Technisches Produkt, Plattform & KI-Services

Ich arbeite an der Schnittstelle von technischem Produktdesign, Plattformarchitektur, Softwareentwicklung, KI-Integration und strukturierter Umsetzung. Der Wert liegt nicht darin, diese als separate Leistungen zu behandeln, sondern sie von Anforderungen und Systemgrenzen über Implementierung, Deployment und Betrieb hinweg zu verbinden.

Kernleistungsbereiche

Technische Produkt- und Lösungsarchitektur

Produktziele und Anforderungen in ein umsetzbares technisches Design übersetzen. Dies kann Systemgrenzen, nicht-funktionale Anforderungen, Datenmodelle, API-Verträge, Integrationsstrategie, Identität und Autorisierung, KI-Grenzen, Deployment-Topologie und Architekturentscheidungen umfassen.

Plattformarchitektur

Wiederverwendbare technische Grundlagen entwerfen, anstatt dasselbe Problem in jedem Feature unabhängig zu lösen. Relevante Bereiche umfassen Multi-Tenant-Systeme, gemeinsame Dienste, Berechtigungsmodelle, strukturiertes Publishing, Provider-Abstraktion, modulare APIs, mehrsprachige Architektur und wiederverwendbare KI-Fähigkeiten.

Softwareentwicklung und Full-Stack-Implementierung

Webanwendungen und Plattformfähigkeiten über Frontend, Backend, Datenbanken und APIs hinweg implementieren. Aktuelle Arbeiten verwenden häufig Nuxt, Vue, TypeScript, Node.js, Nitro, Prisma und PostgreSQL, mit Python und anderen Technologien, wo sie die bessere technische Wahl sind.

• Geschäfts- und interne Anwendungen
• Kunden- und Partnerportale
• Administrationsoberflächen und Dashboards
• Multi-Tenant- und SaaS-orientierte Systeme
• APIs und Integrationsdienste
• Workflow- und Dokumentenanwendungen
• Strukturierte Publishing-Plattformen
• Commerce- und produktorientierte Plattformkomponenten

KI-Integration und KI-Systemarchitektur

KI als Teil einer Anwendungsarchitektur integrieren und nicht als isolierten API-Aufruf. Dies umfasst gehostete und lokale Modelle, Provider-Abstraktion, Retrieval, Tools, Agenten, Berechtigungen, strukturierte Ausgaben, Evaluierung, Observability und kontrolliertes Laufzeitverhalten.

• Lokale, gehostete und hybride KI-Architekturen
• Modell- und Provider-Abstraktion
• RAG und Integration externen Wissens
• Agenten- und toolbasierte Workflows
• Lokale KI-Clients und kontrollierte Laufzeitumgebungen
• Strukturierte Extraktion und Klassifizierung
• KI-gestütztes Publishing und Wissens-Workflows
• Validierung und Fehlerbehandlung auf Anwendungsebene

RAG, Suche und Wissenssysteme

Retrieval- und Wissensschichten entwerfen, die Anwendungen und KI-Systeme mit externen Informationen verbinden. Dies kann Ingestion, Chunking, Metadaten, lexikalische und semantische Suche, Embeddings, Reranking, Provenienz, Source-of-Truth-Konzepte, berechtigungsbewusstes Retrieval und Kontextvorbereitung umfassen.

Daten, APIs, Identität und Autorisierung

Die Daten- und Zugriffsgrenzen hinter einer Anwendung entwerfen und implementieren: relationale Modelle, Prisma und PostgreSQL, APIs, Integrationsverträge, Authentifizierung, RBAC, mandantenbewusste Autorisierung und Datenflüsse auf Anwendungsebene.

Plattformmodernisierung und Replatforming

Bestehende Systeme müssen nicht immer ersetzt werden. Architektur kann oft schrittweise verbessert werden durch klarere Grenzen, Framework-Modernisierung, Datenbank- und API-Umstrukturierung, Deployment-Bereinigung, Performance-Arbeit und Migrationsplanung.

Strukturiertes Publishing, mehrsprachige Systeme & technisches SEO

Content-Architektur gehört zur Plattform. Mehrsprachiges Routing, kanonische URLs, hreflang, Sitemaps, strukturierte Daten, interne Verlinkung, EditorJS-Inhaltsmodelle und semantische Taxonomien können zusammen mit der zugrunde liegenden Anwendung entworfen werden, anstatt nach der Entwicklung hinzugefügt zu werden.

Infrastruktur & Produktionsbetrieb

Ein System ist nicht fertig, wenn der Code kompiliert. Deployment, Linux-Laufzeitverhalten, Reverse-Proxies, NGINX, Prozessverwaltung, Netzwerk, Logging, Backups, Migrationen und Fehlerbehebung sind Teil der Produktionsarchitektur.

Technische Lieferung & Projektstruktur

Architektur und Implementierung können mit Anforderungen, Meilensteinen, Risiken, Abnahmekriterien, Backlog-Struktur, Validierung und Lieferdokumentation verbunden werden. IPMA® Level D und Professional Scrum Master I bieten formale Methoden, die die Ingenieursarbeit ergänzen.

Von der fokussierten Aufgabe zum vollständigen Produktpfad

Ein Engagement muss nicht jede Ebene abdecken. Es kann mit einem Architektur-Review, einer schwierigen Backend-Komponente, einer RAG-Pipeline, einem Frontend-Feature, einer KI-Integration, einer Migration oder einem Infrastrukturproblem beginnen. Der Unterschied ist, dass Entscheidungen mit Blick auf die umgebende Produkt- und Plattformarchitektur getroffen werden.

Implementierungsnachweise

Der technische Ansatz wird durch Systeme demonstriert, die ich entwerfe, baue und betreibe: stajic.de, loving.rocks, figure.rocks, bazify.com, Aaasaasa AI Client, SenseFlow und damit verbundene Architektur- und Implementierungsarbeiten. Diese Projekte zeigen verschiedene Probleme in den Bereichen Publishing, mehrsprachige Systeme, KI-Integration, Berechtigungen, Daten, Infrastruktur und Produktlieferung.

Technische Grundlage

Aktuelle Arbeiten kombinieren häufig TypeScript, JavaScript, Nuxt, Vue, Node.js, Nitro, Prisma, PostgreSQL, Electron, Linux, NGINX, Docker, REST-APIs, OpenAI-Integrationen und lokale LLM-Laufzeitumgebungen einschließlich Ollama. Weitere Technologien werden je nach System ausgewählt und nicht als feste Anforderungen verwendet.