25.10.2026 aktualisiert


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Senior iOS Software Engineer, AI-augmented. Legacy-Chaos in robuste Architekturen
Ramsen, Schweiz
Deutschland +1
Staatlich geprüfter Industrietechnologe (Datentechnik, Kommunikationstechnik)info: Deutschland, Schweiz
Über mich
Über 15 Jahre native iOS-Entwicklung in geschäftskritischen Umgebungen: öffentlicher Verkehr, Medizintechnik, Enterprise. Ich überführe komplexe Legacy-Systeme in robuste, testbare und modulare Architekturen (MVVM, Clean Architecture, TDD). Seit 2024 AI-augmented: agentische Workflows, MCP.
Skills
AI AgentsClean ArchitectureClean CodeApple IOSXcodeTest AutomationUnit TestingSoftware Design PatternsIos SdkModel View ViewmodelObjective-CScrumSOAPSQLiteUI Testing
Software-Entwicklung ist für mich ein Handwerk: nachhaltige Architektur, kompromisslose Code-Qualität, Abbau technischer Schulden. Testbarkeit ist dabei keine Nacharbeit, sondern Teil des Entwurfs (TDD, XCTest, XCUITest).
Seit 2024 arbeite ich AI-augmented, um dieses Engineering-Fundament schneller und reproduzierbar auf den Weg zu bringen: agentische Entwicklungs-Setups mit Claude Code, MCP und Subagenten-Orchestrierung; Prompt- und Context-Engineering als reproduzierbares Handwerk; self-hosted LLMs (Ollama) auf einem Docker-basierten Home-Lab; modell-agnostische Integration über GPT, Gemini und Llama.
Zwei eigene Swift-Kommandozeilen-Tools, realdate und mail2md, liegen als Open Source auf GitHub und sind per Homebrew installierbar, gebaut mit Swift 6 und Swift Testing, mit Akzeptanz-Tests am gebauten Binary. Sie machen eine Pipeline persönlicher Daten AI-ready und sind selbst AI-augmented entstanden.
Ich suche keine kurzlebigen Einsätze, sondern Mandate, bei denen Engineering-Qualität zählt: native Apple-Entwicklung, angewandte AI oder die Brücke dazwischen.
Architektur & Methodik
Clean Architecture, SOLID, Refactoring von Legacy-Code, Modularisierung, MVVM, Design Patterns.
Qualität & Testing
TDD, Test-Automatisierung, Swift Testing, XCTest, XCUITest, Code Reviews, CI/CD (Jenkins).
Core Tech (iOS/macOS)
Swift, SwiftUI, Combine, Concurrency, Objective-C, UIKit, CoreData, SQLite, REST, SOAP, JSON, XML.
AI-Engineering
Agentic Development-Workflows (Claude Code, Subagenten-Orchestrierung), Model Context Protocol (MCP), RAG / Knowledge Graphs, Prompt- & Context-Engineering, local LLMs (Ollama).
Systems & Tooling
Xcode, Instruments, Shell-Scripting, Git, SPM, CocoaPods, Docker, Jira/Confluence.
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2024
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherRussischMuttersprache
Projekthistorie
Schwerpunkt AI-augmented Software Engineering und moderne Swift-Architekturen.
- AI-Engineering / agentic Workflows: Aufbau eines durchdesignten agentischen Entwicklungs-Setups (Claude Code, MCP, Subagenten-Orchestrierung, RAG / Knowledge-Graphs); Prompt- & Context-Engineering als reproduzierbares Handwerk.
- Eigene Tools (Swift, macOS/CLI): realdate und mail2md als Open Source auf GitHub, installierbar per Homebrew; Swift 6, Swift Testing, Akzeptanz-Tests am gebauten Binary. AI-augmented gebaut; machen eine Pipeline persönlicher Daten AI-ready.
- Local-first AI-Infrastruktur: Self-hosted LLMs (Ollama), Docker-Orchestrierung, Enterprise-Grade Home-Lab (Ubiquiti UniFi Stack).
- Advanced iOS: Evaluierung von Swift 6 (Concurrency, SwiftData) durch prototypische High-Performance-Apps; Analyse von Migrationsstrategien für komplexe Codebases.
Entwicklung einer modularen Enterprise-App-Suite für das Gesundheitswesen (Pflege- und Anlagenmanagement, Medikamentenvergabe, Mahlzeitenbestellung).
- Architektur: Neue Screens abhängigkeitsfrei in MVVM mit Bindings umgesetzt und dokumentiert, als Grundlage für Blackbox-Tests und spätere Modularisierung.
- Qualitätssicherung: Einführung automatisierter UI-Tests.
Technologien: Swift, Combine, XCUITest, CocoaPods, SQLite, REST-JSON, Git.
"Herr Fillmann verfügte über ein umfassendes Entwickler-Fachwissen … Die abgelieferten Resultate waren stets von guter Qualität." – LOBOS Informatik AG, Feb. 2024
Entwicklung nativer macOS-Tools zur Automatisierung von Dateisystem-Operationen (Datenbereinigung, Duplikat-Erkennung) zur Vertiefung von Low-Level APIs.