29.05.2026 aktualisiert
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Lead Architect (ISAQB) | KI/LLM, Agentic-Engineering | RAG, Multi-Agent | Python, Kotlin, Rust, ...
Falkensee, Deutschland
Weltweit
DiplomÜber mich
22+ Jahre Software-Architektur, davon das letzte Jahr Vollzeit-KI. ISAQB-Lead-Architekt mit Enterprise-DNA (Mercedes, Daimler Truck). Habe zwei eigene KI-Produkte gebaut, bin kein Theoretiker! Ich verbinde Konzern-Standards mit moderner KI. Pragmatisch, ehrlich, zukunftsorientiert und lieferfähig.
Skills
AI AgentsRustRAGGitHub ActionsLLMOpenAIClean CodeJavaAPIsAgile FührungAmazon Web ServicesLinuxAmazon DynamoDBGitHubInformation Retrieval
Lead Software Architect mit 22+ Jahren Erfahrung in der Enterprise-Softwareentwicklung und Spezialisierung auf KI-Applikationen, Multi-Agent-Systeme und DSGVO-konforme LLM-Integration. ISAQB CPSA-FL zertifiziert, Management 3.0 zertifiziert.
KI & Machine Learning:
LLM-Integration (OpenAI, Anthropic Claude, Cerebras, lokale Modelle, GLM), Prompt Engineering, RAG, Embedding, Semantic Search, Vector Databases, Hybrid Search (BM25, Semantic), Reranking, Chunking-Strategien, Multi-Agent-Systeme, Agent-Orchestrierung, Agentic AI, Tool Use, MCP, Pydantic-AI, Ray Serve, Streaming (SSE) für LLM-Responses, PII-Detection, DSGVO-konforme KI-Pipelines, NER (Named Entity Recognition), eigenes ML-Modelltraining, OpenAI-kompatible APIs, Multi-Modal (Bilder, Text, Dokumente).
Software-Architektur:
ISAQB CPSA-FL, ARC42, Domain-Driven Design (DDD), Microservices, Event-Driven Architecture, Clean Code, SOLID, KISS, YAGNI, API-Design (REST, GraphQL, WebSocket, SSE), Skalierbarkeitsdesign, Lead Architect, Principle Architect, Solution Architecture, Enterprise Architecture, Agentic-Engineering.
Backend:
Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy, Ray Serve, pytest, async/await, Rust, Kotlin, Java, Spring Boot, Spring Cloud, Mockk, Mockito, Testcontainers, JUnit, Rust, Tauri, Node.js.
Frontend:
TypeScript, React 19, Angular, Vue.js, Aurelia, Vite, Tailwind CSS, Zustand, React Query, Jest, React Testing Library, HTML5, CSS3, Responsive Design.
Cloud & DevOps:
AWS (DynamoDB, Glue, Lambda, S3, SQS, SNS, CloudFormation, IAM, API Gateway, EC2, ECS), Docker, Docker Compose, Kubernetes, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Terraform, Infrastructure as Code, Monitoring, Observability.
Datenbanken & Messaging:
PostgreSQL, Redis, MongoDB, DynamoDB, Neo4j, Kafka, RabbitMQ, SQL, NoSQL, Graph Databases, Caching-Strategien.
Security & Compliance:
DSGVO/GDPR, PII-Shield, OAuth2, Keycloak, SSO, JWT, Rate Limiting, Datenschutz, Compliance-Architekturen, sichere LLM-Integration.
Methodik & Leadership:
Agile, Scrum, Kanban, Management 3.0, Teamführung, technisches Mentoring, Code Reviews, Pair Programming, High-Performance-Teams, Stakeholder-Management.
Branchen-Erfahrung:
Automotive (Mercedes-Benz, Daimler Truck), Fintech & Banking (LBBW, Sparkasse), Energiesektor, öffentlicher Sektor, eCommerce (B2B Marketplace), KI/AI (Agent Marketplace, DSGVO-konformer KI-Desktop-Harness in Rust+Tauri).
Eigene KI-Produkte (2025-2026):
KI-Agent Marketplace mit Multi-Agent-Orchestrierung, RAG-Pipeline, Hybrid Search, Streaming-Architektur. DSGVO-konformer KI-Desktop-Harness (Rust+Tauri) mit selbst trainiertem PII-Detection-Modell, OpenAI-kompatibler API und Multi-Agent-Spawning für Texte, Bilder und Dokumente.
Tools & Sonstiges:
Git, GitHub, GitLab, JIRA, Confluence, IntelliJ IDEA, VS Code, Cursor, Linux, Windows, PowerShell, Bash, Markdown, JSON, YAML, OpenAPI/Swagger.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Architektur und Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Desktop-App für Multi-Agenten-Orchestrierung (AI Harness, vergleichbar mit Claude Cowork, datenschutz-fokussiert). Tauri 2.x, Rust-Backend, Lit 3.x Web-Components-Frontend, OpenAI-kompatible API.
DSGVO-Kern (USP):
PII-Shield mit selbst trainiertem ML-Modell (NER) auf biographischen Daten. Automatische Erkennung und Schwärzung personenbezogener Daten vor Übermittlung an LLM-Provider.
Eigenes Agent-Framework in Rust:
Typsichere LLM-Interaktion, Tool-Execution, Streaming, Multi-Agent-Orchestrierung. Layered Prompt System (Guardrails, Methodik, User-Kontext), Trust-Escalation, Plugin-System für Domain-Agenten.
Backend:
Rust, SQLite, Tool-Sandbox für LLM-Code, Vision-Pipeline für Bild-Analyse, eigenes ML-Modell (PII/NER).
Frontend:
Lit 3.x Web Components, Shoelace UI, Streaming-Markdown, Drag & Drop mit Privacy-Pipeline, i18n.
Domain-Agenten (Multi-Agent Spawning):
Immobilien-Exposé-Agent (25+ Bilder, Exposé-Generierung), PARA-Wissensmanagement-Agent, Multi-Modal (Text, Bilder, Dokumente).
Qualität:
Architecture Guard Tests (CI-enforced Cross-Layer-Contracts), 10.000+ Tests, TDD, ADRs.
DevOps:
GitHub Actions, Auto-Updater mit Ed25519-Signierung.
Stack:
Rust, TypeScript, Tauri 2.x, Lit 3.x, Shoelace, SQLite, OpenAI-kompatibel, Machine Learning (PII/NER), Vite, Vitest, GitHub Actions
Architektur und Vollentwicklung einer verteilten Plattform (SaaS) auf Basis Microservice-Architektur (8+ Container).
System-Architektur:
React 19 Frontend, FastAPI Backend (Python 3.12), eigener Multi-Agent-Core auf Ray Serve, Embedding-Service (Qwen3 + Reranking), File-Worker, Sandbox-Executor (Docker-in-Docker mit Sysbox + GPU), MangoPay-Billing.
Storage: DynamoDB, PostgreSQL+PGVector, Redis (4-DB), MinIO (S3).
Multi-Agent-Orchestrierung (Ray Serve):
15+ spezialisierte Worker-Actors (Discovery, Planner, RAG-Search, Synthesis, Intent, Tool-Orchestrator, ReAct-Coding, Streaming u.a.).
FRAME-Pattern (Routing-Slip):
LLM-getriebene dynamische Agent-Sequenzen mit Anchor-Fast-Path und Full-Orchestration-Modus.
Layered Prompt Architecture mit Guardrails. Designed für Skalierung auf Millionen spezialisierter Agents.
RAG-Pipeline:
Hybrid Search (BM25 + Semantic), Reranking, Citation-System, multilinguale Intent-Detection.
Multi-LLM-Routing:
Provider-agnostisch (Cerebras, OpenRouter, Anthropic, OpenAI) mit Cost-Tracking.
Echtzeit-Streaming via SSE, DSGVO/AES-256/RBAC, JWT/bcrypt, ADRs, Spec-Driven Development, CI/CD via GitHub Actions.
Stack:
Python 3.12, FastAPI, Pydantic-AI, Ray Serve, React 19, TypeScript, DynamoDB, PostgreSQL+PGVector, Redis, MinIO, Docker, Cerebras, Qwen3-Embeddings, MangoPay
Architektur und Vollentwicklung eines Cloud-basierten Portals zur Ansteuerung und Datenerfassung von Batteriemanagementsystemen im Energiesektor. Single-Page-Application mit Echtzeit-Datenvisuali-
sierung und Single-Sign-On.
Verantwortung:
• Architektur-Entwurf des kompletten Systems
• Fullstack-Entwicklung (Frontend + Backend + Infrastruktur)
• Planung und Umsetzung Security-Konzept (SSO)
• Technische Beratung des Kunden
• Rolle als interner und externer Product Owner
Architektur:
Cloud-native, Single-Page-Application, Event-Streaming mit Kafka, Data-Warehousing mit Snowflake, BI-Visualisierung mit Apache Superset.
Stack:
Kotlin, TypeScript, Angular, Spring Boot, Snowflake, Apache Superset, Kafka, diverse AWS Services, Docker, GitHub, Gradle
Methodik:
Scrum, interner und externer Product Owner
Zertifikate
Siehe Profilanlagen -> Zertifikate.pdf
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