingabe, generiert optimierte Prompts für Bild- und Textproduktion und nutzt Funktionen für Textpositionierung, ansprechende Overlays, Größenanpassung und strukturiertes Hochladen in AWS S3.
• Entwicklung und Aufbau einer Multi-Agenten-News-Intelligence-Plattform mit spezialisierten Rollen, darunter Retriever-Agenten (Tavily-Web-Scraping), Synthese-Agenten und Claude als Kurator/Orchestrator, und Entwurf autonomer Agentenzusammenarbeitsmuster mithilfe von LangChain und RAG.
• Aufbau eines autonomen Kundendienst-Agenten mit n8n und LLMs, der End-to-End-Support-Automatisierung mit nachvollziehbarer Argumentation, Governance-Kontrollen und skalierbarer Workflow-Orchestrierung mittels Python und Vektordatenbanken bietet.
• Entwicklung einer Finanzvalidierungs-Engine mit ML-gestützter Anomalieerkennung zur Plausibilitätsprüfung von Rechnungen, Compliance-Automatisierung und Risikominderung unter Verwendung von TensorFlow und SQL.
• Erstellung einer Kosteneinsparungsanwendung mittels OCR, KI, Pandas und NumPy für Datenanalyse, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.

• Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
• Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
• Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings

• Weiterbildung zum zertifizierten KI-Experten im Unternehmen
• Grundlagen der KI
• KI-Tools
• Prompt Engineering (Erstellung professioneller Prompts)
• (Fortgeschrittene) Prozessautomatisierung mit KI und make.com
• KI im Marketing und Vertrieb
• Rechtskonforme Nutzung von KI in Unternehmen
• Intelligentes Wissensmanagement
• KI im Kundenmanagement
• Entwicklung von KI-Richtlinien für das Unternehmen
• Integration von KI ins Unternehmen