Die Sprachen, Frameworks und Tools, zu denen ich greife, und die Projekte und Rollen, in denen ich sie tatsächlich eingesetzt habe.
Das meiste davon habe ich auf dieselbe Weise gelernt: ein echtes Problem nehmen, etwas ausliefern und behalten, was den Kontakt mit Nutzern übersteht. Statt einer Wand aus Logos steht deshalb bei jeder Fähigkeit, in welchen Projekten, Jobs und im Studium sie entstanden ist.
Die Kompetenz spiegelt wider, wie sicher ich etwas von der Idee bis in die Produktion bringen kann, nicht nur, ob ich es einmal angefasst habe.
Python ist die Sprache, mit der ich mir in der Schule das Programmieren beigebracht habe. Sie bleibt mein schnellster Weg vom Gedanken bis zum ausgelieferten Produkt, egal ob ML-Experiment, Produktions-API oder ein kleines Automatisierungsskript.
Java begann als Schulaufgabe und ist seitdem fest in meinem Werkzeugkasten. Ich unterrichte es Erstsemester an der TUM, liefere Backend-Services mit modernem JVM-Stack und setze es auch im Arbeitsumfeld ein.
Bei Westend61 betreue ich Groovy-/Grails-Services, die interne APIs, Services und Automatisierungen antreiben. Die JVM-Wurzeln bleiben vertraut, und die Skriptseite von Groovy lässt mich Integrationen und Admin-Tools schnell liefern.
Swift habe ich für NeatPass gelernt, eine native iOS-App zum Erstellen und Verwalten von Apple-Wallet-Pässen. Das iPraktikum an der TUM vertiefte meine iOS-Kenntnisse durch ein Teamprojekt mit Industriepartnern. SwiftUI, SwiftData und MapKit gehören inzwischen zu meinem täglichen Werkzeugkasten.
C hält mich ehrlich dabei, was die Maschine tut. Ich nutze es für Reverse-Engineering-Tools und performancekritische Utilities, und das TUM-Studium verankert das Speichermodell im Alltag.
Seit der ersten GPT-3-Version arbeite ich praxisnah mit großen Sprachmodellen. Heute entwerfe ich Prompting-Strategien, RAG- und MoE-Pipelines sowie agentische Workflows, die über Demos hinaus verlässlichen Mehrwert für Teams liefern.
ML fasziniert mich, seit ich programmiere. Ich habe eigene Modelle gebaut, angewandte Projekte im Job ausgeliefert und richte meinen Bachelor und später den Master gezielt auf ML aus, um tiefer einzusteigen.
Open Source ist schön, aber echte Nutzung braucht ein großartiges Interface. Von handgeschriebenem HTML und CSS bin ich zu vollständigen TypeScript-Stacks gewachsen und liefere Seiten wie dieses Portfolio oder SaaS-Dashboards mit robusten Echtzeit-Backends und eleganten Fallbacks.
Docker wirkte anfangs einschüchternd, inzwischen läuft fast jedes Projekt (privat, Uni oder Produktion) in Containern. Dadurch bleiben Umgebungen stabil und Deployments angenehm unspektakulär.
Ich modelliere Daten in Postgres, DynamoDB, Redis & Co. Die passende Datenbank auszuwählen und gesund zu halten gehört für mich zu verlässlichen Systemen dazu.
Als Systemadministrator bei Westend61 kümmere ich mich um alles, was ein Büro braucht. Diese Mischung lässt mich vom zickigen WLAN bis zu Firewall-Besonderheiten gelassen debuggen.
Seit 2024 setze ich stark auf die Cloud, vor allem AWS. Von containerisierten Services bis zu Event-getriebenen Jobs automatisiere ich die Infrastruktur, damit Features schnell und sicher live gehen.
Ich organisiere wöchentliche Tutorien, Prüfungsvorbereitung und eine Community, die Kommiliton:innen schnell auf Flughöhe bringt. Vor Gruppen mit 30+ Studierenden zu sprechen hält meine Didaktik scharf.
Jahre zwischen Softwareentwicklung, Systemadministration und Lehre haben mich gelehrt, Technologie als Ökosystem zu sehen. Server betreuen, APIs bauen und Studierende begleiten zeigt, wie Entscheidungen durchs System wirken, und ich denke in Verbindungen statt in Einzelteilen.
Ich entwickle gerne Story-getriebene Präsentationen, die technische Inhalte greifbar machen. Wöchentliche Tutorien und spontane Talks schärfen Timing, Visuals und Storytelling, und große Bühnen schrecken mich längst nicht mehr.
Vier Jahre LLM-Exploration seit GPT-3, diverse Wochenend-Sideprojects und der Runner-up beim TUM.ai Hackathon haben mich gelehrt, Ideen mit schnellen Prototypen zu validieren.
Ich behandle Ideen wie schlanke Experimente: mit Nutzer:innen sprechen, schnell validieren, die Abläufe verstehen und iterieren, bis sich eine Kennzahl bewegt. SaaS-Arbeit, mein Stealth-Startup und BWL-Kurse schärfen dieses Mindset.
