Über mich

🎯 Kurzprofil

Ich entwerfe tragfähige Softwaresysteme unter realen Randbedingungen.

Seit über 20 Jahren unterstütze ich Unternehmen dabei, komplexe Anforderungen in stabile, wartbare und wirtschaftlich sinnvolle Lösungen zu übersetzen – mit oder ohne KI.

Mein Fokus liegt nicht auf maximaler Automatisierung, sondern auf richtigen technischen Entscheidungen:
Wann KI echten Mehrwert bringt – und wann klassische oder hybride Ansätze robuster, günstiger und sicherer sind.

Besonders stark bin ich dort, wo Standardlösungen scheitern: bei fehlenden Daten, regulatorischen Einschränkungen, Legacy-Systemen und komplexen verteilten Architekturen.

🛠️ Technische Expertise

Core Skills (20+ Jahre Erfahrung)

„Technologien sind für mich Mittel zum Zweck. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Eignung unter fachlichen, rechtlichen und wirtschaftlichen Randbedingungen.“

Programmiersprachen:

• Primär: Java, Python, JavaScript/TypeScript
• Sekundär: Kotlin, C/C++, C#, Solidity

Software-Architektur:

• Microservices, Event-Driven Architecture, Domain-Driven Design
• REST/SOAP APIs, Message-Driven Integration (Kafka, RabbitMQ)
• Cloud-Native Applications (12-Factor App Principles)
• Distributed Systems, Scalability Patterns

Frameworks & Technologien:

• Backend: Spring Boot, FastAPI, Node.js
• Frontend: Angular, React, Vue.js
• Databases: PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Vector Databases
• DevOps: Docker, Kubernetes, Helm, Jenkins, GitLab CI/CD

Cloud & Infrastructure:

• AWS (EC2, S3, Lambda, SageMaker, ECS)
• OpenShift, Cloud Foundry, Kubernetes
• Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)

🤖 AI/ML als strategisches Werkzeug

Wann ich AI einsetze:

• Natural Language Processing Tasks (Klassifizierung, Extraktion, Generation)
• Computer Vision (Objekterkennung, Dokumenten-Analyse)
• Komplexe Entscheidungsprozesse wo Regelwerke nicht skalieren
• Automatisierung mit genuinem ML-Mehrwert

Wann ich GEGEN AI rate:

• Deterministische Business-Logic (Auditability wichtiger als Flexibilität)
• Kleine Datenmengen (Regelbasiert effizienter)
• Kritische Systeme ohne Fehlertoleranz
• Wenn Wartbarkeit > Genauigkeit

Praktische AI-Skills:

• LLM Integration: RAG-Systeme, Prompt Engineering, Model Selection
• Agentic AI: Multi-Agent Orchestration (LangGraph), Tool Integration
• MLOps: Model Training Pipelines, A/B Testing, Monitoring, Versioning
• Frameworks: PyTorch, TensorFlow, LangChain, Hugging Face
• Deep Learning: CNN (Computer Vision), Transformer (NLP), RL (Robotics)

„Ich sehe AI nicht als Ersatz für Engineering, sondern als Verstärker – richtig eingesetzt, klar begrenzt und fachlich verantwortet.“

🎯 Arbeitsweise & Methoden

Entwicklungsprozesse:

• Agile/Scrum, Test-Driven Development (TDD)
• Clean Code, Design Patterns (GoF, Enterprise Patterns)
• Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
• Code Reviews

Architektur-Ansatz:

1. Business-Problem verstehen (nicht nur Tech-Requirement)
2. Constraints evaluieren (Budget, Timeline, Team, Infrastructure)
3. Technologie-Optionen bewerten (AI, Traditional, Hybrid)
4. Für Wartbarkeit und Skalierung designen
5. Production-ready bauen (Monitoring, Error Handling, Security)
6. Entscheidungen mit Blick auf Verantwortung, Wartbarkeit und langfristige Risiken
7. Bewusste Reduktion von Komplexität statt maximaler Automatisierung
8. Systeme so entwerfen, dass sie auch unter Unsicherheit beherrschbar bleiben

🎓 Zertifizierungen & Weiterbildung
„Die folgenden Weiterbildungen dienen nicht dem Selbstzweck, sondern fundieren meine Fähigkeit, AI realistisch zu bewerten,einzugrenzen und verantwortungsvoll einzusetzen.“