12.07.2026 aktualisiert
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AI Workflow Engineer
Leipzig, Deutschland
Nur Remote
B.A. Economics, Keio University TokyoÜber mich
Ich helfe kleinen und mittleren Teams, ihre Abläufe zu ordnen und KI sicher zu nutzen — von der Datenstruktur bis zur Oberfläche. Ich analysiere gewachsene Systeme, strukturiere Wissen und baue Grundlagen, auf denen Team und KI zusammenarbeiten. Hintergrund: Wirtschaft (Japan), Kunst (Deutschland).
Skills
AI AgentsLLMSupabaseAutomatisierungProzessoptimierungGeolokalisierungJapanischPythonPostgreSQLLogische DatenmodelleNext.jsAnforderungsanalyseShopifySystemintegratorTypeScript
KI-Workflows & Agenten-Design
Konzeption und Aufbau von KI-Agenten-Workflows: Context-Übergaben, Review-Gates und Sicherheitsleitlinien. Entwicklung wiederverwendbarer Agenten-Frameworks mit Skills, Orchestrierung und Multi-Agenten-Abläufen.
Prozesse & Anforderungen strukturieren
Übersetzung verstreuter Prozesse, Dokumente, Regeln und Ausnahmen in klare Modelle, Anforderungen und Aufgaben. Zusammenführung einzelner, gewachsener Werkzeuge in dokumentierte und nachvollziehbare Systeme.
Daten, Architektur & Migration
Analyse gewachsener Systeme und Daten und Entscheidung, was erhalten, geändert oder neu gebaut wird. Entwurf normalisierter Datenmodelle und schrittweise Migration aus Alt-Systemen (u. a. Airtable) nach PostgreSQL/Supabase, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.
Wissensbasis & Dokumentation
Aufbau von Single Sources of Truth, internen Wikis und Living Documentation, die Team und KI-Agenten gemeinsam und zuverlässig nutzen können.
KI-Sicherheit & Review-Gates
Sicherheitsleitlinien und Review-Gates in KI-Agenten-Workflows, damit automatisierte Abläufe kontrolliert und nachvollziehbar bleiben. Achtsamer Umgang mit sensiblen Betriebs- und Kundendaten (Sicherheit und Datenschutz).
Anwendungsentwicklung & Integration
Backend und Automatisierung mit Python, Frontend mit Next.js/TypeScript, Datenhaltung mit PostgreSQL/Supabase. Anbindung externer Systeme über APIs (u. a. Shopify, Versand- und Logistikdienste). Deployment und Versionsverwaltung über gängige CI/CD-Werkzeuge.
Übersetzung von Technik in Bedienbarkeit
Komplexe APIs und technische Abläufe in Oberflächen übersetzen, die im Alltag ohne technisches Vorwissen bedient werden können.
Japanisch-Deutsch-Englisch Lokalisierung & Bridge
Sprachlich und kulturell zwischen Japan und Deutschland/EU vermitteln: Lokalisierung und Anpassung von Inhalten und Abläufen über die reine Übersetzung hinaus, gestützt auf Muttersprache Japanisch und langjährige Praxis in Deutschland.
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischgutJapanischMuttersprache
Projekthistorie
Neuordnung der Betriebsprozesse und Aufbau einer nachhaltigen System- und Datenbankarchitektur für exe.network, ein Kreativnetzwerk mit rund 80 Künstlerinnen und Künstlern, das eigene Apparel- und Merchandise-Produkte international vertreibt.
Ausgangslage: über Jahre gewachsene Alt-Systeme mit hoher technischer Schuld — komplex strukturierte Airtable-Basen, zahlreiche Make.com-Szenarien, eine Webflow-Website, manuelle Versandbearbeitung und verstreute Google Sheets, ohne zentrales Datenmodell.
Schwerpunkt war es, die verstreute Geschäftslogik zu ordnen und explizit zu machen: Prozesse, Regeln und Ausnahmen in klar abgegrenzte Fachdomänen zerlegen, ein internes Wiki dafür aufbauen und eine Datenbasis entwerfen, die Team und KI-Agenten verlässlich nutzen können.
Umgesetzt:
• Normalisiertes Datenmodell in PostgreSQL/Supabase; schrittweise Migration aus Airtable ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs
• Integrierte Verwaltungsplattform (Next.js/TypeScript) für Produkte, Bestellungen und Kunden; Anbindung an Shopify über Webhook und GraphQL
• Integration einer Versand-API (Labels, Tracking) und Proforma-Rechnungen für Nicht-EU-Versand
• Internes Wiki und Living Documentation über alle Fachdomänen
• KI-gestützte Entwicklung mit dokumentierten Entscheidungen und Review-Gates
Ergebnis: eine tragfähige Daten- und Systemarchitektur und komplexe APIs, die in Oberflächen übersetzt sind, die das Team ohne technisches Vorwissen bedienen kann.
Aufbau eines persönlichen KI-Systems, das Verwaltungs- und Behördenaufgaben unterstützt und schrittweise automatisiert — von der Ablage und Strukturierung von Dokumenten über Fristen und Aufgaben bis zur Vorbereitung von Schriftstücken.
Auf dem KI-Agenten-Framework aufbauend werden Aufgaben aus mehreren Bereichen (u. a. Steuern, Versicherung, Bank, Behörden) in eine strukturierte Wissensbasis überführt und mit Automatisierung und KI-gestützter Aufbereitung verbunden.
Schwerpunkte:
• Domänenweise Wissensbasis und Living Documentation
• Datenmodell und Dashboard für die Übersicht über Fristen, Vorgänge und Aufgaben
• KI-gestützte Aufbereitung von Schriftverkehr und Entscheidungsvorlagen
• Fokus auf Datenschutz und den Schutz sensibler personenbezogener Daten
Der Anspruch ist, den Aufwand für wiederkehrende Bürokratie zu senken — mit menschlicher Kontrolle an den Stellen, die rechtlich oder inhaltlich Urteilsvermögen erfordern.
Eigenständige Entwicklung eines wiederverwendbaren KI-Agenten-Frameworks (Skill-Harness): modulare Skills, Orchestrierung mehrerer Agenten, Session-Lebenszyklus sowie Sicherheits- und Review-Gates.
Ziel ist, KI in wiederkehrenden Wissens- und Verwaltungsaufgaben verlässlich und nachvollziehbar arbeiten zu lassen — mit dokumentierten Entscheidungen, Prüfschritten vor kritischen Aktionen und einer klaren Trennung der Rollen von Dokumentation, Skill, Automatisierung und Agent.
Bestandteile:
• Bibliothek wiederverwendbarer Skills für wiederkehrende Abläufe
• Multi-Agenten-Orchestrierung mit definierten Übergaben (Context-Handoffs)
• Review-Gates und Sicherheitsleitlinien vor heiklen oder destruktiven Operationen
• Strukturierte Wissensbasis und Living Documentation als gemeinsame Grundlage für Mensch und KI
Das Framework ist die Basis für konkrete Anwendungen (siehe KI-Assistent für Verwaltungsaufgaben) und wird laufend aus dem praktischen Einsatz weiterentwickelt. Teile der Arbeit sind als öffentliche Case Studies dokumentiert (github.com/marehaka).