Bewerbung Optimus Search finalisiert (versandreif) + Gedächtnis/Register

Finale Fassung als bewerbung.md (Nutzer-Freigabe inkl. Fett-Formatierung).
Gedächtnis: 5 Schwerpunkt-Schlagworte fürs Elektronik-Standbein, belegte Domänen
(Automotive/Telekom/Industrie), Stil (Fett bei E-Mail, Onsite-lokal-Framing),
datierter Log-Eintrag. Register-Zeile ergänzt (Status: versandreif).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

gedaechtnis/inhalte.md

@@ -11,6 +11,15 @@ Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert
 - 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 an Kunden ist in **jedem** Projekt gelebte Selbstverständlichkeit: laufend über regelmäßige Update-Meetings und direkten Austausch während der Zusammenarbeit, nach Bedarf. Nicht auf die (kurzen) KI-Workshops/Schulungen verengen, das stellt es zu klein dar. Bewährter Satz: „Wissenstransfer ist für mich gelebte Praxis: In allen bisherigen Projekten habe ich mein Wissen laufend in regelmäßigen Update-Meetings und im direkten Austausch an die Teams meiner Kunden weitergegeben."
 
+## Belegte Branchen-/Domänen-Erfahrung
+- **Automotive** belegt durch Magna Electronics (LIDAR Compute Module, ADAS) und Infineon
+  (77 GHz ADAS Radar MMICs). Darf als „Automotive Bereich" benannt werden.
+- **Telekommunikation** belegt durch Alcatel-Lucent (LTE), Ubidyne (aktive Antennen für
+  Mobilfunk-Basisstationen), Siemens (GSM-Basisstationen).
+- **Industrieelektronik** belegt durch ASMPT SMT Solutions (industrielle Bestückungsmaschinen).
+- **Kein** Beleg für sicherheits-/missionskritische Systeme nach Safety-Prozessen
+  (ISO 26262, DO-178) und **keine** INCOSE-/IREB-Zertifizierung → nicht behaupten.
+
 ## Nicht zutreffend / nicht behaupten
 - **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.