Karriereprofil
Quality Engineer und KI-Automatisierungsexperte mit 20+ Jahren Erfahrung in der Software-Qualitätssicherung und 4 Jahren spezialisierter KI-Entwicklung. Mein Schwerpunkt: Geschäftsprozesse durch messbare Automatisierung transformieren.
40+
Skills
Ökosystem, ein Hub
20+
Repos orchestriert
über 7 Projekt-Boards
Live
KI-Agent
dieser Lebenslauf antwortet selbst
In Enterprise-Projekten (DB Vertrieb, DVAG, TÜV Süd) habe ich an Quality-Monitoring, KI-gestützter Testautomatisierung und mit 24/7-Validierung abgesicherten Legacy-Migrationen mitgewirkt.
Heute verbinde ich Quality Engineering mit KI-Architektur: MCP- und A2A-Protokolle, Multi-Agent-Systeme und E-Invoicing-Plattformen nach EU-Standard — gebündelt in einem Automatisierungs-Ökosystem, das ein Orchestrierungs-Hub über 20+ Repositories, Agenten und Protokolle koordiniert. Einer dieser Agenten beantwortet diesen Lebenslauf live.
Dieses Wissen gebe ich weiter — in Entwickler- und Business-Workshops sowie als geladener Impulsgeber an der TU Darmstadt — und übersetze KI-Praxis für technische wie nicht-technische Zielgruppen.
PROJEKTE & LÖSUNGEN
Innovative KI-Lösungen und Automatisierungstools
AI & DevOps
AI Context Orchestrator — Multi-Repo Development Platform
Kernfunktionen:
• Context Orchestrator: ecosystem.yaml als Single Source of Truth für 20+ Repos, Kunden, Infrastruktur und Skills
• 40+ Skills: Log-Analyse, Deployment-Verifikation, Incident-Handling, E-Mail-Management, Meeting-Transkription, PDF/Zertifikat-Generierung, SharePoint-Integration
• Hook-basiertes Permission System: Smart Guard mit projektspezifischen Sicherheitsregeln (Branch-Schutz, Secret-Erkennung, Deployment-Gates)
• Strukturiertes Arbeits-Tracking: Automatische Dokumentation mit Tages-/Wochen-Archivierung und Cross-Project Kanban Board
• Cross-Repo Automation: Nahtlose Navigation und Operationen über Kunden-, Partner- und interne Repositories
• Open-Source-Schicht: Three-Tier-Architektur — ein generisches OSS-Skelett (MIT, in Vorbereitung) speist sich aus dieser Saat-Instanz, BKS-Overlay dazwischen.
Impact: Produktivitätssteigerung durch AI-gesteuerte Workflows — von Incident-Response bis Meeting-Protokollierung weitgehend automatisiert
Enterprise Integration
E-Invoicing Automation Platform
Kernfunktionen:
• Peppol Network Integration: Anbindung an europäisches E-Invoicing-Netzwerk via Storecove Access Point
• Multi-Format Support: ZUGFeRD, Factur-X, XRechnung, UBL 2.1, CII (EN 16931 konform)
• ERP-Kopplung: Automatische Übertragung an SAP ByDesign mit Validierung und Fehlerbehandlung
• Hexagonale Architektur: Domain-driven Design mit Ports & Adapters für maximale Testbarkeit
• Dual-Channel Inbound: Storecove Webhook (Push) + E-Mail Inbox (Pull) für redundante Verarbeitung
Impact: Produktives System — Peppol-Anbindung nach EN 16931, automatisierte Ein- und Ausgangsrechnungsverarbeitung über die Storecove-Strecke an SAP ByDesign.
Training & Workshops
Developer Workshop: AI-Agent Development & Integration
Workshop-Inhalte:
• Hands-on AI-Agent Development: Live-Coding mit Claude, Gemini, GPT-4o
• Next-Gen Protokolle: MCP & A2A Implementation für Enterprise-Integration
• Browser-Automation: Playwright-MCP für automatisierte Test-Generierung
• IDE-Integration: AI-Assistenz-Workflows — Claude Code als Primär-Stack, GitHub Copilot & VS Code im Tool-Vergleich
• Multi-Agent-Orchestrierung: JSON-RPC, Secure Agent Communication
• Praktische Demos: Jira-Integration, Elasticsearch-Abfragen, GitHub-Workflows
Deliverables: Vollständiger Quellcode, Folien, Hands-on-Übungen, Production-ready Templates
Consulting & Strategy
Enterprise AI-Beratung: Von der Strategie zur Umsetzung
Beratungsleistungen:
• Strategieentwicklung: Von der AI-Vision zur messbaren Umsetzungsroadmap
• Prozess-Analyse: Identifikation von Automatisierungspotenzialen, Quality-First Assessment
• ROI-Bewertung: Business Cases, Kosteneinsparungen, Amortisationsrechnung
• Executive Workshops: Hands-on Strategie-Sessions mit Live-Demo Business Cases
• Change Management: Team-Adoption, Schulungskonzepte, Widerstandsmanagement
• Umsetzungsbegleitung: Vom Konzept zur produktiven AI-Lösung
Deliverables: AI-Strategie-Template, ROI-Calculator, Implementierungs-Roadmap, Executive Workshop, Umsetzungsbegleitung
Quality Engineering
Quality Dashboard - Echtzeit-Übersicht
Quality Engineering
24/7 Automated Legacy Migration Validator: Dual-Run Quality Engineering
Das Problem: Komplexe Mainframe-Preiskalkulation mit Millionen von Kombinationsmöglichkeiten sollte sicher migriert werden - ohne Qualitätsverlust oder Datenfehler.
Die Lösung: 24/7 Dual-Run Validation System mit intelligenter Abweichungsanalyse
• Kontinuierliches Testing: Zufallsgenerierte Tests aller Variationen rund um die Uhr
• Real-time Monitoring: Live-Dashboard mit Abweichungserkennung bei jedem Deployment
• Vollständige Traceability: Jede Abweichung eindeutig geloggt mit technischem und fachlichem Kontext
• Automated Root Cause Analysis: Direkter Zugriff auf Kalkulationswege und Fehlerursachen
• Quality Intelligence: Kibana-Dashboards für End-to-End-Qualitätsübersicht
Ergebnis: Sichere Migration ohne Datenverlust, 24/7-Validierung aller Kombinationen und vollständige Transparenz über den Migrationsstatus
AI & Machine Learning
MCP - Model Context Protokoll & A2A
Python · TypeScript · LLMs · API Integration
AI & Quality Engineering
KI-gesteuerte Testautomatisierung
Python · OpenAI GPT-4 · Playwright · IDE Integration
AI & Machine Learning
Automatisierte NLP-Analyse von PDF-Dokumenten
Python · spaCy · NLTK · OpenAI GPT-4
Berufserfahrung
LLM Infrastructure Architect & Automation Engineer
BKS - AI Research & Development
Entwicklung eines LLM-orchestrierten Enterprise Development Ecosystems: Vollständig integriertes System für Knowledge Management, Project Automation und Development Workflows mit Claude, Gemini und OpenAI GPT.
Tools & Technologien
• LLM Orchestration: Claude (primär), Google Gemini, OpenAI GPT, Model Context Protocol (MCP), Google Agent Development Kit (ADK)
• AI Development Platform: Claude Code, Plugin-Architektur (Skills, Hooks, Commands, Agents), YAML/Markdown Configuration
• Multi-Agent: A2A Protocol, Orchestrator/Knowledge Agents, Agent Cards, JSON-RPC 2.0, SSE Streaming
• Backend: Python 3.13, FastAPI, uvx Distribution, Git Submodules
• Automation: GitHub Actions, GitHub GraphQL API, gh CLI
• Integration: SharePoint API, Clockify API, Elasticsearch, Natural Language Processing
• Development: Bash Scripting, jq, Docker, Multi-Agent Systems; orchestrierte Repos in Python, TypeScript, Rust und Go
Quality Engineering
TÜV Süd
Quality Engineering für eine Enterprise-Plattform zur KI-gestützten Dokumentenverarbeitung im Bereich Medizinprodukte-Zertifizierung (MDR/IVDR) mit AI-Chat-Integration und Daten-Pipeline-Automatisierung.
Tools & Technologien
• Testing: Behave, Playwright, TypeScript, Python, pytest, Page Object Model, Fixtures
• Monitoring: Azure Monitor Workbooks, KQL, Application Insights, Log Analytics
• Backend: FastAPI, Python, Pydantic, SQLModel, Azure Functions, Azure Service Bus
• Frontend: React, TypeScript, Vite, TanStack Router
• AI Integration: Azure OpenAI (GPT-4o), LangChain, Azure AI Search, Embeddings
• DevOps: Azure DevOps Pipelines, Git, Docker, Azure Blob Storage, Poetry
AI-getriebene Automatisierte QA-Umgebung für Energie-Infrastruktur
AkkuSwap Startup
QA-Führung für EU-weite Batterie-Tausch-Infrastruktur: AI-gestütztes Simulationswerkzeug für Batterietausch-Stationsnetzwerk mit Energie-Infrastruktur-Integration
Technischer Stack
• Infrastruktur: Linux, Docker, Azure OpenAI
• Automatisierung: pytest, AI-Code-Generierung Integrationsmuster
• Monitoring: Grafana, Azure Monitoring
• Energiesysteme: Batterietausch-Infrastruktur, Grid-Integrations-Simulation
Wichtige Erfolge
• Etablierung einer QA-Methodik für AI-gesteuerte Infrastruktursimulation
• Erstellung eines Test-Frameworks für kritische Systeme im Energiesektor
• Validierung des Proof-of-Concept mit messbaren Zuverlässigkeitsverbesserungen
Platform Quality Architect (CI/CD, Monitoring, Automation)
DVAG
Testmanagement & Testkoordination, sowie Einführung von CI/CD mit Aufbau von QualityGates** Koordination als Quality-Lead (übergreifendes QA-Team) inklusive Einarbeitung, Hilfestellung, Beratung, Schulung zur Einführung von Qualitätsmetriken und Testautomatisierung innerhalb der Pipeline, Teamübergreifend
Tools
• IntelliJ / Visual Studio Code
• Java / JavaScript / TypeScript
• Playwright / Gauge / Karate
• Python für die Aufbereitung und Analyse von Test- und Reportdaten
• CI/CD / GitHub – reusable workflows
• Helm / Container
• JIRA / Confluence
• Grafana
• Behavioral-Driven Development
• Consumer Driven Contracts (Pact.io)
Technical Lead & AI Automation Architect
BKS
Technische Leitung & Entwicklung: Konzeption und Umsetzung einer skalierbaren Automatisierungslösung für die Verarbeitung von E-Rechnungen und PDF-Rechnungen aus dem Postfach einer führenden Online-Jobplattform (unter NDA). Vollständige Verantwortung von der Anforderungsanalyse über die Implementierung bis zur Produktionseinführung.
Tools & Technologien
• Azure Functions: Serverlose Orchestrierung der Automatisierungs-Workflows.
• Python: Implementierung der Kernlogik für Datenextraktion, Klassifizierung und Integration mit automatisierten CI/CD-Prozessen, Paketierung und umfassenden Unit- sowie Integrationstests zur Qualitätssicherung.
• E-Invoicing: Peppol Network, Storecove API, ZUGFeRD/Factur-X, XRechnung, UBL 2.1, CII
• ERP Integration: SAP ByDesign, Salesforce
• Microsoft Graph API: Zugriff auf Outlook-Postfächer und SharePoint-Dokumentbibliotheken.
• GitHub: Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines und kollaborative Entwicklung.
• Kibana: Monitoring, Log-Analyse und Performance-Dashboards.
• Streamlit: Für die Entwicklung einer interaktiven Webanwendung zur Visualisierung.
• AI Automation: Claude AI, Custom Skills Development, Git Analysis, Natural Language Processing
• Protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), JSON-RPC 2.0
AI Engineering Lead & ML Solutions Architect
BKS im Auftrag für Ryze
Projektmanagement & Technische Leitung: Entwicklung und Einführung eines KI-gesteuerten E-Mail-Bots zur Automatisierung der Kundenkommunikation, KI-gestützte Verarbeitung eingehender E-Mails und Auslösen von Folge-Aktivitäten in bestehenden SAP-Systeme. Verantwortlich für die End-to-End-Projektkoordination und Teamsteuerung von der Idee bis zur Implementierung.
Tools & Technologien
• Azure Functions: Für serverlose Anwendungsarchitekturen und die Ausführung von ML-Modellen.
• Python: Hauptprogrammiersprache für die Entwicklung des E-Mail-Bots und der ML-Modelle.
• Microsoft Graph API: Für den Zugriff und die Verarbeitung von E-Mails im Microsoft Outlook 365.
• SAP API: Für die Abfrage von Kundendaten und die Kommunikation mit SAP-Systemen.
• GitHub: Für Versionskontrolle, CI/CD Pipelines und den kollaborativen Entwicklungsprozess.
• Kibana: Für das Echtzeit-Monitoring und die Analyse der Systemleistung.
• Streamlit: Für die Entwicklung einer interaktiven Webanwendung zur Systemüberwachung.
DevOps Quality Lead & Dashboard Architect
DB Vertrieb
Testmanagement, Testkoordination, Testautomatisierung - Agil (Kanban, Scrum, SAFE) Koordination als PO eines übergreifendes QA-Teams inklusive teamübergreifender Einarbeitung, Hilfestellung, Beratung, Schulung
Tools
• IntelliJ
• Java
• Cucumber / Cypress
• JMeter / Gatling
• CI/CD / GitLab CI / Jenkins
• Helm / Docker
• JIRA / Confluence
• Kibana / Grafana / Instana / Graylog
• Behaviour Driven Development
• Consumer Driven Contracts (Spring Cloud Contract)
• Ionic (Hybride App)
• Selenium
Performance Engineering Lead & Test Architect
DB Systel
Last und Performance Tests und Analyse - Testmanager, Testdesigner, Analyst Entwicklung, Durchführung und Analyse von Last und Performance Tests
Tools
• Visual Studio
• Eclipse
• JMeter
• GIT
• JIRA / Confluence
• Excel & Access VBS
• Schnittstellen: HTTP, WS, REST, MQ, JMS
Senior iOS Developer & Mobile Architect
Telekom
Senior iOS Developer Weiterentwicklung der Rebuild Version der Kundencenter App der Deutschen Telekom, Erweiterung um neue Funktionalitäten zur IFA.
Tools
• Xcode
• GIT
• JIRA
Quality Assurance Lead & Test Automation Architect
Siemens
QS, Testmanagement , Testautomatisierung, Requirements Engineering Es wurden insgesamt 5 Projekte als QA & Testmanager begleitet und erfolgreich eingeführt
Tools
• HP ALM
• HP UFT
• HP QC
• Quick Test Pro
Performance Test Engineer & Load Testing Specialist
ING-DIBA
Last und Performance Tester Ziel des Projektes ist die Konzeption und Entwicklung von LoadRunner-Scripts für den Lasttest von einem Bundle mit ca. 20 J2EE Applikationen in einem Bankportal
Tools
• Loadrunner
Performance Test Engineer & Quality Consultant
British Telecom, Mobiliar, DB-Systel, Sparkassen Informatik, Loyalty Partner, Telekom, Itelium, Deutsche Post, Postbank
Last und Performance Tester / Tester Verschiedene Projekte, überwiegend Last & Performance Tests
Tools
• Loadrunner
Vorträge & Workshops
Impulsvortrag: KI-gestützte Software-Entwicklung in der Praxis
TU Darmstadt — Fachgebiet Wirtschaftsinformatik · Praktikum „KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung“
04/2026Workshop: Entwicklung mit Generativen Sprach Modellen
Developer Workshop - Agenten-basierte Software-Entwicklung
06/2025Präsentation: Effiziente Dokumentation durch Automatisierung
Enterprise Präsentation - AI-gestützte Dokumentationsworkflows
04/2025Anwendungen von KI im Geschäftsumfeld
KI-Workshop zur Unternehmenseinbindung
2023