Kompetenzen
Technologien im Systemkontext statt als Logo-Wand: Application Engineering, Mobile, Identity sowie Platform & Operations.
Der Stack ist Mittel, nicht Aussage. Eine Liste von Technologien beantwortet nicht die Frage, ob ein technisches Problem verstanden und belastbar gelöst werden kann.
Deshalb steht bei jeder Technologie, wofür sie in Projekten tatsächlich eingesetzt wird. Die Taxonomie wird zentral gepflegt und ist mit den Leistungsseiten und Fachbeiträgen verknüpft.
Application Engineering
Websites, Fachanwendungen, Schnittstellen und Datenflüsse – dort, wo technische Anforderungen, Geschäftslogik und bestehende Systeme zusammenkommen.
- PHP
- Serverseitige Anwendungen und Schnittstellen, einschließlich dieser Website.
- Python
- Datenverarbeitung, Automatisierung und Integrationsskripte.
- TypeScript
- Typsichere Anwendungslogik im Browser und in Node-Werkzeugen.
- PostgreSQL
- Relationale Datenhaltung mit belastbaren Konsistenzgarantien.
Mobile
Native Anwendungen für Android und iOS, einschließlich Datenhaltung auf dem Gerät und Release-Prozessen.
- Kotlin
- Android-Anwendungen einschließlich lokaler Datenhaltung.
- Swift
- iOS-Anwendungen mit plattformeigenen Bedienmustern.
- Android
- Plattformspezifische Anforderungen, Berechtigungen und Store-Prozesse.
- iOS
- Review-Anforderungen, Datenschutzangaben und Release-Zyklen.
- Offline-first
- Anwendungen, die ohne Netzverbindung vollständig nutzbar bleiben.
Identity & Access
Authentifizierung, Autorisierung und Benutzerverwaltung zwischen Systemen, die ursprünglich getrennt gedacht waren.
- Keycloak
- Zentrale Authentifizierung, Realms, Clients und Rollenmodelle.
- OpenID Connect
- Standardisierte Anmeldung für Web- und Mobile-Clients.
- OAuth 2.0
- Delegierte Autorisierung zwischen Diensten.
- SAML
- Anbindung bestehender Unternehmens-Identitätsanbieter.
- LDAP
- Verzeichnisdienste als führende Quelle für Benutzer und Gruppen.
- SCIM
- Automatisierte Bereitstellung und Entfernung von Benutzerkonten.
KI-Engineering & Applied AI
Maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung und Sprachmodelle als Bestandteil einer Fachanwendung – nicht als Vorführung daneben.
- spaCy
- Sprachanalyse und Erkennung von Entitäten in unstrukturierten Texten.
- Natural Language Processing
- Sprachliche Strukturen erschließen, wo feste Regeln zu starr wären.
- Machine Learning
- Trainierbare Klassifikation dort, wo sich Muster nicht abschließend aufzählen lassen.
- OCR
- Texterkennung in Scans, wenn ein Dokument keine verwertbare Textebene mitbringt.
- Large Language Models
- Semantisches Verständnis dort, wo Regeln und Klassifikation an ihre Grenzen kommen.
- Local LLM
- Sprachmodelle in der eigenen Infrastruktur betreiben, etwa über Ollama oder LM Studio.
Platform & Operations
Laufzeitumgebung, Betrieb und Verfügbarkeit – die Ebene, auf der sich Architekturentscheidungen zuerst rächen.
- Linux
- Betriebssystembasis für Anwendungs- und Datenbankdienste.
- Docker
- Reproduzierbare Laufzeitumgebungen für Entwicklung und Betrieb.
- Kubernetes
- Orchestrierung, wenn mehrere Dienste gemeinsam betrieben werden.
- Hochverfügbarkeit
- Ausfallverhalten, Redundanz und Betriebsgrenzen – vor dem Vorfall geklärt.
- Privacy by Design
- Datensparsamkeit als Architekturentscheidung, nicht als nachträgliche Einstellung.