Einsatzbereich:

• für den Maschinenbau-
• Entwicklung einer lokalen KI für ca. 100 Benutzer, die stromsparende AI-Rechner nutzen

Technologie & Umsetzung:

• Proof of Concept (POC) in Python
• Minimum Viable Product (MVP) in Rust und
• WasmEdge (optimale Portierbarkeit)
• Integration von RAG + LightRag mit Quant und
• ChromaDB + QdrantDB

Leistung & Architektur:

• Asynchrone Verarbeitung bei hoher Anzahl von KI-Benutzeranfragen
• Single Page Application (SPA) als GUI in React und Portierung nach Angular 19

KI-Webpräsenz als Kunden-Showroom

Einsatzbereich:

• Branding / Marketing Kunden

Ziel:

• Bereitstellung einer individuellen Webpräsenz
• als Showroom für jeden Kunden
• Minimierung des Entwicklungsaufwands pro
• Mandant durch eine eigens entwickelte SaaS-Lösung

Besonderheiten:

• Leicht auslieferbare, eigenständige
• Webpräsenz für jeden Kunden
• Implementierung von Multi-Faktor-
• Authentifizierung (MFA)
• Einfache Konfiguration der ?Cooperative
• Identity? in der GitLab-Pipeline
• Technologie & Deployment:
• Responsive Oberfläche mit Angular 19
• Backend in NestJS

Deployment auf der ?RENDER? Cloud

Im SAFe Umfeld Planung und Umsetzung als Senior Fullstack Developer in einem Sehr großen Team.

Konzept

DevOps, Test

KI-Applikation zur Vorhersage von Fehlerdiagnosen und möglichen Serverausfällen, im Bereich Automotive und Versicherungen.

Entwicklung der Machine Learning Plattform mit umfangreichen Dashboard und Monitoring Auswertungsmöglichkeiten.
Technische Konzeption und Koordinierung der Entwicklerteams.

Weiterentwicklung zur Mandantenfähigen - SaaS Lösung indem Funktionalität mit Kubernetes in der Cloud abgebildet wurde.

Konzeption und Neuentwicklung einer Applikation für die Bauteil- und Sachnummernverwaltung eines großen Automobilherstellers mit anschließender Migration der komplexen Daten- und Datenstrukturen.

Die Architektur wurde mit folgenden Mitteln umgesetzt:

• Backend: MicroService , Event-Sourcing, Quarkus Micro Profile, OpenAPI, gRPC* DB: CQRS, Postgresql JSON und HStore, ElasticSearch, Redis, Oracle*

• Frontend: Angular mit MonoRepro und Micro-frontend Architektur, Storybook mit Jest*

• Streaming: Kafka, IBM-MQ*

• Erstellung der Entwicklungsumgebung mit Hilfe von Docker, um unabhängige Entwicklungen der Kundeninfrastruktur zu ermöglichen

• CI/CD: OpenShift Docker Jenkins

Modellieren von Business Prozessen im Bereich Automotive für Produktion und Logistik Prozesse, sowie die Darstellung (Präsentation) des aktuellen Prozessstatus.

Gemeinsame Ausarbeitung der fachlichen Prozesse mit dem Fachbereich des Kunden.

Technische Umsetzung der Konzeption, Prototypen, Entwicklung und Rollout moderner Web-Components anstatt veralteter iFrames.

Entwicklung der erstellten BPM Abläufe.

Weiterentwicklung einer Mobil App für ein Startup-Unternehmen, dass es ermöglichte, die Socialmedia Applikation unter Freunden einfach über Handy zu teilen, um deren Verbreitung zu vergrößern.

Erfassung und Anzeige der:

• Nutzungstrends in Echtzeit

• Top Ten - Download

• Benachrichtigung wenn Freunde neue Apps installiert oder gelöscht haben.
  

Technische Konzepte im Backend:

• Google Cloud:

  • Firebase Realtime Database,

  • firebase hosting

  • Firbase Store

Google-API (Map, Playstore)

AWS, S3, EC2, IAM, Route-53 etc.

Backend

• Ruby On Rails, javascript Html SCSS

• PostgreSQL, Hstore, JSON

• Elasticsearch

Mobile Nativ:

• Android Java / Kotlin

• IOS Swift
  

Tracking und Analytics Auswertungen, Erstellung Marketing Strategie, Konzeption eines viralen Invite Systems.