14.10.2026 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarFlutter Fullstack Entwickler | Dart, Android/iOS | Riverpod/BLoC | Gesundheitswesen, Industrie
Ulm, Deutschland
Weltweit
Bachelor of Science Mathematik (Nebenfach Informatik)Skills
Clean ArchitectureSupabaseFlutterAndroidApple IOSComputer VisionMobile Application DevelopmentPythonPostgreSQLMachine LearningMathematikMicrosoft Power BISQLiteGoogle FirebaseBackend
Flutter-Entwicklung im Gesundheitswesen (freiberuflich)
Mobile App (Android/iOS) im Gesundheitsbereich: Umsetzung von UI/UX-Mockups, Anbindung von REST-APIs (tokenbasierte Authentifizierung via Laravel Sanctum, CRUD-Endpunkte) sowie Unit- und Widget-Tests der Business-Logik. Clean Architecture mit Riverpod als State Management, Organisation im Kanban-Format.
Projekt-Cockpit für IT-Projektsteuerung (freiberuflich)
Flutter-App (Android/iOS/Web) mit Supabase-Backend für die Unternehmensberatung Ekstend (04–07/2026): Status, Risiken und Entscheidungen zentral statt in Excel und E-Mails, Statusberichte als PDF direkt aus der App. Von Nutzerinterviews über Klick-Prototyp und MVP bis zum Pilotbetrieb; verantwortlich für Architektur, Datenmodell, Backend und Releases.
Flutter Fullstack: App inklusive Backend (Marble)
„Marble – Essensplan & Kochbuch“: eigenständig konzipierte, in beiden Stores veröffentlichte Flutter-App für Essensplanung, Rezepte und geteilte Einkaufslisten. Clean Architecture mit Riverpod inkl. Code-Generierung. Offline-First mit SQLite (Drift) und Delta-Sync gegen ein selbst entworfenes Supabase-Backend. Google-/Apple-Sign-In, Texterkennung via Google ML Kit, In-App-Abos (RevenueCat), Crashlytics, Certificate Pinning, mehrsprachige UI, Accessibility und umfassende Unit-, Widget- und Integrationstests.
Backend-Entwicklung mit Python/FastAPI
Eigenes REST-API-Backend in Python/FastAPI für eine Flutter-App zur Videoanalyse von Sportaufnahmen: fortsetzbare Chunked-Uploads großer Videodateien, asynchrone Job-Verarbeitung und Wiederaufnahme nach Neustart, Authentifizierung über API-Key und serverseitig verifizierte Firebase-ID-Tokens. Abgesichert durch automatisierte API-Tests.
Machine Learning & Computer Vision
Training eines eigenen Objekterkennungsmodells (PyTorch) auf selbst gelabelten Daten. Spielererkennung, Tracking und Pose-Estimation mit YOLO, Re-Identification sowie Inferenz-Optimierung mit TensorRT. Bereitstellung der Ergebnisse über die REST-API an die Flutter-App.
Supabase, Firebase & PostgreSQL
Supabase (PostgreSQL, Auth, Edge Functions, Realtime) und Firebase (Auth, Storage, Firestore). Row-Level-Security für mandantenfähigen Datenzugriff, atomare RPC-Funktionen, Rate-Limiting, Cleanup-Jobs und SECURITY-DEFINER-Funktionen mit gehärtetem search_path.
Industrie-Erfahrung: Datenanalyse & Prozesse
Zentrales Power-BI-Reporting für Vertrieb und Produktion bei der TEV Jäger mbH (03/2024–02/2026) auf Basis von SQL-Datenbanken und SAGE-ERP. Prozessanalysen zur ISO-9001-Zertifizierung.
Build, Release & Tools
Git, GNU Make, Neovim. Android-Builds per Flutter CLI, iOS-Builds über Codemagic mit Code-Signing und TestFlight-Auslieferung.
Informatik-Grundlagen: C++ & Java
Bachelorarbeit (Note 1,0): resilienter Recursive-Descent-Parser in C++ (LLVM-basiert, Uni Ulm) mit Panic-Mode-Recovery. Evaluation: 100 % Erkennungs- und Recovery-Rate, 0 % Maskierung. OOP-Grundlagen in Java aus dem Studium.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischgut
Projekthistorie
Freiberufliche Tätigkeit als Flutter-Entwickler für eine Anwendung im Gesundheitsbereich (laufendes Kundenprojekt; Produktdetails unterliegen einer Vertraulichkeitsvereinbarung).
Verantwortlich für die Flutter-Frontend-Entwicklung: Umsetzung von UI/UX-Mockups, Anbindung von REST-APIs (tokenbasierte Authentifizierung via Laravel Sanctum, CRUD-Endpunkte) sowie Absicherung der Business-Logik durch Unit- und Widget-Tests.
Arbeitsweise: Aufbau der App-Architektur nach Clean-Architecture-Prinzipien (Trennung Domain/Data/Presentation), State Management mit Riverpod, eigenverantwortliche Umsetzung von Features vom Mockup bis zum Release in enger Abstimmung mit Design und Backend-Entwicklung. Ticket-Organisation im Kanban-Format.
Konzeption und Fullstack-Entwicklung einer Flutter-App (Android/iOS) mit eigenem Backend, die komplette Roundnet-Spielaufnahmen automatisch analysiert. Die App erzeugt daraus ein „Condensed Game“ ohne Pausen zwischen den Ballwechseln sowie gefilterte Highlight-Clips einzelner Spieler.
Flutter-App: Feature-first, MVVM und Clean Architecture. Videoauswahl per Galerie oder Link, geführtes Setup (Spielfeld, Netz, Aufstellung), Upload großer Videodateien als Hintergrund-Task mit Fortsetzung nach Abbruch, Statusabfrage der Analyse und Korrektur der Ergebnisse direkt in der App. Schnitt und Export auf dem Gerät per FFmpeg ohne Neukodierung. Anonyme Authentifizierung über Firebase Auth, Unit- und Widget-Tests.
Backend (Python/FastAPI): Eigene REST-API mit fortsetzbaren Chunked-Uploads großer Videodateien, asynchroner Job-Verarbeitung mit Fortschritt, Abbruch und Wiederaufnahme nach Neustart. Authentifizierung über API-Key sowie serverseitig verifizierte Firebase-ID-Tokens mit Nutzer-Allowlist, Prüfung vor dem Einlesen des Uploads. HTTPS-Bereitstellung, Absicherung durch automatisierte API-Tests.
Machine Learning & Computer Vision: Mehrstufige Analyse-Pipeline mit PyTorch: Erkennung der Ballwechsel, Spielererkennung und Tracking mit YOLO, Pose-Estimation, Re-Identification sowie ein selbst trainiertes Ball-Erkennungsmodell auf selbst gelabelten Daten. Inferenz-Optimierung mit TensorRT auf NVIDIA-GPUs, systematische Evaluation jeder Stufe gegen gelabelte Testvideos.
Eigenständige Konzeption, Entwicklung und Veröffentlichung von „Marble – Essensplan & Kochbuch“ – einer in App Store und Google Play verfügbaren Flutter-App für kollaborative Essensplanung, Rezeptverwaltung und geteilte Einkaufslisten im Haushalt.
Architektur: Clean Architecture (Domain/Data/Presentation) mit Riverpod als State-Management-Lösung inklusive Code-Generierung. Offline-First-Ansatz mit lokaler SQLite-Persistenz (Drift) und Delta-Sync gegen ein Supabase-Backend (PostgreSQL, Edge Functions), Authentifizierung über Firebase Auth (Google-/Apple-Sign-In).
Backend & Datenbank: Design und Härtung von Row-Level-Security-Policies für mandantenfähigen Zugriff (Gruppen/Rollen), Geschäftslogik über atomare RPC-Funktionen, Rate-Limiting und geplante Cleanup-Jobs direkt in Postgres.
Features: Intelligentes Parsing eingefügter Zutatenlisten/Zubereitungsschritte, Texterkennung via Google ML Kit, In-App-Abos über RevenueCat, Mehrsprachigkeit, Absicherung durch Crashlytics/Analytics/Certificate Pinning.
Qualität & Deployment: Umfassende automatisierte Unit-, Widget- und Integrationstests. Eigene CI/CD-Pipeline mit Codemagic für automatisiertes Code-Signing und Auslieferung an TestFlight/App Store Connect inkl. Crashlytics-Symbol-Upload. Android-Builds CLI-basiert (Flutter CLI, PowerShell).
Barrierefreiheit (Accessibility): Einsatz von Semantics-Widgets (Screen-Reader-Labels, Zustände wie „ausgewählt", ExcludeSemantics gegen doppeltes Vorlesen) in der Einkaufsliste.