Den Betrieb verstehen
Mit den Menschen sprechen, die die Arbeit erledigen, und beobachten, was tatsächlich geschieht.
Engineering nah am Problem
Ich arbeite direkt mit Anwendern und Teams, um das Geschäft zu verstehen, die Lösung zu entwickeln und produktiv zu integrieren. Software, Cloud und KI für ein messbares Ergebnis.
Code ist ein Teil der Antwort. Zuerst müssen wir herausfinden, was Menschen ausbremst, wo Informationen verloren gehen, welche Regeln undokumentiert sind und woran wir erkennen, dass die Veränderung wirkt.
Genau dort arbeitet ein FDE: an der Schnittstelle von Business, Daten und Engineering — verantwortlich von der ersten Frage bis zur tatsächlichen Nutzung.
Mit den Menschen sprechen, die die Arbeit erledigen, und beobachten, was tatsächlich geschieht.
Die passende Lösung wählen — auch wenn die Antwort keine KI benötigt.
Mit einer Ausgangsbasis vergleichen: Zeit, Kosten, Qualität, Risiko und Nutzung.
Die Umsetzung endet nicht mit einer Demo. Sie endet, wenn die Lösung im Kontext funktioniert, Menschen sie nutzen können und das Team etwas Wiederverwendbares gelernt hat.
Den realen Prozess, die beteiligten Menschen, Ausnahmen und Einschränkungen verstehen, bevor Technologie vorgeschlagen wird.
Unklarheit in eine klare Hypothese, eine Ausgangsbasis und ein überprüfbares Ergebnis übersetzen.
Die kleinste Lösung entwerfen und umsetzen, die das wichtigste Risiko des Problems adressiert.
Daten, APIs, Identität und Infrastruktur verbinden, ohne die bestehende Umgebung zu ignorieren.
Nutzung, Zuverlässigkeit, Kosten und Geschwindigkeit prüfen, lernen und das Ergebnis wiederverwendbar machen.
Wert entsteht nicht durch das Sammeln von Werkzeugen. Er entsteht, wenn die richtigen Werkzeuge so verbunden werden, dass eine Idee der Realität standhält.
DISCOVERY
Interviews, Prozessanalyse, Anforderungen, Priorisierung, Metriken und Übersetzung zwischen technischen und operativen Teams.
BUILD
Backend, APIs, Automatisierung, Daten und vollständige Anwendungen mit Go, JavaScript, Java, Python und Rust.
SHIP
AWS, Container, Kubernetes, CI/CD, Observability, IAM, Netzwerke und betreibbare Architekturentscheidungen.
AUGMENT
Modelle, Agenten und Automatisierungen, wenn sie das System verbessern — mit Evaluation und menschlicher Kontrolle.
Angewandte Erfahrung
Ich habe vom funktionalen Support über Backend-Entwicklung und Automatisierung bis zur technischen Forschung gearbeitet. Diese Kombination macht sowohl das System als auch die Menschen sichtbar, die davon abhängen.
Ich erkannte eine Chance zur digitalen Transformation, arbeitete mit den ausführenden Personen zusammen und entwickelte ausgehend von den kritischsten Prozessen in aufeinanderfolgenden Iterationen.
Ich arbeitete an der Automatisierung von Supportkanälen mit Klassifikatoren, Entitäten und Intents — noch vor dem Aufstieg generativer KI.
Ich leitete Forschungsinitiativen und MVPs, um Werkzeuge, Frameworks und Strategien anhand transparenter, deterministischer Metriken zu vergleichen.
Arbeitsprinzip
Die beste Lösung ist nicht die auffälligste. Sie reduziert Reibung, lässt sich zuverlässig betreiben und hinterlässt ein besser vorbereitetes Team.