Technisches Produkt, Plattformarchitektur & KI-gestützte Bereitstellung

Vom Produktbedarf zum Produktionsbetrieb. stajic.de vereint praxisnahe Softwareentwicklung, Plattformarchitektur, KI-Integration und strukturierte Projektabwicklung, um Ideen und Anforderungen in funktionierende digitale Systeme zu verwandeln.

Das Ziel ist nicht einfach der Bau einer weiteren Website oder das Anbinden von KI an eine bestehende Oberfläche. Das Ziel ist es, das Problem zu verstehen, die Bereitstellung zu strukturieren, die Architektur zu entwerfen, das System zu implementieren und es für den realen Betrieb vorzubereiten.— stajic.de

Wo technische Umsetzung auf Projektbereitstellung trifft

Der fachliche Schwerpunkt liegt an der Schnittstelle von technischem Produktdenken, Plattformarchitektur, Full-Stack-Engineering, KI-Integration und Projektabwicklung. Diese Kombination ermöglicht es, geschäftliche und produktbezogene Anforderungen direkt mit Architektur, Daten, APIs, Frontend-Implementierung, Infrastruktur und dem Produktionsbetrieb zu verknüpfen.

Mehr als zwei Jahrzehnte praktischer IT-Erfahrung werden durch formale Qualifikationen in Projekt- und Liefermanagement ergänzt: IPMA® Level D – Certified Project Management Associate und Professional Scrum Master I (PSM I).

Von der Anforderung zum laufenden System

Digitale Produkte sind selten eindimensionale Probleme. Eine effektive Bereitstellung erfordert, dass technische und organisatorische Ebenen miteinander verbunden bleiben.

GESCHÄFTS- / PRODUKTBEDARF ↓
ANFORDERUNGEN ↓
PROJEKT- / LIEFERSTRUKTUR ↓
ARCHITEKTUR ↓
DATENBANK / API ↓
FRONTEND ↓
KI-INTEGRATION ↓
DEPLOYMENT ↓
SEO / DISTRIBUTION ↓
PRODUKTIONSBETRIEB

Was wir entwickeln und liefern

• Technische Produkt- und Plattformarchitektur — Anforderungen, Systemgrenzen, Informationsarchitektur, Datenstrukturen, API-Konzepte und Betriebsdesign.
• Full-Stack-Anwendungen — moderne Frontend-, Backend-, Datenbank- und Integrationsschichten für Portale, interne Systeme und digitale Produkte.
• KI-gestützte Anwendungen — Integration lokaler und Cloud-basierter Modelle, Assistenten, intelligente Suche, Dokumenten-Workflows, RAG-orientierte Systeme und KI-gestützte Automatisierung.
• Plattform-Modernisierung — Restrukturierung oder Replatforming bestehender Systeme, wenn Architektur, Wartbarkeit, Performance oder Betriebskontrolle verbessert werden müssen.
• Datenbank- und Datenarchitektur — relationale und NoSQL-Systeme, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Prisma, strukturierte Daten und suchorientierte Architekturen.
• Infrastruktur und Deployment — Linux, NGINX, Apache, PM2, Docker, Git-basierte Workflows, Bereitstellung, Fehlerbehebung und Produktionsbetrieb.
• Technisches SEO und mehrsprachiges Publishing — Informationsarchitektur, Internationalisierung, Sitemap-Strukturen, Canonical-Strategien, strukturierte Daten und semantische Content-Systeme.
• Projekt- und Lieferstruktur — Anforderungen, Meilensteine, Risiken, Abnahmekriterien, Backlog-Strukturen, Validierung, Dokumentation und Betriebsbereitschaft.

KI als Anwendungsfunktion, nicht als Dekoration

Eine KI-Integration stiftet dann Nutzen, wenn sie einen echten Prozess, ein Produkt oder einen Entscheidungsweg verbessert. Der Fokus liegt daher nicht darauf, ein bestehendes CMS um einen generischen Chatbot zu erweitern, sondern kontrollierte KI-Funktionen entlang tatsächlicher Anwendungsanforderungen zu konzipieren.

Die praktische Arbeit umfasst OpenAI- und Codex-Integrationen, lokale LLM-Workflows, Ollama, Provider-Abstraktion, RAG-orientierte Architekturen, Dokumenten-Ingestion, intelligente Suche, Automatisierung sowie KI-gestützte Entwicklungs- und Publishing-Workflows.

In der Praxis entwickelte und betriebene Plattformen

Unabhängige Plattformen liefern den praktischen Nachweis in den Bereichen Architektur, Implementierung, Publishing, SEO, Datenbanken, Deployment und kontinuierlicher Betrieb. Es handelt sich dabei nicht um isolierte Demo-Projekte, sondern um Umgebungen, in denen reale Plattformkonzepte entwickelt und erprobt werden.

stajic.de

stajic.de ist die primäre fachliche und technische Plattform, die Softwareentwicklung, KI, technische Architektur, Implementierungs-Fallstudien und strukturiertes Wissen zur Enterprise-Projektabwicklung bündelt.

• Nuxt-basierte Plattformarchitektur
• Node/Nitro-Anwendungs- und API-Konzepte
• Prisma und PostgreSQL
• EditorJS-basiertes strukturiertes Publishing
• Mehrsprachige Informationsarchitektur
• Technisches SEO und semantische Content-Strukturen
• KI-gestützte Engineering- und Publishing-Workflows
• Linux- und NGINX-Produktionsbetrieb
• Enterprise Delivery OS Wissensarchitektur

loving.rocks

loving.rocks ist eine internationale Hochzeits- und Lifestyle-Plattform, die auf mehrsprachigem Publishing, semantischer Content-Architektur und strukturierten SEO-Pillars aufbaut. Das Projekt verbindet technische Plattform-Entwicklung mit Zielgruppenstruktur, Produktpositionierung und langfristiger Suchsichtbarkeit.

figure.rocks

figure.rocks ist eine sich entwickelnde Gaming- und Technologieplattform, die Gaming-Erfahrung, Hardware- und Software-Beratung, Networking, Performance-Themen, Sammlerstücke und verwandte Technologien vereint. Das Projekt bietet eine zusätzliche Umgebung für Plattform-, Taxonomie-, SEO- und Produktpositionierungsarbeiten.

Ausgewählte technische und produktbezogene Arbeiten

Aaasaasa AI Client

Desktop-KI-Client-Architektur, die Electron, TypeScript, sicheres IPC, verwaltete KI-Sidecars, lokale und Remote-Modelle, Streaming, Modellabstraktion und plattformübergreifendes Packaging kombiniert. Das Projekt untersucht die kontrollierte KI-Integration auf Anwendungsebene über isolierte Prompt-Experimente hinaus.

Enterprise Aaasaasa 0.1

Unternehmensplattform- und PoC-Arbeit, die SaaS- und API-Konzepte, CRUD, Internationalisierung, KI-Integration und Plattformarchitektur mit Anforderungen, Governance, Meilensteinen, Risiken, Stakeholdern, Validierung und formalen Projekt-Delivery-Methoden verbindet.

SenseFlow

Eigenständiges Produktkonzept, entwickelt durch strukturierte Discovery, mit aktuellem Fokus auf Scope, Annahmen, Roadmap-Struktur, nachvollziehbare Entscheidungen und technische Machbarkeit. Das Projekt wird zudem genutzt, um Product Discovery mit praxisnahen Jira- und Confluence-Workflows zu verbinden.

Projekt-, Produkt- und Delivery-Kompetenz

Die technische Umsetzung wird durch strukturierte Delivery-Methoden gestützt und nicht als separate Disziplin behandelt. Dies umfasst Anforderungsklärunge, Scope-Definition, Meilensteine, Risiko- und Chancenmanagement, Akzeptanzkriterien, Backlog-Struktur, Validierung, Stakeholder-Kommunikation, Architekturentscheidungen und operative Einsatzbereitschaft.

Zertifizierte Projekt- und Scrum-Kompetenz

• IPMA® Level D – Certified Project Management Associate — PM-ZERT / GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.; ausgestellt am 27. Juli 2026, gültig bis 26. Juli 2031.
• Professional Scrum Master I (PSM I) — Scrum.org; zertifiziert am 18. August 2026.

Jira und Confluence in der Delivery-Praxis

• Jira: Backlogs, Epics, Issues, Tasks, Workflow-Strukturen, Akzeptanzkriterien, Delivery-Tracking und Nachverfolgbarkeit.
• Confluence: Anforderungen, Architekturdokumentation, Decision Records, Scope, Roadmaps, Projektwissen und strukturierte Produktdokumentation.
• Git und GitHub: Versionskontrollierte Implementierung und technische Zusammenarbeit bei Plattform-, Nuxt-, Prisma- und KI-Client-Arbeiten.

Technologie im Kontext

Technologische Entscheidungen werden als Werkzeuge zur Umsetzung verstanden, nicht als das Produkt selbst. Die aktuelle Arbeit kombiniert typischerweise JavaScript, TypeScript, Vue, Nuxt, Node.js, PostgreSQL, Prisma, Linux, NGINX, APIs und moderne KI-Laufzeitumgebungen. Frühere und ergänzende Arbeiten umfassen PHP, Python, Django, MySQL, MongoDB, Solr, Docker, Apache, Three.js, OpenSeadragon und TensorFlow.

Wie die Arbeit strukturiert ist

1. Verstehen: Klären des eigentlichen Problems, der Zielgruppen, Einschränkungen, Stakeholder und des erwarteten Ergebnisses.
2. Strukturieren: Definieren von Anforderungen, Umfang, Prioritäten, Risiken, Akzeptanzkriterien und des Umsetzungsansatzes.
3. Architektur entwerfen: Konzeption von Informationsflüssen, Systemgrenzen, Datenmodellen, APIs, Infrastruktur und Betriebsanforderungen.
4. Implementieren: Entwicklung von Frontend, Backend, Integrationen, Datenbanken und KI-Funktionen dort, wo sie echten Mehrwert schaffen.
5. Validieren: Überprüfen von Funktionalität, Qualität, Annahmen, Leistung und Einsatzbereitschaft anhand definierter Kriterien.
6. Bereitstellen: Vorbereitung von Infrastruktur, Deployment, Observability, Sicherheit und Wiederherstellungswegen.
7. Betreiben und Verbessern: Reales Verhalten überwachen, Fehler beheben, Leistung optimieren, SEO und UX verbessern und das Produkt kontinuierlich weiterentwickeln.

Beruflicher Hintergrund

Die berufliche Erfahrung reicht von Netzwerken, Infrastruktur und Datenbanksystemen über Full-Stack-Webentwicklung und Plattformen für das digitale Kulturerbe bis hin zu aktueller Arbeit an KI-gestützten Plattformen und Produkten. Dazu gehören mehrere Jahre bei Deutsches Museum Digital sowie die eigenständige technische und plattformbezogene Entwicklung.

Der vollständige berufliche Werdegang, Zertifizierungen, technologische Kenntnisse und das Projektportfolio sind im Lebenslauf verfügbar.

Etwas bauen, das tatsächlich lauffähig ist

Bei der Arbeit an technischen Produkten, Plattformen, Modernisierungen oder KI-gestützten Anwendungen ist der Ausgangspunkt das Problem und nicht eine vorab festgelegte Technologie. Das Ergebnis sollte ein klarer Lieferpfad und ein System sein, das implementiert, verstanden, betrieben und weiterentwickelt werden kann.