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>

gedaechtnis/inhalte.md

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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.
 - **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]].
 - **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).
+- **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]].
 
 - **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.
 - **OCR-Technologien / Document-AI:** keine Praxis (Paperless-ngx wird betrieben, aber kein OCR-Entwicklungsnachweis) → nicht behaupten.
 - **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.
-- **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.
+- **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".
+- **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).
 - **Kein produktiver Ausroll von AI-Agents in Kundenprojekten (Nutzer S+, Rigeto):** Es gab **noch kein Projekt**, in dem
   Thomas AI-Agents produktiv in den Kundeneinsatz gebracht hat. Die Posting-Säule „PoC bis produktiver Einsatz von Agenten/
   KI-Workflows inkl. Adoption/QS/Monitoring" **nicht als geleistete Referenz** behaupten. Belegt und behauptbar bleibt der