bewerb/gedaechtnis/inhalte.md

# Inhaltliche Bausteine (geprüft)

Bewährte, faktisch korrekte Inhalte und Formulierungen zu Erfahrungen/Skills.
Was hier steht, ist verifiziert richtig. Wird am Ende jeder Session aktualisiert.

## Korrekte Fakten
- Standard-All-in-Stundensatz für **Agenturprojekte: 105 € netto** (Direktbeauftragung KMU: 120 € netto). Quelle: `vorgaben/marketing.md` §2. Im Anschreiben als **Vorstellung** formulieren (Verhandlungsbereitschaft, siehe `stil.md`).
- **Englischer Lebenslauf vorhanden:** Basisname `CV_Thomas_Langer_PhD` — bei englischen Bewerbungen anhängen. Format empfängerabhängig: Agentur `.doc`, Endkunde `.pdf` (siehe `stil.md`).
- Eine **Sicherheitsüberprüfung SÜ2** dauert mindestens drei Monate, teils bis zu einem Jahr → Projekte mit SÜ/Sicherheitsüberprüfung fallen aus (in `vorgaben/rahmenbedingungen.md` als ❌ verankert).
- **On-Prem-Infrastruktur (belegbar, nutzbar in KI-Bewerbungen):** Das EspoCRM läuft in einem Podman-Pod-Container auf dem Server **DesTEngSsv006**, dem eigenen On-Premise-KI-Server (GPU-Inference). Auf demselben Server laufen auch die Claude-Code-Sessions. Der `projekt-anlegen`-Skill holt Projektausschreibungen automatisiert von Portalen (z. B. freelancermap), gliedert sie in Must/Nice/Misc, bewertet sie und trägt sie via REST-API ins CRM ein. Beleg für Agentic AI, MCP, Web-Datenextraktion und produktiv genutzte On-Premise-KI; auch als konkreter, authentischer Aufhänger im Anschreiben verwendbar.
- **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.

- **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.

## 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."
- **Brücke IT ↔ Management** (Baustein für BA-/Koordinations-/Schnittstellenrollen): „Durch meine technische Erfahrung von der Anforderungsaufnahme über Spezifikation und Software-Design bis zur System Integration begegne ich den Entwicklungsteams auf Augenhöhe. Zugleich kenne ich aus über vierzehn Jahren freiberuflicher Tätigkeit mit konsequenter Kundenorientierung und als Gruppenleiter mit Berichtslinie an die Entwicklungsleitung (VP Engineering) bei Ubidyne die Sprache und die Prioritäten des Managements." Als eigener Absatz ausspielen.

## 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).
- **Führung/Management-Schnittstelle:** Bei Ubidyne Gruppenleiter (bis zu 10 Mitarbeiter)
  mit Berichtslinie an die Entwicklungsleitung (VP Engineering) — vom Nutzer bestätigt,
  als Beleg für „Management-Sprache verstehen" nutzbar.
- **Industrieelektronik** belegt durch ASMPT SMT Solutions (industrielle Bestückungsmaschinen).
- **Serializer-/Deserializer-Systeme (SerDes) seit 2000** belegt: Multilink Technology
  (Backplane-Entzerrer-ICs/Demultiplexer ab Dez. 2000), Toshiba (Transceiver-ICs bis 11 Gb/s,
  MIPI D-PHY), Magna (GMSL-Pfad eines Kameramoduls, Signalintegrität). Formulierung „seit 2000
  immer wieder mit Serializer-/Deserializer-Systemen beschäftigt" ist gedeckt.
- **Display-/Video-Technologie:** konkreter Beleg nur der **GMSL-Pfad eines Kameramoduls** (Magna,
  EM-Feldsimulation/Signalintegrität). Es gibt **keine** Erfahrung in Integration/Konfiguration von
  Display-ICs (Deserializer, TDDI-Controller) → nicht behaupten, nur als „mit GMSL/Videoschnittstellen
  gearbeitet" auf Signalintegritäts-/Bring-up-Niveau benennen.
- **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.
- Keine Kafka-Praxiserfahrung behaupten (nur übertragbares Verständnis ereignisgetriebener Architekturen vorhanden).
- **Scrum/agile Vorgehensweisen** nur einmal gelebt (Alcatel-Lucent, „Agile Design mit Scrum") → nicht als breite Kompetenz anpreisen; SAFe gar nicht behaupten.
- **BPMN, Use Cases, User Stories** nicht wörtlich behaupten (im Lebenslauf nicht belegt). Stattdessen „Modellierung fachlicher Abläufe" o. Ä. verwenden.
- **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.