Ein lokaler MacMini fungiert als zentrale KI- und Automatisierungsplattform für Produktivität, Entwicklung und Planung. Das System kombiniert , und einen zur sicheren, direkten Interaktion. KI-Modelle laufen lokal und ermöglichen datenschutzkonforme Verarbeitung. Der MacMini übernimmt allgemeine Assistenzaufgaben, Automatisierungen sowie Entwicklungs- und Planungsprozesse. Durch die Integration von wird die Plattform um strukturierte Softwareentwicklung, Code-Generierung und Architekturplanung erweitert.
Das System dient als persönliche AI-Workstation für operative, strategische und technische Aufgaben.
Entwicklung einer skalierbaren SaaS-Plattform für KI-gestützte Unternehmens-Chatbots. Multi-Tenant-Architektur mit mandantenbasierter Lizenzverwaltung.
Datenmanagement, Datenbanken & Lakehouse
? MSSQL, PostgreSQL, MongoDB
? Konzeption und Aufbau moderner Lakehouse-Architekturen (z. B. auf Azure)
? Design von Data-Warehouse- und Lakehouse-Datenmodellen (Star/Snowflake, Medallion-Architektur)
? Entwurf und Implementierung von Datenschnittstellen, Datenflüssen und Datenmodellen
? Entwicklung versionierter SQL-Transformationsschichten mit dbt (Data Build Tool) im Data-Warehouse-Umfeld
? Strukturierung von ELT-Transformationslogiken nach Best Practices (Modularisierung, Testing, Dokumentation mit dbt)
? Optimierung von Datenstrukturen, Datenpipelines und Performance
? Datenqualitätssicherung, Testing und Monitoring von Transformationsprozessen
Cloud & Data Integration
? Microsoft Azure (Azure Databricks, Fabric, Data Factory etc.)
? Design und Umsetzung skalierbarer ETL-/ELT-Prozesse
? Umsetzung von Lakehouse-Architekturen mit Databricks und Delta
? Cloud-Migration, hybride Architekturen und Systemintegration
? Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenplattformen
? Automatisierung von Workflows und Integration von AI-Services in der Cloud
? Entwicklung von Power Apps- und Power Automate-Lösungen
Business Intelligence & Data Analytics
? Power BI (Reports, Dashboards, DAX)
? Entwicklung fachlicher Datenmodelle, KPIs und semantischer Schichten
? Einsatz AI-gestützter Datenanalyse und Mustererkennung
? Datenaufbereitung und Visualisierung für Fachbereiche
Software Engineering (Mobile, Web & Desktop)
? Konzeption und Entwicklung plattformübergreifender Anwendungen im Rahmen von IDL-Projekten
? Architekturdesign und Umsetzung modularer, skalierbarer Applikationen
? Entwicklung serviceorientierter Backends (REST/APIs) und Integration in Daten- und Cloud-Plattformen
? Integration von Data-Engineering-Komponenten (APIs, Datenpipelines, AI-Services)
? Containerisierung, Deployment und CI/CD
? Sicherstellung von Code-Qualität, Wartbarkeit und Performance
IT-Projektleitung, Teamleitung & Anforderungsmanagement
? Leitung und Steuerung von IT-Projekten
? Führung und Koordination fachübergreifender Teams
? Anforderungsanalyse und Stakeholder-Management
? Prozessoptimierung in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und Kunden
AI Engineering & LLMOps
? Python-basierte Datenverarbeitung, Automatisierung und AI-nahe Entwicklung
? Entwicklung und Betrieb von AI-/LLM-Anwendungen (Prompt Engineering, RAG, Embeddings, Vector Search, Tool-Calling)
? API- & Service-Entwicklung sowie Containerisierung von AI-Workloads (FastAPI, Docker)
? CI/CD, IaC sowie Evaluation und Monitoring von AI-Systemen (Azure DevOps, Git, Terraform/Bicep, Qualität, Kosten, Sicherheit/Guardrails)
01/2026 - Heute
Position: Gründer
Firma: [Firmenname auf Anfrage]
Ein lokaler MacMini fungiert als zentrale KI- und Automatisierungsplattform für Produktivität, Entwicklung und Planung. Das System kombiniert , und einen zur sicheren, direkten Interaktion. KI-Modelle laufen lokal und ermöglichen datenschutzkonforme Verarbeitung. Der MacMini übernimmt allgemeine Assistenzaufgaben, Automatisierungen sowie Entwicklungs- und Planungsprozesse. Durch die Integration von wird die Plattform um strukturierte Softwareentwicklung, Code-Generierung und Architekturplanung erweitert.
Das System dient als persönliche AI-Workstation für operative, strategische und technische Aufgaben.
Entwicklung einer skalierbaren SaaS-Plattform für KI-gestützte Unternehmens-Chatbots. Multi-Tenant-Architektur mit mandantenbasierter Lizenzverwaltung.
Datenmanagement, Datenbanken & Lakehouse
? MSSQL, PostgreSQL, MongoDB
? Konzeption und Aufbau moderner Lakehouse-Architekturen (z. B. auf Azure)
? Design von Data-Warehouse- und Lakehouse-Datenmodellen (Star/Snowflake, Medallion-Architektur)
? Entwurf und Implementierung von Datenschnittstellen, Datenflüssen und Datenmodellen
? Entwicklung versionierter SQL-Transformationsschichten mit dbt (Data Build Tool) im Data-Warehouse-Umfeld
? Strukturierung von ELT-Transformationslogiken nach Best Practices (Modularisierung, Testing, Dokumentation mit dbt)
? Optimierung von Datenstrukturen, Datenpipelines und Performance
? Datenqualitätssicherung, Testing und Monitoring von Transformationsprozessen
Cloud & Data Integration
? Microsoft Azure (Azure Databricks, Fabric, Data Factory etc.)
? Design und Umsetzung skalierbarer ETL-/ELT-Prozesse
? Umsetzung von Lakehouse-Architekturen mit Databricks und Delta
? Cloud-Migration, hybride Architekturen und Systemintegration
? Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenplattformen
? Automatisierung von Workflows und Integration von AI-Services in der Cloud
? Entwicklung von Power Apps- und Power Automate-Lösungen
Business Intelligence & Data Analytics
? Power BI (Reports, Dashboards, DAX)
? Entwicklung fachlicher Datenmodelle, KPIs und semantischer Schichten
? Einsatz AI-gestützter Datenanalyse und Mustererkennung
? Datenaufbereitung und Visualisierung für Fachbereiche
Software Engineering (Mobile, Web & Desktop)
? Konzeption und Entwicklung plattformübergreifender Anwendungen im Rahmen von IDL-Projekten
? Architekturdesign und Umsetzung modularer, skalierbarer Applikationen
? Entwicklung serviceorientierter Backends (REST/APIs) und Integration in Daten- und Cloud-Plattformen
? Integration von Data-Engineering-Komponenten (APIs, Datenpipelines, AI-Services)
? Containerisierung, Deployment und CI/CD
? Sicherstellung von Code-Qualität, Wartbarkeit und Performance
IT-Projektleitung, Teamleitung & Anforderungsmanagement
? Leitung und Steuerung von IT-Projekten
? Führung und Koordination fachübergreifender Teams
? Anforderungsanalyse und Stakeholder-Management
? Prozessoptimierung in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und Kunden
AI Engineering & LLMOps
? Python-basierte Datenverarbeitung, Automatisierung und AI-nahe Entwicklung
? Entwicklung und Betrieb von AI-/LLM-Anwendungen (Prompt Engineering, RAG, Embeddings, Vector Search, Tool-Calling)
? API- & Service-Entwicklung sowie Containerisierung von AI-Workloads (FastAPI, Docker)
? CI/CD, IaC sowie Evaluation und Monitoring von AI-Systemen (Azure DevOps, Git, Terraform/Bicep, Qualität, Kosten, Sicherheit/Guardrails)
01/2026 - Heute
Position: Gründer
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