Drost Consulting (Senior Software Engineer Energy Platforms & AI, Agentur, Hybrid-München): finale bewerbung.md; Gedaechtnis (Reisekosten-/Standortvorteil nicht ausspielen, Coding-Agenten decken weniger geläufige Sprachen, Datenpipelines/Zeitreihen, SQL zurückhaltend); Log; Register

gedaechtnis/inhalte.md

@@ -65,6 +65,19 @@ Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert
   in einer Vektordatenbank ablegt, plus die Kischdle-Modellevaluierung). Weiterhin **keine fertige/produktive
   RAG-Lösung** behaupten (siehe „Nicht zutreffend"). Nutzbar für [[RAG]], [[Vektordatenbanken]].
 
+- **Datenpipelines und Zeitreihenverarbeitung (belegt, für Data-/Backend-Plattform-Rollen):** Ehrlich
+  behauptbar als „Datenpipelines und die Verarbeitung von Zeitreihen in mehreren Projekten aufgebaut, etwa
+  bei der Analyse und Konvertierung von Netzwerk- und Kommunikationsdaten" (gedeckt durch PyShark-Trace-Konvertierung,
+  Pandas/NumPy-Datenanalyse, zeitbezogene Ethernet-/CAN-Verkehrsanalyse mit KPIs/Timing bei ASMPT). Buzzword-Treffer
+  für „Datenpipelines", „Zeitreihenverarbeitung". Nutzbar für [[Python]], [[System Integration]].
+- **SQL nicht offensiv als Skill ausspielen (Nutzer-Signal, Drost Consulting):** Obwohl SQL im CRM-Match als ✅
+  bestätigt wurde, hat der Nutzer SQL aus dem Bewerbungstext gestrichen. SQL daher nicht als aktiven Skill-/Buzzword-Claim
+  in Anschreiben setzen, außer der Nutzer wünscht es ausdrücklich. REST APIs, Docker, Git bleiben unbedenklich.
+- **State-of-the-Art Coding-Agenten decken weniger geläufige Programmiersprachen ab (belegt, Fähigkeit):** Python ist
+  primäre Sprache; Rust, Go, Java, TypeScript u. a. werden mit Coding-Agenten effizient und auf hohem Qualitätsniveau
+  bedient. Ehrliche Fähigkeitsaussage (TÜV-AI-Consultant, produktiver Coding-Agent-Einsatz seit März 2026), kein
+  Referenzclaim. Formulierung siehe [[stil.md]]. Nutzbar für [[Agentic AI]], [[Python]].
+
 ## 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."