Bewerbung Effection Network (AI / MCP Engineer, Agentur, Remote) versandreif

- bewerbung.md finalisiert; Entwurf: Orchestrierungs-Formulierung (Variante A) eingesetzt
- Stil: keine koerperlichen Metaphern fuer KI-Agenten; Ausnahme zur Agentur-Buzzword-Regel
  bei persoenlicher Anfrage mit benannten Kundensystemen (beratend/systemspezifisch)
- Inhalte: AI-Agenten-Orchestrierung als Baustein; Caveat keine belegte API-Praxis
  mit SharePoint/Jira/Confluence/Azure OpenAI (nur Umsetzbarkeit behaupten)
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

gedaechtnis/inhalte.md

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 - **CAD-Systeme und Engineering-/PLM-Landschaften ehrlich verankern (für KI-im-Engineering-/Konstruktions-Rollen):** „Konstruktion / CAD (z. B. CATIA)" zielt auf mechanisches CAD, das **nicht** belegt ist (kein CATIA, kein Maschinenbau-CAD) → nicht behaupten. Ehrlich abgedeckt ist dagegen: jahrzehntelange intensive Arbeit mit **CAD-/EDA-Entwicklungswerkzeugen** (Keysight ADS, Ansys HFSS/SIwave, CST, PCB-Layout) sowie deren **Auswahl und Evaluierung** (Toshiba: „Evaluierung und Auswahl von HF-Entwicklungssoftware"). „Digitale Engineering-/PLM-Landschaften": belegt über **PTC Integrity** (Requirements/Tasks/Reviews/Defects bei Magna), **Azure DevOps Server**, Git/Subversion und Cloud-gestützte Kollaborationsdienste. Zulässige Formulierung: „mit CAD-Systemen jahrzehntelang gearbeitet, mehrfach ausgewählt und evaluiert; Engineering-Prozesse, Product-Lifecycle-Management-Systeme und digitale Kollaborationsdienste bestens vertraut" — ohne Toolnamen beim Agentur-Empfänger (Buzzword-Ebene CAD/PLM/Engineering-Prozesse genügt).
 - **ASMPT-KI-Workshop-Vorbereitung als Beleg für KI-Use-Case-Analyse in Engineering-Prozessen:** Zur Vorbereitung des KI-Potenzialanalyse-Workshops bei ASMPT hat Thomas sich mit den **Engineering-Entwicklungsprozessen** befasst und herausgearbeitet, an welchen Stellen sich generative KI integrieren lässt. Sauberer Beleg für „Analyse und Bewertung von KI-Anwendungsfällen in Konstruktions-/Entwicklungsprozessen". Drei KI-Potenzialanalyse-Workshops durchgeführt (Kerngeschäft, siehe [[KI-Beratung & Potenzialanalyse]]).
 
+- **AI-Agenten-Orchestrierung (belegt, für Agentic-AI-/MCP-Rollen):** „Mit verschiedenen AI Automation
+  Tools AI-Agenten orchestriert, sie mit Tools ausgestattet und an Datenquellen angebunden" ist gedeckt
+  (n8n-Telegram-Agent mit Google-Cloud-Datenzugriff, Make.com, Langflow-Evaluierung). Tool Use / Function
+  Calling und Datenanbindung als alltägliches Werkzeug behauptbar. Nutzbar für [[Agentic AI]], [[MCP]],
+  [[Workflow-Automatisierung]].
+
 ## Bewährte Bausteine
 - 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 (Doku-Variante, wenn die Rolle Dokumentation betont): „Wissenstransfer ist für mich gelebte Praxis: In allen bisherigen Projekten habe ich mein Wissen laufend in regelmäßigen Update-Meetings, je nach Bedarf im direkten Austausch mit den Experten und durch sorgfältige Dokumentation an die Teams meiner Kunden weitergegeben."
@@ -60,3 +66,4 @@ Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert
 - **Computer Vision / Bildverarbeitung:** Nur Evaluierung multimodaler Vision-LLMs belegt ([[Multimodale KI]]), **keine** klassische Computer Vision / Bildverarbeitung (OpenCV-Pipelines, Feature-Detection) → nicht als fundierte CV-Kompetenz anpreisen.
 - **OCR-Technologien / Document-AI:** keine Praxis (Paperless-ngx wird betrieben, aber kein OCR-Entwicklungsnachweis) → 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) → nicht behaupten.
+- **APIs von Standard-Unternehmenssystemen (SharePoint, Jira, Confluence, Azure OpenAI o. Ä.):** keine belegte API-Praxis mit diesen Systemen → **keine Referenzprojekt-/Erfahrungs-Behauptung**. Zulässig ist nur die **Fähigkeits-/Umsetzbarkeitsaussage**, dass sich solche Schnittstellen KI-gestützt schnell entwickeln bzw. anbinden lassen (Formulierung „so lassen sich Schnittstellen zu APIs von … entwickeln", „gehe ich davon aus, dass sich … integrieren lässt"). Stützt einen Buzzword-Treffer auf die Kundensysteme, ohne Falschaussage. (Effection Network, AI / MCP Engineer.)