Beratung

Senior Engineering Leadership für komplexe Systeme (AI, wenn sinnvoll)

Ich helfe Teams, sichere und zuverlässige Software zu shippen — Cloud-Plattformen, verteilte Systeme und AI-Funktionen (LLM/RAG/Evals), wenn sie echten Mehrwert liefern.

Mein Fokus ist Produktion: klare Architekturentscheidungen mit transparenten Trade-offs, schnelles Delivery ohne Regressionen, Cost/Performance, Security/Compliance — und ein Vorgehen, das zu deiner Organisation passt.

Wie ich arbeite / Formate

Fractional CTO / Senior Engineering Leadership

Hands-on Unterstützung bei Strategie, technischer Richtung, Architekturentscheidungen und Delivery-Standards — wenn du kurzfristig Senior Support für Systeme und Teams brauchst.

Architektur-Richtung + Decision Records (Trade-offs explizit)
Roadmap + Delivery-Operating-Model (Quality Gates, Code Review, Rollout)
Mentoring für Senior Engineers und Team Enablement
Risk Review: Security, Reliability und Kosten (inkl. AI-spezifischer Risiken, falls relevant)

Architektur-Review (Cloud / Distributed Systems / AI)

Ein strukturierter Review deines Systems (oder Designs) mit Empfehlungen, die du umsetzen kannst — ohne „Slideware“.

Findings + Prioritäten (now/next/later)
Reference Architecture + zentrale Trade-offs (Boundaries, Data Flows, build vs buy)
Plan für Reliability, Observability (logs/metrics/traces) und Cost Control

Delivery Sprint (production-grade thin slice)

Wir liefern ein fokussiertes, wertvolles Inkrement end-to-end — damit du laufende Software hast und ein Pattern, das das Team wiederholen kann.

Ein production-ready Feature (z. B. event-driven Workflow, Plattform-Capability, RAG Endpoint oder Evaluation Harness)
CI/Test Coverage + ein Deployment-Pfad, den dein Team übernimmt
Monitoring/Alerts + Runbook-Basics
Security-first Defaults (RBAC, Data Handling, Auditability — wo nötig)

Developer Productivity & Safe AI Tooling

Mehr Geschwindigkeit ohne Qualitätsverlust — Workflows, Standards und (optional) AI Coding Tools wie Cursor/Claude Code.

PR/Code-Review Standards + Templates, zugeschnitten auf dein Repo
CI Quality Gates (Tests, Lint, Security Checks) passend zu eurem Flow
AI Tool Enablement: Onboarding, Guardrails und Schutz vor Regressionen

Mein Ansatz

Ziele und Constraints zuerst

Wir klären Workflow, Stakeholder und Constraints (Menschen, Systeme, Risiko, Compliance), bevor wir Technik festlegen.

Operability ab Tag 1

Security, Observability, Cost Controls und Failure Modes sind Teil der Architektur — nicht ein späterer Schritt.

Iterativ liefern, Outcomes messen

Kleine Releases, klare Success Metrics und Monitoring (und bei AI: Evals), damit Qualität stabil bleibt und besser wird.

Guter Fit, wenn du baust…

AWS-Plattformen (Serverless, Container), die klare Architektur und Kostenkontrolle brauchen
Event-driven Systeme und Real-time Pipelines (Kafka/Flink-artige Themen)
Multi-Tenant SaaS mit starken Anforderungen an Security, Auditability und Compliance
Reliability/Performance: SLOs, Observability, incident-driven Improvements
AI Features, die sicher und messbar sein müssen (LLM Platform, RAG Quality, Evals)

Projekt besprechen?

Am schnellsten geht’s über einen kurzen Call. Alternativ: schick mir Kontext (Ziel, aktueller Stand, Constraints wie Security/Compliance und gewünschter Zeitrahmen).

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