Projektstatus: laufend (Stand: September 2026).
Branche: Dienstleistungsbranche
Projektziel
Konzeption und Umsetzung einer KI-gestützten End-to-End-Plattform zur automatisierten Erfassung, Aufbereitung und Bewertung von Projektausschreibungen sowie zur Erstellung und Versandunterstützung konsistenter Bewerbungsunterlagen.
Aufgaben
? Verantwortung für Produktvision, Roadmap, Featureplanung, Priorisierung sowie Definition und Abnahme der Anforderungen als Product Owner und Hauptanforderer
? Konzeption, kritische Prüfung und Freigabe der Anwendungs- und Softwarearchitektur eines modularen TypeScript-Monorepos mit Frontend, API, Worker-Prozessen, PostgreSQL und Docker
? Intensive Steuerung von Codex über strukturierte Anforderungsklärung, Rückfragen, freigegebene Umsetzungspläne, klar begrenzte Arbeitspakete, parallele Sessions und Sub-Agenten
? Aufbau und kontinuierliche Pflege eines repositorybasierten Agent-Harnesses mit repositorybasierten Agentenanweisungen, kanonischer Anforderungs-, Architektur-, ADR-, Status- und TODO-Dokumentation, Routing-Regeln und Vorgaben zur Kontextökonomie
? Verpflichtende agentengestützte Pflege und Ausführung von Unit-, Smoke-, Regressions- und Playwright-Tests sowie formalen Dokumentationsprüfungen; Durchführung fachlicher User- und Akzeptanztests
? Entwicklung einer mehrquelligen Datenaufnahme für Projektausschreibungen mit automatisierter Normalisierung, Deduplizierung und KI-gestützter Anreicherung
? Konzeption und Umsetzung vielfältiger LLM-gestützter Anwendungsfunktionen, unter anderem zur Analyse und Bewertung von Projektausschreibungen sowie zum Profil-Matching, mit Prompt Engineering, RAG, Tool Calling, Structured Output und Human-in-the-loop
? Systematische Evaluation und Optimierung von Prompt- und Modellvarianten anhand wiederholter Testreihen, Ergebnisqualität, Tokenverbrauch und Kosten, insbesondere für häufig ausgeführte Matching- und Triage-Prozesse; Absicherung durch Logging und Retry-Mechanismen
? Konzeption robuster Worker- und Hintergrundprozesse mit persistenten Verarbeitungsständen, Fehlerbehandlung, kontrolliertem Wiederanlauf und nachvollziehbarem Betriebsstatus
? Integration von Google-Workspace-Schnittstellen, insbesondere Gmail API, Google Chat API und OAuth 2.0
? Aufbau des CI/CD- und Betriebsprozesses mit GitHub Actions einschließlich Build, Deployment, Rollback, Release- und Maintenance-Automatisierung sowie täglicher Datenbankbackups nach Google Cloud Storage
? Konzeption und Umsetzung eines eigenen MCP-Servers als standardisierte Schnittstelle, über die Agenten auf Funktionen und Daten der Anwendung zugreifen können
? Dokumentation der Anwendungs-, Komponenten- und Deployment-Architektur sowie ausgewählter Abläufe mit UML-Komponenten-, Sequenz- und Deployment-Diagrammen
Kundennutzen
? Schnellere und konsistentere Verarbeitung von Projektausschreibungen durch automatisierte Erfassung, Aufbereitung und KI-gestützte Anreicherung
? Fundierte und nachvollziehbare Auswahl geeigneter Projekte durch KI-gestützte Analyse und Abgleich von Projektanforderungen mit Beraterprofilen
? Reduzierter manueller Aufwand vom Projekteingang bis zur Erstellung, Prüfung und Versandunterstützung konsistenter Bewerbungsunterlagen
? Transparente Bearbeitungsstände und kontrollierte Abläufe durch integrierte Statusführung und menschliche Freigaben
? Wirtschaftlich skalierbare KI-Verarbeitung durch gezielte Optimierung von Ergebnisqualität, Tokenverbrauch und Betriebskosten
Methoden
Product Ownership; Requirements Engineering; Context Engineering; Agent-Harness; KI-gestützte Softwareentwicklung; LLM-Integration; RAG; Prompt Engineering; Tool Calling und Structured Output; Human-in-the-loop; LLM-Evaluation; MCP-Server-Entwicklung; CI/CD; Software-Architektur; UML
Technologien
TypeScript; React; Next.js; Node.js; Fastify; Prisma; PostgreSQL; Docker; Codex; Model Context Protocol (MCP); GitHub Actions; Terraform; Playwright; Google Cloud; Google Cloud Run; Google Cloud Storage (GCS); Artifact Registry; Google Compute Engine; Workload Identity Federation; Gmail API; Google Chat API; OAuth 2.0