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Erste Bewerbungs-Session: SÜ2-K.o.-Regel, Agentur-Schreibregeln, Entwurf FindYou

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- rahmenbedingungen.md + Skill projekt-anlegen: Sicherheitsüberprüfung (SÜ/SÜ2)
  immer ❌ (Dauer ≥ 3 Monate, K.-o.-Kriterium)
- gedaechtnis/stil.md: Agentur-Anschreiben-Regeln (Teaser, kein Techno-Blabla,
  keine falschen Behauptungen, Lücken nicht erwähnen, Absatz-Aufbau, Header,
  feste Grußformel)
- gedaechtnis/schwerpunkte.md: Fachthemen + Querschnitts-Schlagworte ergänzt
- gedaechtnis/inhalte.md: geprüfte Fakten und Nicht-Behauptungen
- bewerbungen/: Entwurf FindYou (Data Scientist/MLOps) + Register-Eintrag
- gedaechtnis/log.md: datierter Eintrag

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-06-12 18:14:13 +02:00
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gedaechtnis/inhalte.md
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@@ -4,10 +4,14 @@ Bewährte, faktisch korrekte Inhalte und Formulierungen zu Erfahrungen/Skills.
Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert.
## Korrekte Fakten
_(noch keine Einträge)_
- Standard-All-in-Stundensatz für **Agenturprojekte: 105 € netto** (Direktbeauftragung KMU: 120 € netto). Quelle: `vorgaben/marketing.md` §2.
- Eine **Sicherheitsüberprüfung SÜ2** dauert mindestens drei Monate, teils bis zu einem Jahr → Projekte mit SÜ/Sicherheitsüberprüfung fallen aus (in `vorgaben/rahmenbedingungen.md` als ❌ verankert).
## Bewährte Bausteine
_(noch keine Einträge)_
- Product-Lifecycle-Baustein: „In mehreren Positionen habe ich komplexe technische Systeme von Grund auf begleitet, vom Aufstellen der Anforderungen über Lösungskonzepte und Implementierung bis zu Verifikation, Deployment und geordnetem Wissenstransfer bei der Übergabe."
- Wissenstransfer/Coaching ist durch mehrere durchgeführte KI-Potenzialanalyse-Workshops und KI-Schulungen belegt.
## Nicht zutreffend / nicht behaupten
_(noch keine Einträge)_
- **Nicht** behaupten, täglich/laufend an einer produktionsreifen Agentic-AI-Plattform oder „der ersten produktionsreifen Plattform" zu arbeiten.
- On-Premise-KI mit RAG (Projekt „Kischdle") ist **Proof-of-Concept-/Evaluierungsniveau**, kein produktiver ML-Wirkbetrieb → kein „tiefgehendes Production-ML/MLOps" behaupten.
- Keine Kafka-Praxiserfahrung behaupten (nur übertragbares Verständnis ereignisgetriebener Architekturen vorhanden).