05.08.2026 aktualisiert
verifiziert
Premiumkunde
80 % teilweise verfügbarSenior Requirements Engineer & Enterprise Software Architect | AI Delivery & System Integration
Vaihingen, Deutschland
Vaihingen +50 km
Diplom-Wirtschaftsinformatiker (FH)Über mich
Ich mache aus unklaren, widersprüchlichen Anforderungen eine belastbare Spezifikation und einen umsetzbaren Plan. Danach begleite ich Architektur, Systemintegration und AI-gestützte Umsetzung bis zur technisch und fachlich geprüften Abnahme – mit überprüfbaren Entscheidungs- und Qualitätsgates.
Skills
AnwendungsarchitekturArchitekturClient-Server-ArchitekturSoftware ArchitectureRequirements EngineeringRequirements ManagementSoftware-Engineering-ProzessSoftwareentwicklungSoftware-ImplementierungSoftwareanforderungsanalyseSoftwareanforderungenSolution ArchitectureIntegration (Software)Enterprise Application IntegrationPrompt Engineering
Software-Komplexität unter Kontrolle
Ich mache aus unklaren, widersprüchlichen oder verteilten Anforderungen eine belastbare Spezifikation, klare Entscheidungen und einen Plan, den Fachbereich und Entwicklung gemeinsam tragen können.
Meine Leistungen
Requirements & Decision Sprint
Unklare Anforderungen erfassen, Widersprüche und Lücken sichtbar machen, Muss/Soll/Kann trennen und alle Beteiligten auf ein gemeinsames Zielbild bringen. Ergebnis: belastbare Spezifikation, dokumentierte Entscheidungen und priorisierter Umsetzungsplan.
Governed Implementation
Requirements Engineering, Spezifikation, Enterprise- und Integrationsarchitektur, Umsetzung, Reviews und technisch wie fachlich geprüfte Abnahme. AI beschleunigt die Arbeit, menschliche Entscheidungs- und Qualitätsgates bleiben verbindlich.
Architecture & Operability Partnership
Architekturpflege, kritische Reviews, Fehleranalyse, Wissensrekonstruktion, Dokumentation und Übergabe in klarer Kadenz.
Typische Situationen
• Ein Vorhaben steckt zwischen Fachbereich und IT fest
• Anforderungen sind unklar, widersprüchlich oder über viele Quellen verteilt
• Legacy und Cloud müssen koexistieren
• Integrationen liefern unvollständige oder unzuverlässige Daten
• AI-gestützte Softwareentwicklung soll schneller werden, ohne Qualitäts- und Kontrollverlust
Nachweisbare Schwerpunkte
• Requirements Engineering, Refinement und Technical Product Responsibility
• Anforderungserhebung, Prämissenkritik und Stakeholder-Konsolidierung
• Spezifikation, Akzeptanzkriterien und nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen
• Enterprise-, Solution- und Integrationsarchitektur
• API- und Systemintegration über gewachsene Anwendungslandschaften
• Root Cause Analysis, Troubleshooting und betriebsnahe Fehleranalyse
• Agentic Software Development und Multi-Agent Engineering Workflows
• Human-in-the-loop Reviews, Qualitätsgates und nachvollziehbare Entscheidungen
• Wissensrekonstruktion, technische Dokumentation, Runbooks und Übergabe
• Stakeholder-Kommunikation zwischen Business, Entwicklung, Architektur und Betrieb
Technologien und Methoden
Requirements Engineering, Business Analysis, Refinement, User Stories, Akzeptanzkriterien, Spezifikation, Product Ownership, Architekturentscheidungen, TypeScript, Node.js, Python, REST APIs, SQL und NoSQL, Cloud- und Container-Plattformen, CI/CD, GitHub, Azure DevOps, RAG, LLM-Anwendungen, Prompt Engineering, Tool Calling, AI Agents, Multi-Agent Workflows, MCP, Claude Code, OpenAI Codex, automatisierte Tests, Spec-driven Development, Agile Delivery.
Rahmen
Diplom-Wirtschaftsinformatiker (FH), seit über 20 Jahren in Softwareentwicklung, Produktverantwortung und Architektur. Einsatz bevorzugt remote ab 80 %.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2003
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Requirements Engineering und Architektur zur Cloud-Erweiterung einer über 30 Jahre gewachsenen Dispositionslösung.
Ausgangslage: Das On-Premise-System sicherte den Tagesbetrieb. Neue Cloud-Funktionen mussten sich ohne Unterbrechung integrieren. Anforderungen lagen als Überschriften, Mock-ups und verteiltes Wissen vor.
Persönlicher Beitrag:
- Anforderungen in On-site-Workshops geklärt und mit dem Entwicklungsteam verfeinert
- KI-basierter Anforderungs- und Umsetzungsprozess mit PRDs, Implementierungsplänen und verbindlichen Human-Review-Gates
- 30+ Architektur- und Technikentscheidungen dokumentiert, später formal als ADRs
- Zielarchitektur mit CDC, transaktionaler Synchronisation, Event/Message Bus, Cloud Functions, Microservices und Cloud Storage sowie signiertes C4-Modell und 126 Explorationen erarbeitet
- Bridge für die bidirektionale, ereignisgesteuerte Integration von Bestand, Cloud und unternehmenseigenem WMS konzipiert
- Agentische Entwicklungsmethodik und KI-Agenten für Analyse, Spezifikation, Architektur und QA entwickelt
- Trace- und Diagnosewerkzeuge sowie Post-Mortems für nachvollziehbares Inter-System-Verhalten erstellt
Ergebnis: Produktiver Go-live mit Tourenberechnung, Frachtenbörsenintegration und digitalem Lieferschein. Die Cloud-Anwendung ersetzt den manuellen Planungsprozess und kommuniziert über EDI sowie E-Mail/PDF. 40+ Bestandsschnittstellen, 10+ Cloud-Komponenten, vier Plattformen und WMS-Integration; der Bestand blieb in Betrieb.
Kompletter Neubau einer mobilen Anwendung für iOS und Android zur Überwachung von Versorgungsbatterien.
Ausgangslage: Der Quellcode der bisherigen App war nicht mehr verfügbar. Zwei Gerätegenerationen verwendeten technisch inkompatible Bluetooth-Protokolle, die nur lückenhaft dokumentiert waren. Die neue App sollte sämtliche bisherigen Funktionen sowie neue Features abdecken.
Persönlicher Beitrag als Generalunternehmer:
- Requirements Engineering und Klärung von Schwellwerten, Warnlogik und Systemgrenzen
- Lösungsarchitektur und Technologieentscheidung nach Feldtests mit realer Hardware
- Reverse Engineering beider proprietärer Geräteprotokolle aus echten Datenströmen
- Gemeinsame Abstraktionsschicht für beide Gerätegenerationen
- Cross-Plattform-Entwicklung für iOS und Android
- KI-gestützte Entwicklung mit spezifikationsgetriebenem Vorgehen, spezialisierten Agenten sowie verbindlichen menschlichen Review- und Qualitätsgates
- Testkampagnen an realer Hardware, Felddiagnose, Releasevorbereitung und App-Store-Auslieferung
Ergebnis: Eine neue Cross-Plattform-App, die beide Gerätegenerationen transparent unterstützt und bei Endkunden sowie intern für Tests und Weiterentwicklung eingesetzt wird. Diagnose- und Testmechanismen ermöglichen die Prüfung der Fachlogik auch ohne permanent verfügbare Hardware. Die KI-gestützte Entwicklung beschleunigte Analyse und Umsetzung, ohne die menschliche Prüf- und Freigabeverantwortung abzugeben.
Konzeption und Umsetzung einer Datenplattform für Energie- und Verbrauchsdaten an einem Unternehmensstandort.
Ausgangslage: Maschinen, Zähler und externe Systeme lieferten heterogene Daten. Eine belastbare Grundlage für operative Entscheidungen fehlte. Gleichzeitig sollte die neue Daten- und Analyseplattform in eine von uns bereits in einem früheren Projekt entwickelte Anwendung mit Maschinen- und Anlagenanbindungen über OPC UA integriert werden. Diese zog ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs auf eine zentral betriebene, containerbasierte On-Premise-Infrastruktur um.
Persönlicher Beitrag als Generalunternehmer:
- Requirements Engineering mit Fachbereich, Leitung und interner IT
- Ziel- und Systemarchitektur sowie technische Programmplanung
- Erschließung und Integration von Maschinen-, API- und Zählerdaten
- Aufbau von Datenmodell, Aggregationslogik und Energie-Dashboard
- Reverse Engineering einer unzureichend dokumentierten Herstellerschnittstelle
- Entwicklung, automatisierte Tests, Datenqualitätsprüfung, Deployment und Betriebsübergabe
Ergebnis: 10+ Aggregate und sechs externe Datenquellen wurden zusammengeführt. Die Plattform aktualisiert die Daten täglich über fünf Aggregationsebenen – vom Einzelgerät bis zur Gesamtübersicht des Standorts. Die Niederlassungsleitung erhielt erstmals eine belastbare Datenbasis für ihre Entscheidungen. Der Altbetrieb lief während des Umzugs weiter.