AI Engineering · Softwarearchitektur · Datenplattformen · Cloud Native

AI Engineer und Full-Stack-Architekt.
Ich bringe KI über den Prototyp hinaus.

Seit über 15 Jahren baue und betreibe ich Software: Anwendungen, Datenplattformen und Cloud-Infrastruktur, vom Architekturentwurf bis in den laufenden Betrieb. Heute arbeite ich vor allem an KI-Systemen — LLM-Anwendungen, RAG, Agenten. Der schwierige Teil daran ist selten das Modell, sondern Datenqualität, die Anbindung an gewachsene Systeme, Evaluierung, Kosten und Betrieb. Das ist Handwerk aus meinen fünfzehn Jahren davor.

LLM / RAGKI-AgentenMLOpsTypeScriptAngular / ReactJavaPythonKubernetesAzure / AWS

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Erfahrung u.a. in Projekten für

Porsche

Lidl

KUKA

Agilent Technologies

GC Gruppe

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Ausgewählte Projekte

Fünf Projekte aus den letzten Jahren.

Projekte, in denen ich entwickelt, die Architektur verantwortet oder technisch geleitet habe — von KI-Agenten und Datenplattformen bis zu komplexen Full-Stack-Anwendungen. Ich ordne die Projekte hier keinem Auftraggeber zu, weil die meisten unter NDA stehen.

PROJEKT 01

Website-Baukasten, tausende Websites im Betrieb

Plattform-Architektur · Automatisierung · Betrieb

React / Next.jsTypeScriptKubernetesMongoDBLLM-APIs

Kurz gesagt

Eine Plattform, die Kundenwebsites automatisiert aus dem Vertrieb heraus erzeugt und ihre laufende Pflege vereinfacht.

Mein Beitrag

Plattformarchitektur, technische Leitung und Entwicklung zentraler Editor- und Automatisierungsfunktionen.

Ergebnis

Tausende Websites mit je 10 bis 30 Unterseiten im produktiven Betrieb. Neue Auftritte und viele Kundenänderungen entstehen ohne Zwischenschritt in der Entwicklung.

Technische Details

Drag-and-drop-Editor mit verschachtelten Komponenten, Responsive-Breakpoints, Live-Vorschau, Undo/Redo mit Versionierung, Templating, Theming und Medienverwaltung auf einem headless Datenmodell unter React, Next.js und MongoDB. Eine ergänzende KI-Funktion setzt natürlich formulierte Änderungen innerhalb des kontrollierten Designsystems um. Dazu kommen ein Vertriebskonfigurator, Provisionierung aus Salesforce über n8n sowie Deployment und Betrieb auf Kubernetes.

PROJEKT 02

Agentic BI: Unternehmensdaten in natürlicher Sprache befragen

Business Intelligence · KI-Agenten · Datenplattform

AirbytePostgreSQLMongoDBMetabaseLLM-APIs

Kurz gesagt

Ein vollständiges BI-System, das verteilte operative Daten in einer gemeinsamen Datenbasis zusammenführt. Neben festen Kennzahlen und Dashboards beantwortet ein KI-Agent auch individuelle Fragen in natürlicher Sprache.

Mein Beitrag

Konzeption und vollständige Entwicklung der ETL-Pipelines, Datenaufbereitung, Kennzahlenlogik, Metabase-Auswertungen und des BI-Agenten.

Ergebnis

Das System dient heute als gemeinsame Grundlage für komplexe operative und strategische Entscheidungen. Wiederkehrende Fragen werden über Metabase ausgewertet; neue Fragestellungen lassen sich mit dem Agenten untersuchen, ohne zuerst einen eigenen Report entwickeln zu müssen.

Technische Details

Die operativen Daten liegen in mehreren lokalen MongoDB- und PostgreSQL-Systemen. Verschiedene ETL-Pipelines übernehmen diese Daten über Airbyte, bereiten sie für die Analyse auf und führen sie in einer zentralen PostgreSQL-Datenbasis zusammen. Darauf bildet Metabase die wiederkehrenden Kennzahlen, Dashboards und interaktiven Auswertungen ab.

Für Fragen, die noch nicht als Report vorbereitet sind, ergänzt ein KI-Agent die klassische BI-Oberfläche. Er übersetzt natürlich formulierte Fragestellungen im Hintergrund in SQL, fragt die gemeinsame Datenbasis ab und bereitet das Ergebnis verständlich auf. So deckt das System sowohl stabile Standardauswertungen als auch spontane Analysen ab.

PROJEKT 03

Agent-Ready CRM: ein KI-Agent, der weiß, wann er nachfragen muss

KI-Agenten · Systemarchitektur · ERP-Integration

Next.jsTypeScriptPostgreSQLPrismaLLM-APIs

Kurz gesagt

Ein CRM, in dem ein KI-Agent nicht nur Texte vorschlägt, sondern auf denselben Geschäftsprozessen und Daten wie das Team arbeitet.

Mein Beitrag

Konzeption und Entwicklung von CRM, ERP-Synchronisation, Agentenlogik und kontrollierter Wissensbasis.

Ergebnis

Routinevorgänge laufen automatisiert; unsichere Entscheidungen landen begründet beim Team. Das ERP bleibt das führende System.

Technische Details

Multi-Tenant-CRM mit Next.js, TypeScript und PostgreSQL, über eine Sync-Engine bidirektional an weclapp angebunden. Kontakte, Angebote, Aufträge und E-Mail-Threads bleiben abgeglichen. Der Agent prüft Vorgänge, erkennt Dubletten, führt Prozesse weiter und beantwortet Anfragen aus einem Second Brain. Unterhalb einer Sicherheitsschwelle fragt er nach; ein Auditor-Agent kontrolliert seine Arbeit und die Aufnahme neuen Wissens.

PROJEKT 04

Datenplattform mit GenAI: Massenoperationen in Salesforce, ERP und Datenbanken

Automatisierung · Schnittstellen · Sandbox

Python / FastAPIReactLLM-APIsREST-APIsSandboxing

Kurz gesagt

Komplexe Massenänderungen in Salesforce, ERP und Datenbanken per natürlicher Sprache — mit Vorschau statt blind ausgeführtem Skript.

Mein Beitrag

Konzeption und Entwicklung von Ausführungs-Engine, Sandbox, Konnektoren und Freigabeprozess.

Ergebnis

Keine generierte Änderung erreicht ein echtes System, bevor ein Mensch den Vorher-nachher-Diff bestätigt hat. Rollback und Tests sichern den Prozess zusätzlich ab.

Technische Details

Ein Sprachmodell plant die Operation und erzeugt ihre Logik. Sie läuft zuerst nur lesend in einer OS-isolierten Sandbox ohne Netzzugriff; geschrieben wird erst nach Bestätigung des Diffs und mit Rollback auf den Vorzustand. Zielsysteme werden über Konnektoren angebunden, deren erlaubte Schreibfelder ein Mensch freigibt. FastAPI-Backend, React-Frontend, Mandantentrennung und verschlüsselte Credentials.

PROJEKT 05

Mandantenportal für ein Anwaltsunternehmen: Akten lesen, markieren, gemeinsam bearbeiten

Full-Stack-Entwicklung · Dokumentenverarbeitung · Zusammenarbeit

JavaSpring BootOCRPDF-VerarbeitungREST-APIs

Kurz gesagt

Ein Portal, in dem Mandanten und Kanzlei dieselben Dokumente einsehen, markieren und gemeinsam bearbeiten — auch wenn die Akte als gescanntes PDF ankommt.

Mein Beitrag

Konzeption und Entwicklung von Portal-Backend, Dokumenten-Pipeline und den Anzeige- und Annotationsfunktionen.

Ergebnis

Mandanten und Kanzlei arbeiten am selben Dokument statt an E-Mail-Anhängen. Gescannte Akten sind durchsuchbar, nicht nur ansehbar.

Technische Details

Java- und Spring-Boot-Backend mit einer Verarbeitungsstrecke, die eingehende Dokumente per OCR in durchsuchbaren Text überführt und für die Anzeige aufbereitet. Darauf ein PDF-Arbeitsplatz im Browser: seitengenaues Betrachten, Hervorhebungen und Anmerkungen, Kommentare am Dokument sowie geteilter Zugriff für Mandanten und Kanzlei über abgestufte Rechte.

Weitere Projekte und Details auf Anfrage.

Schwerpunkte

Vier Dinge, die ich gut kann.

Die Kurzfassung. Details erzähle ich lieber am konkreten Projekt.

A — AI ENGINEERING

KI-Architektur & GenAI in Produktion

Ich entwerfe KI-Systeme so, dass sie den Prototyp überleben: Chatbots mit eigener Wissensbasis, RAG-Setups mit Vektordatenbanken (Qdrant), KI-Agenten, Prompt Engineering und ML-Pipelines. Dazu die Fragen, an denen KI-Projekte tatsächlich scheitern: Datenqualität, Anbindung an gewachsene Systeme, Evaluierung, Kosten, Datenschutz (DSGVO) und Betrieb. Das meiste davon läuft heute bei Kunden im Tagesgeschäft, nicht auf Folien.

B — ARCHITEKTUR

Architektur & Systemdesign

Fachliche Anforderungen in tragfähige Technik übersetzen: Systemschnitt, Technologie-Entscheidungen, Datenflüsse. Das habe ich gelernt, als Architektur noch ganz ohne KI auskommen musste — und genau dieses Handwerk entscheidet heute, ob ein KI-System trägt. Ich sage auch, wenn die einfache Lösung reicht.

C — ENTWICKLUNG

Full-Stack-Entwicklung

Angular oder React mit TypeScript vorn, Node, Java oder Python dahinter, REST und GraphQL dazwischen, PostgreSQL oder MongoDB darunter. Dazu Datenvisualisierung, wenn Zahlen verständlich werden müssen, und automatisierte Tests, damit Änderungen kein Glücksspiel sind. Und keine Angst vor fremdem Code.

D — CLOUD & BETRIEB

Cloud-native, DevOps & Betrieb

Ich betreibe seit Jahren eigene Kubernetes-Cluster, unter anderem auf Hetzner, und arbeite in Kundenprojekten mit Azure und AWS. CI/CD, Monitoring und Backups gehören für mich zum Projekt.

Ich komme als Entwickler oder als Architekt ins Team — bei klassischen Anwendungen genauso wie bei KI-Vorhaben. Die vier Bereiche lassen sich einzeln buchen.

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Über mich

Wer ich bin.

Ich bin Thoren, Dipl.-Ing. für Softwareentwicklung, und baue seit über 15 Jahren Software von Hand: Frontends, Backends, Datenplattformen, dazu seit Jahren eigene produktive Cloud-Infrastruktur. Ich habe jede Welle mitgenommen, von Java und C# über Web und Cloud bis heute zu KI.

Heute liegt mein Schwerpunkt auf KI. Der schwierige Teil eines KI-Projekts ist selten das Modell. Er liegt bei den Daten, bei den Schnittstellen zu gewachsenen Systemen, bei Evaluierung, Kosten, Datenschutz und Betrieb. Genau dort bin ich zu Hause, weil ich solche Systeme jahrelang selbst gebaut habe. Auch mein eigener Arbeitsalltag ist KI-gestützt.

Ich komme als Verstärkung ins Team, nicht als Alleinunterhalter. Meistens bin ich die technische Schnittstelle zwischen Fachbereich und Entwicklung: Ich sitze mit dem Fachbereich zusammen, bis klar ist, was wirklich gebraucht wird, und erkläre technische Entscheidungen so, dass auch Nicht-Techniker sie mitentscheiden können. Je nach Projekt gebe ich die Architektur vor, unterstütze jüngere Entwickler oder sitze einfach selbst im Code, bis es läuft.

Und wenn ich etwas für keine gute Idee halte, sage ich das. Das spart auf beiden Seiten Zeit und Geld.

LLM-APIsRAGKI-AgentenPrompt EngineeringLangChainQdrantMLOpsLLMOpsn8nTypeScriptAngularReactNode.jsJavaSpring BootPythonFastAPIRESTGraphQLAutomatisierte TestsDatenvisualisierungPostgreSQLMongoDBDockerKubernetesAzureAWSCI/CDDevOpsDSGVO

Artikel

Worüber ich schreibe.

Auf Medium veröffentliche ich Anleitungen aus dem Maschinenraum: n8n, Kubernetes, Superset, Scraping. Alles selbst aufgesetzt, bevor ich darüber schreibe.

Juli 2024