Eigenverantwortliche Fuehrung eines Einzelhandelsgeschaefts: Einkauf, Kalkulation, Warenwirtschaft und Lieferantenkommunikation.
Wiederkehrende Buero- und Abrechnungsablaeufe mit eigenen Python-Skripten automatisiert statt manuell erledigt.
Bestands-, Umsatz- und Lieferantendaten ausgewertet und als Entscheidungsgrundlage aufbereitet.
Aufbau und Betrieb eines eigenen Online-Handels: Sortiment, Preisgestaltung, Bestellabwicklung und Kundenkommunikation.
Anbindung mehrerer Schnittstellen ueber REST und OAuth 2.0; automatischer Abgleich von Bestellungen, Bestaenden und Versandstatus.
Erste eigene Python-Automatisierungen fuer Datenpflege und wiederkehrende Auswertungen; Einstieg in Linux-Serverbetrieb und Git.
AI Automation Engineer. Selbstständig seit 2019, Schwerpunkt seit 2025 auf KI-Automatisierung im Produktivbetrieb: Konzeption, Umsetzung und Betrieb in einer Hand.
KI und LLM: OpenAI API, Anthropic API, Function Calling, Structured Outputs mit Pydantic, Prompt Engineering, Context Engineering, RAG mit Embeddings und pgvector, promptfoo, LLM-as-a-Judge, Langfuse, LangGraph, MCP.
Backend: Python (OOP, asyncio), FastAPI, httpx, REST-API-Design, OAuth 2.0, Webhooks, event-getriebene Architekturen, Datenpipelines.
Daten: PostgreSQL inkl. pgvector, MySQL, SQLite, Datenmodellierung, Deduplizierung, Caching.
Infrastruktur und DevOps: Linux-Server, Docker, Caddy, systemd, TLS, Mail, Monitoring, fail2ban, Git, GitHub Actions, Cloud-Grundkenntnisse (AWS, GCP).
Frontend: TypeScript, Next.js, React, React Native (Expo).
Arbeitsweise: asynchron, Lieferung über Git, Englisch verhandlungssicher, Remote.
Eigenverantwortliche Fuehrung eines Einzelhandelsgeschaefts: Einkauf, Kalkulation, Warenwirtschaft und Lieferantenkommunikation.
Wiederkehrende Buero- und Abrechnungsablaeufe mit eigenen Python-Skripten automatisiert statt manuell erledigt.
Bestands-, Umsatz- und Lieferantendaten ausgewertet und als Entscheidungsgrundlage aufbereitet.
Aufbau und Betrieb eines eigenen Online-Handels: Sortiment, Preisgestaltung, Bestellabwicklung und Kundenkommunikation.
Anbindung mehrerer Schnittstellen ueber REST und OAuth 2.0; automatischer Abgleich von Bestellungen, Bestaenden und Versandstatus.
Erste eigene Python-Automatisierungen fuer Datenpflege und wiederkehrende Auswertungen; Einstieg in Linux-Serverbetrieb und Git.
AI Automation Engineer. Selbstständig seit 2019, Schwerpunkt seit 2025 auf KI-Automatisierung im Produktivbetrieb: Konzeption, Umsetzung und Betrieb in einer Hand.
KI und LLM: OpenAI API, Anthropic API, Function Calling, Structured Outputs mit Pydantic, Prompt Engineering, Context Engineering, RAG mit Embeddings und pgvector, promptfoo, LLM-as-a-Judge, Langfuse, LangGraph, MCP.
Backend: Python (OOP, asyncio), FastAPI, httpx, REST-API-Design, OAuth 2.0, Webhooks, event-getriebene Architekturen, Datenpipelines.
Daten: PostgreSQL inkl. pgvector, MySQL, SQLite, Datenmodellierung, Deduplizierung, Caching.
Infrastruktur und DevOps: Linux-Server, Docker, Caddy, systemd, TLS, Mail, Monitoring, fail2ban, Git, GitHub Actions, Cloud-Grundkenntnisse (AWS, GCP).
Frontend: TypeScript, Next.js, React, React Native (Expo).
Arbeitsweise: asynchron, Lieferung über Git, Englisch verhandlungssicher, Remote.