Agent-first Engineering
Context Engineering, Specs, Skills, Workflows, Hooks und MCP-Integrationen mit Subagents und autonomer Validierung zu einem belastbaren Entwicklungsprozess verbinden.
01 / Positionierung
Agent-first mit Engineering-Fundament.
Ich verbinde Agent-first Engineering mit der Fähigkeit, Architektur, Codequalität und technische Risiken selbst fachlich zu beurteilen. So entstehen KI-gestützte Systeme, deren Umsetzung weitgehend autonom erfolgen kann, deren Qualität und Verantwortung aber kontrollierbar bleiben.
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02 / Kompetenzen
Steuern. Bauen. Absichern.
KI-Handlungskompetenz
Modelle und KI-Systeme passend auswählen, wirksam anleiten, Grenzen erkennen und Ergebnisse bewerten.
Sichere KI-Integration
Lokale Modelle, RAG und kontrollierten Kontext für datensouveräne KI-Anwendungen einsetzen.
KI-Systementwicklung
Architektur, Datenflüsse, Schnittstellen, Produktumsetzung, Tests und Betrieb ganzheitlich gestalten.
AI Enablement
Infrastruktur bewerten, neue Arbeitsweisen einführen und Kollegen zur wirksamen Nutzung befähigen.
03 / Arbeitsmodell
Kontext steuern. Agents orchestrieren. Ergebnisse verantworten.
Spec-Driven Development bildet den verbindlichen Rahmen.
Test-Driven Development ergänzt den Rahmen, wenn Anforderungen sinnvoll als ausführbare Tests formuliert werden können.
- 01Kontext und lokale Agentenregeln bereitstellen
- 02Anforderungen in KI-gestützten Grilling-Sessions präzisieren
- 03Specs beziehungsweise Tests als verbindliche Arbeitsgrundlage erstellen
- 04Features an geeignete Subagents delegieren
- 05Ergebnisse autonom durch spezialisierte Validierungsagents prüfen
- 06Wenn sinnvoll ein anderes LLM für die Validierung einsetzen
- 07Technische und menschliche Abnahme durchführen
- 08Erkenntnisse im Projektwissen sichern
04 / Berufserfahrung
Engineering in Wirkung übersetzen.
M4Com SYSTEM GmbH
AI / ML Software Engineer Video / Image
Python-Softwareentwicklung im Umfeld von Video- und Bildsystemen sowie profilprägende Beiträge zu Agentic Engineering und lokaler KI.
- Company Brain als toolagnostisches Agentic-Engineering-System aufgebaut
- Vollständig lokales RAG-System produktiv auf einer RTX 4070 Ti betrieben
- NVIDIA H200 für lokale Agentic-Coding-Workloads evaluiert und Beschaffung angestoßen
ZF Group
F&E Ingenieur SW-Entwicklung
Modulare und systematisch getestete Software für Motorregelungen sowie konsequente Automatisierung von Entwicklungs- und Verwaltungsprozessen.
- Manuelle Entwicklungsschritte mit Python automatisiert
- GitHub Copilot eingeführt und Kollegen geschult
- Abläufe mit Excel VBA und Microsoft Power Automate automatisiert
- An Git-, Azure-Pipelines- und CI/CD-Prozessen mitgewirkt
FERCHAU · Einsatz bei ZF Group
F&E Ingenieur SW- und Funktionsentwicklung
Intelligente Diagnosefunktionen für PKW-Automatikgetriebe entwickelt, datenbasiert abgestimmt und mit SIL-, HIL- und Fahrzeugtests validiert.
05 / Systeme & Wirkung
Systeme statt Schlagworte.
01
Agent-first Engineering
Company Brain
Toolagnostisches und kontextoptimiertes Agentic-Engineering-System mit getrenntem Private Workspace und flexibel angebundenen Project Workspaces, aufgebaut mit Claude Code und Codex.
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Context Engineering · Workspace-Architektur · Claude Code · Codex
Persönlicher Brain-Vault
Wissens-, Projekt- und Agentensystem für Skills, Workflows, Specs, Architekturentscheidungen, Learnings und Übergaben zwischen Antigravity und Codex.
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Obsidian · Agent Skills · Specs · ADRs · Codex
GiftFlow
Agentisch entwickelte Full-Stack-Anwendung für digitale Geschenk- und Glückwunschkarten mit sicherem Datenmodell, Payment-Integration, 3D-Interaktion und E2E-Tests.
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Next.js · Supabase RLS · Stripe · React Three Fiber · Playwright
Home Assistant
Agentisch unterstützte Weiterentwicklung eines realen Automatisierungssystems mit Integrationen, Fehlersuche, Netzwerkbezug sowie Sicherheits- und Stabilitätsanforderungen.
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Antigravity · Codex · Automatisierung · IoT · Systembetrieb
02
Angewandte KI
Lokales RAG-System
Vollständig lokales und offline betriebenes RAG-System auf einer NVIDIA RTX 4070 Ti mit 12 GB VRAM und Qwen-4B. Beantwortete Fragen zu einer rund 200-seitigen PDF-Dokumentation quellenbasiert mit Verweisen auf relevante Originalstellen.
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Offline-Betrieb · RAG · Qwen-4B · Quellenbelege
KI-Voice-Agent
Autonomer Bewerbungsinterviewer mit eigenständiger Gesprächsführung und Auswertung sowie automatisierter Slack-Benachrichtigung über einen n8n-Workflow.
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Vapi · n8n · Slack · Voice AI
CRM-Datenplattform und ML-Modell
Datenplattform mit automatisierter Verarbeitung, REST-Schnittstelle, React-Oberfläche und ML-basierter Statusvorhersage.
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Python · FastAPI · React · Machine Learning · Docker
03
AI Enablement und Infrastruktur
GitHub Copilot Enablement
GitHub Copilot eingerichtet und Kollegen in der produktiven Nutzung geschult.
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GitHub Copilot · Enablement · Schulung
Prozessautomatisierung bei ZF
Wiederkehrende manuelle Schritte in Entwicklung und Verwaltung mit Python, Excel VBA und Microsoft Power Automate automatisiert.
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Python · Excel VBA · Power Automate
H200-Evaluierung
Bedarf für lokale Agentic-Coding-Workloads auf sicherheitskritischen Repositories evaluiert, NVIDIA H200 als geeignete Zielplattform empfohlen und Beschaffung angestoßen.
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Bedarfsanalyse · Datensouveränität · Infrastrukturbewertung
06 / Fundament
Software-Engineering-Fundament
Rund acht Jahre professionelle Softwareentwicklung in datengetriebenen, Embedded- und sicherheitskritischen Systemen.
Python · C · TypeScript / JavaScript · FastAPI · React · PyTorch · TensorFlow · Azure · Linux · Git · Docker
Ausbildung
- M.Sc. TechnomathematikTechnische Universität Berlin · 04.2015–04.2018
- B.Sc. WirtschaftsmathematikUniversität Ulm · 10.2011–04.2015
Weiterbildung
- KI-ManagerEverlast AI
- Claude Code MasterclassEverlast AI
- Agentic Coding MasterclassEverlast AI · laufend