Tobias Steidle Software Architect | Designing Solutions Under Real-World Constraints
\nSometimes AI, Always Engineering Judgment | 20+ Years<\/small><\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\nAntoniusweg 14
\nD-86570 Inchenhofen<\/div>\n<\/i> M<\/abbr>: +49 175 29 31 082
\nE<\/abbr>: tobias.steidle@softwaredev.de<\/a>
\n<\/i><\/abbr>: https:\/\/www.linkedin.com\/in\/tobias-steidle\/<\/a><\/p>\nAktuelles Profil (DOCX): Download<\/a>
\nAktuelles Profil (PDF): Download<\/a><\/div>\n\n- <\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n
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\nTobias Steidle<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\n\n\n🎯 Kurzprofil<\/h3>\n
Ich entwerfe tragf\u00e4hige Softwaresysteme unter realen Randbedingungen.<\/strong><\/p>\nSeit \u00fcber 20 Jahren unterst\u00fctze ich Unternehmen dabei, komplexe Anforderungen in stabile, wartbare und wirtschaftlich sinnvolle L\u00f6sungen zu \u00fcbersetzen \u2013 mit oder ohne KI.<\/p>\n
Mein Fokus liegt nicht auf maximaler Automatisierung, sondern auf richtigen technischen Entscheidungen<\/strong>:
Wann KI echten Mehrwert bringt \u2013 und wann klassische oder hybride Ans\u00e4tze robuster, g\u00fcnstiger und sicherer sind.<\/p>\nBesonders stark bin ich dort, wo Standardl\u00f6sungen scheitern: bei fehlenden Daten, regulatorischen Einschr\u00e4nkungen, Legacy-Systemen und komplexen verteilten Architekturen.<\/p>\n
<\/pre>\n🛠️ Technische Expertise<\/h2>\nCore Skills (20+ Jahre Erfahrung)<\/strong><\/h3>\n„Technologien sind f\u00fcr mich Mittel zum Zweck. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Eignung unter fachlichen, rechtlichen und wirtschaftlichen Randbedingungen.“<\/em><\/p>\nProgrammiersprachen:<\/strong><\/p>\n\n- Prim\u00e4r:<\/strong> Java, Python, JavaScript\/TypeScript<\/li>\n
- Sekund\u00e4r:<\/strong> Kotlin, C\/C++, C#, Solidity<\/li>\n<\/ul>\n
Software-Architektur:<\/strong><\/p>\n\n- Microservices, Event-Driven Architecture, Domain-Driven Design<\/li>\n
- REST\/SOAP APIs, Message-Driven Integration (Kafka, RabbitMQ)<\/li>\n
- Cloud-Native Applications (12-Factor App Principles)<\/li>\n
- Distributed Systems, Scalability Patterns<\/li>\n<\/ul>\n
Frameworks & Technologien:<\/strong><\/p>\n\n- Backend:<\/strong> Spring Boot, FastAPI, Node.js<\/li>\n
- Frontend:<\/strong> Angular, React, Vue.js<\/li>\n
- Databases:<\/strong> PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Vector Databases<\/li>\n
- DevOps:<\/strong> Docker, Kubernetes, Helm, Jenkins, GitLab CI\/CD<\/li>\n<\/ul>\n
Cloud & Infrastructure:<\/strong><\/p>\n\n- AWS (EC2, S3, Lambda, SageMaker, ECS)<\/li>\n
- OpenShift, Cloud Foundry, Kubernetes<\/li>\n
- Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)<\/li>\n<\/ul>\n
<\/pre>\n🤖 AI\/ML als strategisches Werkzeug<\/strong><\/h3>\nWann ich AI einsetze:<\/strong><\/p>\n\n- Natural Language Processing Tasks (Klassifizierung, Extraktion, Generation)<\/li>\n
- Computer Vision (Objekterkennung, Dokumenten-Analyse)<\/li>\n
- Komplexe Entscheidungsprozesse wo Regelwerke nicht skalieren<\/li>\n
- Automatisierung mit genuinem ML-Mehrwert<\/li>\n<\/ul>\n
Wann ich GEGEN AI rate:<\/strong><\/p>\n\n- Deterministische Business-Logic (Auditability wichtiger als Flexibilit\u00e4t)<\/li>\n
- Kleine Datenmengen (Regelbasiert effizienter)<\/li>\n
- Kritische Systeme ohne Fehlertoleranz<\/li>\n
- Wenn Wartbarkeit > Genauigkeit<\/li>\n<\/ul>\n
Praktische AI-Skills:<\/strong><\/p>\n\n- LLM Integration:<\/strong> RAG-Systeme, Prompt Engineering, Model Selection<\/li>\n
- Agentic AI:<\/strong> Multi-Agent Orchestration (LangGraph), Tool Integration<\/li>\n
- MLOps:<\/strong> Model Training Pipelines, A\/B Testing, Monitoring, Versioning<\/li>\n
- Frameworks:<\/strong> PyTorch, TensorFlow, LangChain, Hugging Face<\/li>\n
- Deep Learning:<\/strong> CNN (Computer Vision), Transformer (NLP), RL (Robotics)<\/li>\n<\/ul>\n
„Ich sehe AI nicht als Ersatz f\u00fcr Engineering, sondern als Verst\u00e4rker \u2013 richtig eingesetzt, klar begrenzt und fachlich verantwortet.“<\/em><\/p>\n<\/pre>\n🎯 Arbeitsweise & Methoden<\/h2>\n
Entwicklungsprozesse:<\/strong><\/p>\n\n- Agile\/Scrum, Test-Driven Development (TDD)<\/li>\n
- Clean Code, Design Patterns (GoF, Enterprise Patterns)<\/li>\n
- Continuous Integration\/Continuous Deployment (CI\/CD)<\/li>\n
- Code Reviews<\/li>\n<\/ul>\n
Architektur-Ansatz:<\/strong><\/p>\n\n- Business-Problem verstehen (nicht nur Tech-Requirement)<\/li>\n
- Constraints evaluieren (Budget, Timeline, Team, Infrastructure)<\/li>\n
- Technologie-Optionen bewerten (AI, Traditional, Hybrid)<\/li>\n
- F\u00fcr Wartbarkeit und Skalierung designen<\/li>\n
- Production-ready bauen (Monitoring, Error Handling, Security)<\/li>\n
- Entscheidungen mit Blick auf Verantwortung, Wartbarkeit und langfristige Risiken<\/li>\n
- Bewusste Reduktion von Komplexit\u00e4t statt maximaler Automatisierung<\/li>\n
- Systeme so entwerfen, dass sie auch unter Unsicherheit beherrschbar bleiben<\/li>\n<\/ol>\n
🎓 Zertifizierungen & Weiterbildung<\/span>
\n„Die folgenden Weiterbildungen dienen nicht dem Selbstzweck, sondern fundieren meine F\u00e4higkeit, AI realistisch zu bewerten,einzugrenzen und verantwortungsvoll einzusetzen.“<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\nSpezialisierung Deep Learning<\/strong><\/p>\n\n- Neural Networks and Deep Learning (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Improving DNNs: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Structuring Machine Learning Projects (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Convolutional Neural Networks (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Sequence Models (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Deep Learning Spezialisierung (Coursera) Download<\/a> \/ Badge<\/a><\/li>\n<\/ul>\n
Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)<\/strong><\/p>\n\n- Introduction to Machine Learning in Production (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Machine Learning Data Lifecycle in Production (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Machine Learning Modeling Pipelines in Production (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Deploying Machine Learning Models in Production(Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Spezialisierung (Coursera) Download<\/a><\/li>\n<\/ul>\n
Spezialisierung Mathematics for Machine Learning and Data Science<\/strong><\/p>\n\n- Linear Algebra for Machine Learning and Data Science (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Calculus for Machine Learning and Data Science (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Mathematics for Machine Learning and Data Science Spezialisierung Download<\/a><\/li>\n<\/ul>\n
AI \/ KI \/ Machine Learning<\/strong><\/p>\n\n- Agentic AI (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n
- Generative AI with Large Language Models (Coursera) Download<\/a><\/li>\n
- Machine Learning Engineer Zertifikat (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n
- Deep Reinforcement Learning Zertifikat (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n
- Computer Vision Zertifikat (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n
- Natural Language Processing Zertifikat (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n<\/ul>\n
Robotic<\/strong><\/p>\n\n- Self-driving Car Engineer Zertifikat (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n
- Robotic Software Engineer (Nanodegree) Download<\/a>
\n<\/strong><\/li>\n<\/ul>\nBlockchain<\/strong><\/p>\n\n- Blockchain Developer Zertifikat (Nanodegree) Download<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/p>\n
\n\n💡 Verf\u00fcgbarkeit & Pr\u00e4ferenzen<\/h2>\n
Status:<\/strong> Aktuell in Projekt bis min Ende 2026, verf\u00fcgbar f\u00fcr Gespr\u00e4che \u00fcber zuk\u00fcnftige Projekte<\/p>\nEinsatzgebiet:<\/strong> Augsburg \u2013 Ingolstadt \u2013 M\u00fcnchen (Remote bevorzugt)<\/p>\nProjekttypen:<\/strong><\/p>\n
\nD-86570 Inchenhofen<\/div>\n
<\/i> M<\/abbr>: +49 175 29 31 082 Ich entwerfe tragf\u00e4hige Softwaresysteme unter realen Randbedingungen.<\/strong><\/p>\n Seit \u00fcber 20 Jahren unterst\u00fctze ich Unternehmen dabei, komplexe Anforderungen in stabile, wartbare und wirtschaftlich sinnvolle L\u00f6sungen zu \u00fcbersetzen \u2013 mit oder ohne KI.<\/p>\n Mein Fokus liegt nicht auf maximaler Automatisierung, sondern auf richtigen technischen Entscheidungen<\/strong>: Besonders stark bin ich dort, wo Standardl\u00f6sungen scheitern: bei fehlenden Daten, regulatorischen Einschr\u00e4nkungen, Legacy-Systemen und komplexen verteilten Architekturen.<\/p>\n „Technologien sind f\u00fcr mich Mittel zum Zweck. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Eignung unter fachlichen, rechtlichen und wirtschaftlichen Randbedingungen.“<\/em><\/p>\n Programmiersprachen:<\/strong><\/p>\n Software-Architektur:<\/strong><\/p>\n Frameworks & Technologien:<\/strong><\/p>\n Cloud & Infrastructure:<\/strong><\/p>\n Wann ich AI einsetze:<\/strong><\/p>\n Wann ich GEGEN AI rate:<\/strong><\/p>\n Praktische AI-Skills:<\/strong><\/p>\n „Ich sehe AI nicht als Ersatz f\u00fcr Engineering, sondern als Verst\u00e4rker \u2013 richtig eingesetzt, klar begrenzt und fachlich verantwortet.“<\/em><\/p>\n Entwicklungsprozesse:<\/strong><\/p>\n Architektur-Ansatz:<\/strong><\/p>\n 🎓 Zertifizierungen & Weiterbildung<\/span> Spezialisierung Deep Learning<\/strong><\/p>\n Spezialisierung Machine Learning Engineering for Production (MLOps)<\/strong><\/p>\n Spezialisierung Mathematics for Machine Learning and Data Science<\/strong><\/p>\n AI \/ KI \/ Machine Learning<\/strong><\/p>\n Robotic<\/strong><\/p>\n Blockchain<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Status:<\/strong> Aktuell in Projekt bis min Ende 2026, verf\u00fcgbar f\u00fcr Gespr\u00e4che \u00fcber zuk\u00fcnftige Projekte<\/p>\n Einsatzgebiet:<\/strong> Augsburg \u2013 Ingolstadt \u2013 M\u00fcnchen (Remote bevorzugt)<\/p>\n Projekttypen:<\/strong><\/p>\n
\nE<\/abbr>: tobias.steidle@softwaredev.de<\/a>
\n<\/i><\/abbr>: https:\/\/www.linkedin.com\/in\/tobias-steidle\/<\/a><\/p>\n
\nAktuelles Profil (PDF): Download<\/a><\/div>\n\n
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\nTobias Steidle<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n🎯 Kurzprofil<\/h3>\n
Wann KI echten Mehrwert bringt \u2013 und wann klassische oder hybride Ans\u00e4tze robuster, g\u00fcnstiger und sicherer sind.<\/p>\n<\/pre>\n
🛠️ Technische Expertise<\/h2>\n
Core Skills (20+ Jahre Erfahrung)<\/strong><\/h3>\n
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\n
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<\/pre>\n
🤖 AI\/ML als strategisches Werkzeug<\/strong><\/h3>\n
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<\/pre>\n
🎯 Arbeitsweise & Methoden<\/h2>\n
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\n„Die folgenden Weiterbildungen dienen nicht dem Selbstzweck, sondern fundieren meine F\u00e4higkeit, AI realistisch zu bewerten,einzugrenzen und verantwortungsvoll einzusetzen.“<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n
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💡 Verf\u00fcgbarkeit & Pr\u00e4ferenzen<\/h2>\n