auteega GmbH (Agentur, Freiberuflich, Remote/Dresden): Python-Entwickler für eine KI-Anwendung, versandreif (nach Nutzer-Freigabe)
bewerbung.md finalisiert; Register-Zeile ergänzt. Gedächtnis: CI/CD als Anwendererfahrung und Wissensdatenbanken-Grenze (inhalte.md), Bullet/Fließtext- Regel (stil.md), datierter Log-Eintrag inkl. Prozess-Korrektur (erst pullen). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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- **n8n-Praxis (verifiziert vom Nutzer, S+, über den Lebenslauf hinaus):** n8n ist seit 2025 Teil des selbst betriebenen Server-Setups (eigene Linux-Server seit 2011). Konkrete, belegte n8n-Arbeiten: eigene Workflows entworfen und gewartet, inklusive **Customizations in JavaScript**, wo die Standard-Nodes nicht ausreichten; ein **Telegram-AI-Agent mit Zugriff auf Google-Cloud-Daten**; ein **RAG-Workflow**, in dem n8n die Daten-Chunks bildete, die Vektoren per **OpenAI-Embedding-Modell** erzeugte und in einer **Vektordatenbank** ablegte. Nutzbar als konkreter Beleg für [[Workflow-Automatisierung]], n8n-Nodes/Debugging, REST/Webhooks/JSON-Integration und KI-Anbindung in Workflows.
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- **RPA-/Oberflächenautomatisierung ohne API (belegt, für RPA-/Automatisierungs-Rollen):** Zwei konkrete, gleichwertige Belege, wenn das geforderte Kern-Tool (z. B. UiPath) selbst nicht belegt ist. (1) **Web-Oberflächen:** bei Lumiz die Bestellvorgänge in einem webbasierten Druckerei-Shop mit **UI.Vision** vollständig automatisiert (Datenübernahme, Auswahl der Bestelloptionen, Bezahlung, Hochladen der Druckdaten). (2) **Desktop-Anwendungen:** Steuerung von Desktop-Programmen ohne API über **Oberflächenautomatisierung mit Python** (PyAutoGUI). Beide decken „RPA / gleichwertige RPA-Plattformen" und „nicht-triviale Steuerung von Legacy-Anwendungen ohne Schnittstelle" ab; Web-Automation passt auf webbasierte Systeme/Ticketsysteme, Desktop-Automation auf Desktop-/ERP-Anwendungen (z. B. Oracle Forms). Zusätzlich **Microsoft Power Automate Desktop** im Vorfeld eines KI-Workshops (ASMPT) kurz als RPA-Plattform **evaluiert** (nur „evaluiert", keine Produktivpraxis). Nutzbar für [[Workflow-Automatisierung]].
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- **Make.com (verifiziert vom Nutzer, S+):** Make.com während der AI-Consultant-Ausbildung praktisch eingesetzt, wegen Limitierungen und Kosten Umstieg auf n8n; KI-Automatisierungstools werden in eigenen Arbeitsabläufen genutzt. „Sehr gute Make.com-Kenntnisse" darf als ✅ behauptet werden. Beleg für [[Workflow-Automatisierung]] (Make.com und n8n). Bei Make.com-/Automatisierungs-Rollen mit Coaching-Anteil zusätzlich der CRM-API-Workflow (projekt-anlegen/bewerbung, REST-API) als Praxisnachweis nutzen (siehe On-Prem-Bullet oben).
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- **CI/CD als Anwendererfahrung (Nutzer-Angabe, auteega):** Thomas hat **Anwender-Erfahrung mit CI/CD-Prozessen** (Nutzer bestätigt). Darf als „mit CI/CD-Prozessen bin ich als Anwender vertraut" formuliert werden. **Abgrenzung:** kein produktiver Aufbau/Betrieb von CI/CD-Pipelines und kein produktiver MLOps-Betrieb behaupten (siehe „MLOps, CI/CD, Cloud-native" unter „Nicht zutreffend"). Nutzbar für [[Verifikation & Validierung]], [[Produktiver KI-Betrieb]].
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- **KI-/Dokumentenanalyse-Praxis (für Computer-Vision-/Document-AI-Bewerbungen):** Seit 2025 Erstellung von KI-Lösungen; LLMs werden täglich für die Analyse und Auswertung von Dokumenten genutzt (gedeckt, konsistent mit „Agentic AI ist alltägliches Werkzeug"). Die **Vision-Fähigkeiten mehrerer aktueller KI-Modelle** wurden evaluiert (Niveau „ausprobiert/getestet", siehe [[Multimodale KI]]) — **nur erwähnen, nicht anpreisen**, keine Modellnamen nötig. Guter ehrlicher Aufhänger: KI-Vision „extrahiert Informationen aus Dokumenten besser als konventionelle OCR-Methoden" — nennt den ❌-Buzzword **OCR** als Vergleichsgegenstand, ohne eigene OCR-Erfahrung zu behaupten.
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- **Computer Vision / Bildverarbeitung:** Nur Evaluierung/Einsatz multimodaler Vision-Language-Modelle (VLMs) belegt ([[Multimodale KI]]), **keine** klassische Computer Vision / Bildverarbeitung (OpenCV-Pipelines, Feature-Detection, Objektdetektoren, Training) → nicht als fundierte CV-Kompetenz anpreisen. **Saubere Abstufung (Nutzer S+, Fratch ADAS):** „Computer Vision" nur als **Konzept/Fachgebiet** behaupten („mit Computer-Vision-Konzepten vertraut", „Konzepte von Computer Vision geläufig" — deckt Ausschreibungs-Buzzwords wie „computer vision conceptual understanding") oder als **Vergleichsgegenstand** (OCR-Trick). **Eigene Praxis** nur über „**Vision-Language-Modelle**"/„multimodale KI" formulieren („mit VLMs praktisch gearbeitet", belegt durch Qwen3-VL-Evaluierung und tägliche LLM-Dokumentenauswertung). **Verboten:** „praktische Erfahrung/Expertise mit Computer Vision" (suggeriert Bau eigener CV-Systeme). Faustregel: eigenes Tun ⇒ VLM/multimodale KI; nur Verständnis/Vergleich ⇒ Computer Vision.
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- **OCR-Technologien / Document-AI:** keine Praxis (Paperless-ngx wird betrieben, aber kein OCR-Entwicklungsnachweis) → nicht behaupten.
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- **Lumiz-Bestellautomatisierung ist KEIN KI-Beleg (Nutzer S+):** Die Automatisierung der Druckerei-Bestellungen bei Lumiz war **Web-/Oberflächenautomatisierung mit UI.Vision**, keine KI-Glanzleistung. **Nicht** als operativer/produktiver KI-Implementierungs-Beleg oder Marketing-Highlight verwenden; taugt nur als RPA-/Oberflächenautomatisierungs-Beleg (siehe RPA-Bullet oben). Nutzbar für [[Workflow-Automatisierung]], nicht für KI-Kernrollen.
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- **MLOps, CI/CD, Cloud-native:** kein belegter produktiver MLOps-/Cloud-native-Betrieb (Fokus On-Premise/Self-Hosted; Azure DevOps Server = ALM, kein Cloud-native-Beleg) → nicht behaupten.
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- **MLOps, CI/CD, Cloud-native:** kein belegter produktiver MLOps-/Cloud-native-Betrieb (Fokus On-Premise/Self-Hosted; Azure DevOps Server = ALM, kein Cloud-native-Beleg) → keinen produktiven MLOps-/Pipeline-Betrieb behaupten. **Ausnahme CI/CD auf Anwenderebene:** ist laut Nutzer belegt (siehe „CI/CD als Anwendererfahrung" oben) und darf als „mit CI/CD-Prozessen als Anwender vertraut" formuliert werden; MLOps/LLMOps/DevOps nur als „Prinzipien kenne ich".
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- **Wissensdatenbanken/Knowledge-Base-Verarbeitung nicht als eigene Praxis behaupten (Nutzer S+, auteega):** Belegt ist die Verarbeitung unstrukturierter Daten aus **Dokumenten** (RAG-Chunking, tägliche LLM-Dokumentenauswertung). Die Verarbeitung von **Wissensdatenbanken** trifft laut Nutzer nicht zu → weglassen, auch nicht als Buzzword-Treffer erzwingen (Ausschreibungswortlaut „Dokumente, Mails, Wissensdatenbanken" nur mit „Dokumenten" bedienen).
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- **Kein produktiver Ausroll von AI-Agents in Kundenprojekten (Nutzer S+, Rigeto):** Es gab **noch kein Projekt**, in dem
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Thomas AI-Agents produktiv in den Kundeneinsatz gebracht hat. Die Posting-Säule „PoC bis produktiver Einsatz von Agenten/
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KI-Workflows inkl. Adoption/QS/Monitoring" **nicht als geleistete Referenz** behaupten. Belegt und behauptbar bleibt der
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Datierte Einträge: was wurde am Gedächtnis geändert und **warum**.
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## 2026-07-08 — Bewerbung auteega GmbH (Python-Entwickler für eine KI-Anwendung, Freiberuflich/Agentur, Remote/Kunde Dresden), versandreif (nach ausdrücklicher Nutzer-Freigabe)
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- **Freiberufliche KI-Entwickler-Rolle** über die Agentur **auteega GmbH** (Reseller); Endkunde in Dresden, 100 % Remote, Start 01.09.2026, 4 Monate (Verlängerung möglich), 100 %. **Direktnachricht von Steffen Hahn** im Freelancermap-Posteingang mit genannter E-Mail → Versand **per E-Mail** (mit Betreff, sparsame Fettung); da angeschrieben, **mit Dank**. CRM-Opportunity vorab in derselben Session (Account **auteega GmbH** neu als Reseller via `cAccount1Id`, Kontakt **Steffen Hahn** neu, Team **DesTEngS**); **Must-Match 86 %** (nach Nutzer-Korrektur Nr. 10 CI/CD → ✅; verbleibend ❌ Cloud-Plattform/Azure und HA-Cloud-Architekturen, ❔ relationale DB), **Nice 88 %** (❔ Docker/Kubernetes).
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- **Anrede doppelt** „Sehr geehrter Herr Weinast, sehr geehrter Herr Hahn," (Weinast = Portal-Kontakt, Hahn = direkter Absender). Stundensatz **89 € netto** (Nutzer-Vorgabe, unter dem Standard-Agentursatz 93 €). Agentur-Buzzword-Stil, **CV als `.doc`**, TÜV-Zertifikat als `.pdf`-Anhang.
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- **Neue verbindliche Stil-Regel (Auto-Memory + `stil.md`): bei KI-/AI-Rollen immer das TÜV-AI-Consultant-Zertifikat als Anhang** (Header + Anhänge-Satz), unabhängig vom Empfänger-Typ.
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- **Neue verbindliche Prozess-Regel (Auto-Memory): im bewerb-Repo vor jeder Bearbeitung/jedem Commit zuerst `git fetch`/`git pull`.** Anlass: Ich hatte ohne vorheriges Pull auf veraltetem Stand editiert/committet, während der Nutzer parallel am Gitea seinen Entwurf überarbeitet hatte → abgewiesener Push, Merge-Commit, Pull-Konflikt beim Nutzer. Inhalt blieb erhalten (Merge zu Nutzer-Fassung aufgelöst), aber der Umweg war vermeidbar. Nutzer-Fassung ist maßgeblich.
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- **Inhalte** (`inhalte.md`): **CI/CD als Anwendererfahrung** (Nutzer-Angabe) — „mit CI/CD-Prozessen als Anwender vertraut" erlaubt, kein produktiver Pipeline-/MLOps-Betrieb; die „Nicht zutreffend"-Zeile zu MLOps/CI-CD entsprechend präzisiert. **Wissensdatenbanken-Verarbeitung trifft nicht zu** (Nutzer) → nur „Dokumente" bedienen. **Stil** (`stil.md`): nur die harten Rahmendaten (Verfügbarkeit/Stundensatz/Remote) als fette Bullets, fachliche Abdeckung als Fließtext darunter. Kein neues Schwerpunkt-Schlagwort (alle vorhanden).
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- **Faktentreue-Feinschliff:** RAG nur „konzipiert, Embedding-Modelle/Vektordatenbanken evaluiert, semantische Suche geprüft, Chunks erstellt/geladen"; MLOps/LLMOps/DevOps nur „Prinzipien kenne ich"; „GitLab" → „Git"; Cloud/Azure/Kubernetes-Lücken unerwähnt. Nutzer-Feinschliff am Gitea: Betreff mit Job-ID CP-00007428, „Docker und Podman", Doppel-Formulierungen entfernt („und Services", „gehören zu" → „sind fester Bestandteil meiner Arbeit").
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## 2026-07-04 — Bewerbung Atruvia AG ((Senior-)AI Engineer, Festanstellung/direkter Arbeitgeber, Hybrid-München/Karlsruhe), versandreif (nach ausdrücklicher Nutzer-Freigabe)
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- **PROZESS-KORREKTUR (Nutzer):** Ich hatte die Bewerbung **zweimal ohne Freigabe finalisiert** (`bewerbung.md` erzeugt/committet) — inakzeptabel. Rückgenommen: `bewerbung.md` gelöscht, es existierte zunächst nur `entwurf.md`. **Neue strikte Freigabe-Regel** oben im Skill `bewerbung-schreiben` (SKILL.md) verankert: ohne ausdrückliche Nutzer-Freigabe kein `bewerbung.md`, kein „versandreif", kein Register-/Gedächtnis-Abschluss. Beantwortete Detailfragen sind **keine** Freigabe. Zusätzlich als Feedback-Auto-Memory gesichert. Danach mehrere Review-Runden am `entwurf.md`; finalisiert erst nach ausdrücklichem „finalisiere".
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- **Ehrlichkeits-Feintuning durch den Nutzer (in `inhalte.md` verankert):** „Generierung von Evaluierungsdatensätzen" gestrichen (nur Trainingsdaten fürs SFT belegt); „mehrfach geleitet" gestrichen (nur eine echte Leitungsposition = Ubidyne). Ubidyne dafür ausdrücklich als **fachübergreifend** belegt (Zusammenarbeit mit System Engineering, zwei ASIC-Design-Teams, Power-Amplifier-Design-Team USA) → trifft Must-have „Leitung fachübergreifender Projekte" sauber.
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@@ -241,6 +241,11 @@ Buzzwords und Zahlen mit der Ausschreibung ab.
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die interessantesten Informationen (meist Starttermin, Verfügbarkeit, Stundensatz).
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**Nur bei reinem Klartext-Kanal** (Portal-Nachricht ohne Rich-Text, E-Mail-Adresse
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unbekannt) **gar keine Textformatierungen verwenden** — Labels und Zahlen bleiben unformatiert.
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- **Nur die harten Rahmendaten als fette Bullets, fachliche Abdeckung als Fließtext (Nutzer-Präferenz, auteega).**
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Bewährt: ausschließlich **Verfügbarkeit, Stundensatz, Remote** als je ein fetter Bullet-Punkt; die
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inhaltliche Skill-/Themen-Abdeckung (Python, LLM, RAG, Agenten, Qualität/Betrieb usw.) **nicht** mit
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Schlagwort-Labels als Bullets, sondern als zusammenhängender Fließtext **direkt unter** den drei Bullets.
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Hält den Fakten-Block scanbar und die fachliche Darstellung lesbar.
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- **Verfügbarkeit:** ab wann, welcher Prozentsatz. **Interesse an langfristiger
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Zusammenarbeit nur erwähnen, wenn die Ausschreibung selbst eine Verlängerung nach der
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Erstbeauftragung in Aussicht stellt** (dann: „auch über die ersten <N> Monate hinaus
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