19.06.2026 aktualisiert
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AI Product Engineer · Full-Stack TypeScript · RAG & AI-Agents
Darmstadt, Deutschland
Darmstadt +50 km
Bachelor of Engineering in Electrical Engineering and Information TechnologyÜber mich
Über 7 Jahre an der Schnittstelle von Web & KI. Stärke in Architektur, TypeScript (Nuxt/Next), Node, Edge-Stacks sowie RAG/Agents. Klare Kommunikation, sauberes Engineering, langfristiges Denken. Teamfähig, verlässlich, verantwortungsbewusst.
Skills
JavaScriptBarrierefreies WebdesignAPIsKünstliche IntelligenzAnwendungsserverBewerber-Tracking-SystemDatenbankenContinuous IntegrationDatenbeschaffungDokumentabrufEdge Development OptionsZahlungssystemePythonPostgreSQLNode.js
Als Full-Stack AI Product Engineer setze ich Ideen schnell und zuverlässig in stabile Anwendungen um. Ich arbeite gerne in bestehenden Teams und übernehme Verantwortung für Architektur, Codequalität und reibungslose Übergaben.
Mit über 7 Jahren Erfahrung verbinde ich moderne Web- und KI-Technologien mit echtem Nutzen für das Unternehmen.
Ich denke in Lösungen, nicht nur in Code. klar strukturiert, wartbar und langfristig erweiterbar. Ob junges Startup oder großes Unternehmen: Ziel ist immer ein System, das funktioniert, skaliert und verständlich bleibt.
Technische Schwerpunkte
KI-Implementation
RAG-Systeme, Chatbots, Prompt- & Embedding-Optimierung, Re-Ranking, lokale / Edge-LLM-Deployments (LM Studio / Ollama), OpenAI, Anthropic, Gemini.
Erfahrung im Aufbau von agentischen KI-Systemen mit Tool-Calls, Caching-Strategien und Eval-Mechanismen.
Modern Full-Stack
TypeScript, Vue / Nuxt, React / Next.js, Node.js, Fastify / Hono.
Architektur von performanten Front- und Backends mit SSR / Edge-Rendering, internationalisierter Oberfläche (i18n) und klar getrennten API-Schichten.
Edge & Serverless
Cloudflare Workers / Pages, Supabase Functions, Docker / Wrangler.
Optimierung für geringe Latenz, Kostenkontrolle und einfache Skalierung, ideal für moderne SaaS- oder Integrationsprojekte.
Payments & Commerce
Stripe Checkout / Billing / Connect, komplexe Subscription-Modelle, Refund-Flows, Rechnungs- und Quittungslogik.
Saubere Abrechnungsprozesse mit klarer Trennung zwischen Plattform- und Anbieterumsätzen.
Data & Storage
PostgreSQL / Supabase, pgvector, Chroma, R2 Object Storage.
Erstellung von Datenmodellen, Synchronisations-Logik und Basis-Analytics zur Erfolgsmessung.
Arbeitsweise & Soft Skills
Kommunikation: Klar, respektvoll und ergebnisorientiert mit Erfahrung im Stakeholder-Management von Tech-Leads bis Product-Owner.
Ownership: Übernehme Verantwortung für Qualität, Planung und Delivery. Arbeite selbstständig, zuverlässig und dokumentiere sauber.
Struktur & Qualität: Fokus auf Wartbarkeit, Tests und klare Architekturentscheidungen.
Team-Integration: Schnelle Einarbeitung in bestehende Prozesse (Scrum / Kanban), offene Abstimmung, transparente Fortschrittsberichte.
Sprachen: Deutsch · Englisch · Französisch; fließend in allen.
Ansatz & Werte
Ich höre aktiv zu, validiere Annahmen früh und liefere iterativ.
Das bedeutet: realistische Planung, kurze Feedbackzyklen und saubere Übergaben.
Kunden schätzen meine Verlässlichkeit, mein technisches Urteilsvermögen und meine Fähigkeit, komplexe Anforderungen in klare, umsetzbare Lösungen zu übersetzen.
Mein Ziel ist es, nicht nur Features zu liefern, sondern Systeme zu schaffen, die auch in zwei Jahren noch überzeugen.
Sprachen
ArabischMutterspracheDeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherFranzösischverhandlungssicher
Projekthistorie
Konzeption, Architektur und End-to-End-Implementierung einer modernen KI-Such- und Wissenslösung mit starkem Fokus auf RAG, Retrieval-Optimierung und agentische Orchestrierung. Aufbau des vollständigen Retrieval-Stacks von Datenaufbereitung und Indexierung bis hin zu semantischer Suche, hybriden Suchverfahren mit BM25 und RRF sowie Re-Ranking zur Verbesserung von Relevanz, Präzision und Antwortqualität. Entwicklung und Optimierung skalierbarer Sucharchitekturen zur effizienten Erschließung komplexer Wissensbestände und zur zuverlässigen Beantwortung fachlicher Anfragen.
Zusätzlich Konzeption und Umsetzung mehrstufiger KI-Agenten-Workflows zur strukturierten Steuerung von Such-, Analyse- und Antwortprozessen. Einsatz von LangChain und LangGraph zur Orchestrierung von Retrieval-Logiken, Agenteninteraktionen und modularen AI-Komponenten. Ergänzend Entwicklung technischer Mechanismen für Nachvollziehbarkeit, Performance-Monitoring und qualitative Bewertung der Systemergebnisse. Fokus auf produktionsfähige, wartbare und erweiterbare AI-Architekturen mit hohem praktischem Nutzen für Unternehmensanwendungen.
Entwicklung eines vollständig agentenbasierten RAG Systems, das Dokumente automatisch indiziert, analysiert und abfragbar macht, mit mehreren KI-Providern (lokal & Cloud), intelligenter Chunking-Logik und Tool-fähigen KI-Agents.
Ziel: strukturierte, DSGVO-konforme Wissenssuche über Dateien (PDF, DOCX, XLSX, MD, CSV) mit minimalem manuellen Aufwand.
Aufgaben & Verantwortlichkeiten
- Systemarchitektur & Design eines agentischen Retrieval-Systems mit LLM-gesteuerter Dokumentenanalyse
- Implementierung einer mehrstufigen Pipeline:
- File Watcher → Content Extractor → Agentic Chunker → Vector Store → Query Engine
- Aufbau eines hybriden RAG-Backends mit:
- PostgreSQL + pgvector (Vektorsuche)
- Reranking-Layer (Infinity / OpenAI / Cohere)
- Tool-fähigen Agents
- Entwicklung eines Agent-Frameworks mit automatischer Tool-Auswahl, Fehler-Recovery, Query-Korrektur und Kontext-Speicherung
- Integration von lokalen und Cloud-Modellen
- LLM-gestütztes Chunking (semantische Abschnittserkennung, adaptive Merging-Logik)
- Entwicklung eines SQL-aware Natural-Language-Interface mit Injection-Schutz und Schema-Verständnis
Ergebnis / Mehrwert
- Enterprise-fähige Architektur: modular, provider-agnostisch, auf Serverless-Umgebungen optimiert
- Hocheffiziente Wissensabfragen durch zweistufige Suche + Reranking
- Datenschutzfreundlich: lokale & Edge-Modelle, keine zentralisierte Speicherung
- Automatisierte Dokumentenverarbeitung → zero-maintenance File-Ingest
- Extrem niedrige Latenz dank Edge-Deployment auf Cloudflare Workers
Software-Architektur & Entwicklung
Gründer-Aufgaben
- End-to-End-Architektur der SaaS-Plattform vom Datenbankschema bis zum Frontend-UX entworfen und implementiert.
- Entwicklung mit Nuxt 4 (Vue 3, TypeScript) für eine skalierbare, modulare und wartbare Codebasis.
- Aufbau von wiederverwendbaren UI-Komponenten mit PrimeVue + Tailwind CSS für ein konsistentes Design-System.
- Umsetzung von Microservices und Echtzeit-Kollaboration über WebSockets für Interaktionen zwischen Dienstleistern und Kunden.
- Backend auf Supabase (PostgreSQL) mit Drizzle ORM aufgebaut, inkl. typensicherer Queries und Migrationen.
- Deployment über Cloudflare Workers, CDN und KV DB für globale Performance und Skalierung.
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und automatisierten Deployments.
- Integration von Stripe Connect für Einmalzahlungen, Abonnements und provisionsbasierte Umsatzmodelle.
- Implementierung von Multi-Währungs-Support, automatischer Gebührenverteilung und PCI-konformen Transaktionen.
- Aufbau von Ductize AI, um:
- Strukturierte Service-Prototypen aus einfachen Beschreibungen zu generieren (Preismodelle, Leistungsumfang, Pakete).
- Website-Texte und Landingpage-Content automatisiert mit KI-APIs zu erstellen.
- Mehrsprachigkeit über Nuxt i18n mit SEO-optimierten URLs integriert.
- Entwicklung einer umfassenden Test-Suite.
- Monitoring & Debugging mit Sentry und PostHog.
- Umsetzung von Turnstile CAPTCHA, Datenverschlüsselung und voller DSGVO/GDPR-Konformität.
Gründer-Aufgaben
- Zentrales Problem von Freiberuflern identifiziert: fehlende einfache Tools zur Produktisierung & Abo-Modellen.
- Durchführung von zahlreichen Interviews und Feedback-Sessions zur Produktvalidierung.
- Entwicklung eines Geschäftsmodells ohne Einstiegskosten für Anbieter (Revenue-Sharing-Modell).
- Steuerung von Produktstrategie, Branding und Vision: Service-Produktisierung so einfach wie Website-Erstellung.
- Übernahme mehrerer Rollen (Engineering, Product Management, UX, Vertrieb).
- Umgang mit frühen Herausforderungen wie dem Austritt von Co-Foundern – bewiesen durch Resilienz und Entscheidungsstärke.
- Kooperation mit externen Partnern (z. B. Cloudflare-Kohorte, Freelancer-Communitys).
- Pitches und Präsentationen bei Events, Accelerators und Networking-Veranstaltungen.
- Aufbau einer starken persönlichen Marke im Freelance- und Tech-Ökosystem (LinkedIn, Futuremaker, FUN).
- Aktive Vernetzung mit Dienstleistern zur Weiterentwicklung und Marktanpassung des Produkts.
- Ductize gegen Wettbewerber positioniert, mit klarem Fokus auf Dienstleister.
- Kombination von technischem Weitblick (KI-Integration, Automatisierung) mit unternehmerischem Denken (skalierbares Geschäftsmodell).
- Kontinuierliche Anpassung an Nutzerfeedback und Markttrends.