Systeme müssen in der Praxis funktionieren.

In über einem Jahrzehnt bei Liip arbeitete ich an mehr als 25 erfolgreich abgeschlossenen Kundenprojekten. Dazu gehören Vorhaben für Finanzunternehmen, grosse Detailhändler, Industriebetriebe und Tourismusorganisationen.

Meine Verantwortung reichte von Softwareentwicklung und Systemintegration über Cloud-Plattformen und Migrationen bis zu Architektur, technischem Betrieb und Beratung. Dadurch lernte ich sehr unterschiedliche Geschäftsmodelle, technische Ausgangslagen und Entscheidungswege kennen.

Für eine umsatzkritische Handelsplattform entwarf und implementierte ich die Azure- und Kubernetes-Infrastruktur, Deployment-Pipelines und Skalierung. Der Go-live gelang ohne Betriebsunterbruch. Seither begleite ich den Betrieb und berate die Geschäftsleitung bei Fragen zu Sicherheit und technischen Entscheidungen.

Bei einer Tourismusplattform überführte ich Anwendung und Infrastruktur aus einem von einem externen Dienstleister verwalteten in ein kundeneigenes Azure-Konto. Dafür mussten mehrere hundert Einstellungen sowie Verbindungen zwischen Inhalts-, Such- und Datensystemen verstanden, angepasst und geprüft werden. Auch dieser Wechsel erfolgte ohne Unterbruch. Nach der Migration beriet ich das Unternehmen zu Datenarchitektur, Kosten, Verantwortlichkeiten und KI-Bereitschaft.

Diese Breite prägt meinen Blick auf KI: Eine Lösung muss zur täglichen Arbeit, zur vorhandenen Systemlandschaft und zu den Verantwortlichkeiten des Unternehmens passen. Datenzugänge, Betrieb, Kosten, Ausfälle, Eigentümerschaft und Migration gehören von Anfang an dazu.

KI sucht, vergleicht, strukturiert und bereitet vor. Wissen wird nur nach bewusster Prüfung dauerhaft übernommen. Bevor das System Nachrichten sendet oder Daten in anderen Systemen verändert, braucht es meine Freigabe. Mein eigenes Arbeitssystem zeigt im täglichen Einsatz, wie diese Prinzipien zusammenwirken.

Die Arbeit zeigt, wie sich Modellauswahl und Zugriff von der fachlichen Wissensarchitektur trennen lassen. Dafür entwickelte ich die Architektur und einen funktionsfähigen Prototyp.

Ich entwickelte und veröffentlichte eine vollständige Anwendung mit Vue-Oberfläche und Node.js-Backend. Sie bereitet Audiodateien mit FFmpeg auf, nutzt Azure Speech Services für Transkription und Sprechertrennung und liefert Zeitmarken für einzelne Wörter. Docker, GitHub Actions, Azure Container Registry und Azure Container Apps machen die Bereitstellung wiederholbar. Der Quelltext und das Deployment sind öffentlich einsehbar.

In einem bestehenden Open-Source-Projekt mit Whisper Large v3 ergänzte ich ausserdem Build und Deployment für Azure. Der öffentliche Fork mit meiner Azure-Arbeit zeigt diesen Beitrag getrennt von der eigenen Anwendung.

Gemeinsam mit drei Partnern entwickelte ich Personadeck von der Idee bis zum öffentlich nutzbaren Dienst. Ich initiierte das Vorhaben und trieb die Produktentwicklung massgeblich voran. Innerhalb des Teams verantwortete ich die gesamte KI- und Prompt-Arbeit sowie Backend, Deployment, Preisgestaltung und Zahlungsabwicklung.

Personadeck macht aus wenigen Angaben ausgearbeitete Personas. Dafür entwickelte ich die KI-Abläufe, Prompts und Qualitätsregeln, mit denen Eingaben strukturiert, Ergebnisse erzeugt und für den praktischen Einsatz aufbereitet werden.

Personadeck ansehen

Ich arbeitete am YellowCube-Adapter und an Erweiterungen, die Onlineshops mit der Lager- und Versandabwicklung der Schweizerischen Post verbinden. Entscheidend war der ganze Ablauf: Artikeldaten, Bestand, Auftrag, Versand und Rückmeldungen müssen über mehrere Systeme hinweg zusammenpassen.

Ich erklärte die Verbindung im Liip-Beitrag So funktioniert YellowCube. Das Open-Source-PHP-SDK zeigt die technische Grundlage.

Acht Jahre arbeitete ich bei UBS als Business Analyst IT. Ich analysierte Abläufe im Bankgeschäft, klärte Anforderungen und übersetzte sie in umsetzbare Vorgaben für Software. Tests, Dokumentation und die Begleitung bestehender Systeme gehörten ebenfalls dazu.

Diese Zeit ist ein wichtiger Teil meines Profils. Ich lernte früh, dass eine technische Lösung nur dann trägt, wenn sie den fachlichen Zweck, die Regeln und die Menschen im Arbeitsablauf berücksichtigt. Dieses Denken verbinde ich heute mit Architektur, Cloud und KI.