13.05.2026 aktualisiert
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Full-Stack Web-/ App Developer and Designer - Firebase, AI, Cloud
Lohmar, Deutschland
Nur Remote
Abitur (Fachhochschulreife) - Gesamtschule LohmarÜber mich
Full-Stack-Entwickler, 19 Jahre, NRW. Habe drei eigene Apps solo oder im team gebaut und in den App Store gebracht: Vimmo, Canto und JOPO AI (Webapp). Geförderter Gründer (NRW-Stipendium). Studiere ab Herbst Business Engineering in Maastricht.
Skills
Ui-DesignGoogle CloudGoogle FirebaseFull Stack Entwicklung
Ich bin Jonas Poser — Full-Stack-Entwickler mit Fokus auf iOS-Apps, Web-Applikationen und KI-Integrationen. Ich baue keine Konzepte, sondern fertige Produkte: von der ersten Zeile Code bis zum Launch.
Eigene Produkte, die live sind:
JOPO AI – SaaS-Plattform zur Automatisierung von Google & Meta Ads für Agenturen (NRW-Gründerstipendium)
Vimmo – iOS-App zur Mietmarkt-Analyse (App Store, DE + NL)
Canto – KI-Klaviercoach iOS-App mit MIDI-Feedback (App Store)
Alle drei Produkte habe ich alleine entwickelt, jedoch oft mit anderen erfolgreich zusammengearbeitet— von Architektur, Backend und Datenbank bis zu UI/UX und App Store Deployment habe ich alles übernommen.
Was ich für Kunden umsetze:
→ iOS-Apps – SwiftUI, native Performance, App Store Deployment
→ Web-Apps & Dashboards – React, TypeScript, saubere UI
→ Backend & Infrastruktur – Firebase, Node.js, Google Cloud Run
→ KI-Integrationen – Vertex AI, Gemini, automatisierte Workflows
→ API-Anbindungen – Google Ads, Meta Ads, Stripe, StoreKit 2
Technologien:
Swift · SwiftUI · React · TypeScript · Node.js · Firebase · Google Cloud · Vertex AI · BigQuery · Python
Ich liefere sauberen Code, realistische Zeitpläne und kommuniziere proaktiv. Kein Overhead, keine Agentur-Bürokratie.
? Lohmar (NRW) · Remote bevorzugt · BSc Business Engineering, Maastricht University ab Sept. 2025
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischMutterspracheRussischGrundkenntnisse
Projekthistorie
Eigenständige Entwicklung einer nativen iOS-App (SwiftUI, MVVM, @Observable) zur Transparenz auf dem deutschen Mietmarkt — konzipiert als „carVertical für Wohnungen".
- KI-gestützter Immobilien-Report: Adresseingabe → automatisierte Analyse via Vertex AI Gemini 2.5 Flash mit Zensus-2022-Geodaten (100m-Raster, 94,4% Abdeckung) und OSM-Daten aus BigQuery
- Mietvertrags-Scanner: VisionKit-Dokumentenscan → lokale PDF-Komprimierung → Vertex AI Multimodal-Analyse → strukturiertes Ergebnis mit 6 Klausel-Typen; DSGVO-konform (auto-delete nach 15 Min)
- Viertel-Exploration mit Apple-Maps-Bottom-Sheet-Pattern und Stadtteil-Scoring für 1.649 deutsche Stadtteile
- Referral-System mit Universal Links (vimmo.me), Share Cards und StoreKit 2 Paywall (ohne RevenueCat)
- Backend: Node.js/TypeScript auf Cloud Run, Firebase Genkit, BigQuery-Tabellen (ETL Python)
Ergebnis: App Store Live (id6745404648) — über 100 Downloads in den ersten zwei Wochen nach Launch; 7 Apple-Ablehnungen bis zur finalen Freischaltung überwunden.
Entwicklung einer nativen iOS-App (SwiftUI, MVVM) zum Erlernen klassischer Klaviermusik – von der Konzeption bis zur Produktionsreife (Build 7, App Store Connect).
Kernaufgaben:
- Implementierung eines KI-Klaviercoaches auf Basis von Google Gemini 1.5 Pro (Vertex AI) mit taktgenauem Feedback, Text-to-Speech (GCP Neural2) und Spracheingabe (STT)
- Interaktives Notenrendering via Verovio WASM in WKWebView inkl. Swift-JS-Bridge für MIDI- und Mic-Pitcherkennung (CoreMIDI, AVAudioUnitSampler)
- Aufbau eines strukturierten Lernpfad-Systems (Journey-Chapters: Warmup, Passage, Exam) mit Fortschritts- und Mastery-Tracking in Firebase Firestore
- Integration von StoreKit 2 (In-App-Subscriptions, Paywall) ohne Drittanbieter
- DSGVO-konformes Datenschutzkonzept inkl. Daten-Export-Funktion
- Vollständige Lokalisierung (DE + EN) mit ~400 Localization Keys
Codebase: 144 Swift-Dateien · ~33.400 Zeilen
Eigenständige Entwicklung eines B2B SaaS-Produkts für Performance-Marketing-Agenturen von Grund auf — gefördert durch das NRW-Gründungsstipendium.
- Aufbau eines vollständigen Dashboards (React/TypeScript) mit 24/7-Kampagnen-Monitoring für Google Ads & Meta Ads (15-Min-Sync-Intervall)
- Entwicklung einer ML-Anomalie-Erkennung auf Basis von ARIMA-Modellen (BigQuery ML) für automatische Budgetabweichungs-Detection
- Integration der Google Ads API und Meta Marketing API inkl. Auto-Execute-Feature mit automatischem Rollback bei ROAS-Drop
- Implementierung einer KI-gestützten Forecast Engine (7-Tage-ROAS-Prognosen) und eines 10-Pillar Account-Audit-Systems
- Backend & Infrastruktur auf Google Cloud Run (europe-west4, DSGVO-konform) mit Vertex AI Gemini 2.5 (Pro + Flash)
Ergebnis: Produkt ermöglicht Campaign Managern die Betreuung von 10–50 Accounts statt 3–5 durch vollständige Automatisierung operativer Standardaufgaben.