Über mich

Hauptberuflich arbeite ich als Softwareengineer bei einer Schweizer Kantonalbank. Im Backend entwickle ich Microservices mit Java, Spring Boot und Quarkus, im Web-Frontend mit Angular. Dazu kommen Avaloq und Kotlin Multiplatform.

Neben der klassischen Softwareentwicklung beschäftige ich mich zunehmend mit der praktischen Einführung von KI. Ich prüfe Anforderungen und mögliche Anwendungsfälle, begleite die Planung von KI-Vorhaben und beschäftige mich damit, wie AI-assistierte Softwareentwicklung sinnvoll in bestehende Teams und Prozesse integriert werden kann.

Dabei geht es nicht nur um die Auswahl geeigneter Werkzeuge. Mindestens genauso wichtig sind klare Leitplanken, Schulungen und ein realistischer Blick darauf, wo KI tatsächlich hilft und wo sie lediglich neue Fehlerquellen erzeugt.

Mein Hintergrund

Softwareentwicklung begleitet mich seit mehr als zwanzig Jahren. In dieser Zeit habe ich Onlinewerbung, SEO und SEM, grosse Webplattformen, verteilte Systeme und zahlreiche Projekte im Banken- und Versicherungsumfeld kennengelernt.

Die Stationen im Überblick: Von 2006 bis 2011 habe ich die IT von Goldbach Interactive in Deutschland geleitet. Danach war ich bis 2014 Senior Software Developer und Teamlead bei HolidayCheck, anschliessend drei Jahre Senior Software Engineer bei ti&m, dort hauptsächlich in Projekten für Banken und Versicherungen. 2017 bin ich mit LGT Private Banking direkt auf die Bankseite gewechselt.

Seit 2017 liegt mein beruflicher Schwerpunkt vollständig im Banking. Dort zeigt sich recht schnell, ob eine technische Idee nur in einer Demo gut aussieht oder auch mit bestehenden Systemen, regulatorischen Anforderungen und komplexen Prozessen zurechtkommt. Diese Perspektive prägt auch meinen Blick auf KI: Interessant wird sie für mich dort, wo sie zuverlässig in echte Anwendungen und Arbeitsabläufe integriert werden kann.

Ursprünglich habe ich Wirtschaftsinformatik studiert und das Studium 2006 als Diplom-Wirtschaftsinformatiker (FH) abgeschlossen. Seit Anfang 2025 absolviere ich berufsbegleitend den MAS Data Science an der FFHS Zürich. Die CAS Grundlagen Data Science, Machine Learning und AI Engineering habe ich bereits abgeschlossen.

Worum es hier geht

Der Schwerpunkt dieses Blogs liegt auf AI Engineering.

Mich interessiert der Weg von der ersten Idee bis zu einem System, das sich tatsächlich betreiben lässt. Dazu gehören LLM-Anwendungen, agentische Systeme mit echtem Tool-Zugriff, RAG-Pipelines, Evaluation, Deployment, Monitoring und die vielen unspektakulären Details, an denen produktive Lösungen häufig scheitern.

Ein weiteres Thema ist AI-assistierte Softwareentwicklung. Dazu gehören klassische Coding-Assistenten ebenso wie agentische Entwicklungswerkzeuge und Vibe Coding. Entscheidend ist für mich nicht, wie beeindruckend ein Werkzeug in einer vorbereiteten Demonstration aussieht, sondern ob es in echten Projekten konsistente Ergebnisse liefert und sich sinnvoll in bestehende Entwicklungsprozesse einfügt.

Daneben schreibe ich über Self Hosting und Home Automation. Diese Themen sind zwar nicht der eigentliche Schwerpunkt, bieten mir aber ein gutes praktisches Testfeld. Viele Technologien lassen sich dort unter realistischen Bedingungen ausprobieren: Netzwerke, Container, GitOps, Authentifizierung, Monitoring, Backups, lokale KI-Modelle und die Integration unterschiedlichster Systeme.

Die Artikel hier sind deshalb selten reine Schritt-für-Schritt-Tutorials. Sie sind eher technische Erfahrungsberichte: welches Problem ich lösen wollte, welche Ansätze nicht funktioniert haben und welche Konfiguration am Ende zuverlässig lief.

Wie die Artikel entstehen

Recherche und Redaktion können durch KI-Werkzeuge unterstützt werden. Technische Aussagen prüfe ich anhand der verlinkten Primärquellen und der jeweiligen Dokumentation. Eigene Messungen, Benchmarks und Praxistests sind im Artikel als solche beschrieben und sollen so weit wie möglich reproduzierbar sein.

KI-Unterstützung ersetzt dabei weder die fachliche Prüfung noch die Auswahl der Themen. Die Bewertung der Quellen, die Einordnung der Ergebnisse, Schlussfolgerungen und die Veröffentlichung liegen bei mir. Wenn ein Artikel auf eigenen Tests oder Experimenten basiert, sollen Setup, Messmethode und Grenzen nachvollziehbar beschrieben sein.

Mein eigenes Testfeld

Angefangen hat mein Self Hosting mit einem einzelnen Raspberry Pi. Heute besteht mein Homelab aus einem Multi-Node-Proxmox-Setup mit drei Hosts und mehr als zwanzig Diensten.

Darunter laufen unter anderem Home Assistant und Zigbee2MQTT für ein Smart Home mit rund 50 Sensoren und Aktoren. Neben Zigbee setze ich auch Matter over Thread mit einem eigenen OpenThread Border Router ein. Frigate übernimmt die Kameras, dazu kommen Paperless, Vaultwarden und Windmill. Caddy dient als Reverse Proxy, Authentik übernimmt die zentrale Anmeldung. Konfigurationen und Deployments werden weitgehend über Git verwaltet und automatisiert ausgerollt.

Auch dieser Blog gehört dazu. Astro erzeugt statisches HTML, die Anwendung wird als Container gebaut, Caddy terminiert TLS und die Veröffentlichung erfolgt über eine CI-Pipeline.

Das Homelab nutze ich als Testumgebung für neue Technologien, Automatisierungen und Betriebsmodelle. Viele Themen, über die ich hier schreibe, entstehen direkt aus diesen Projekten.

Abseits des Rechners

In der Sternwarte Kreuzlingen bin ich ehrenamtlich als Demonstrator tätig. Dort erkläre ich Besuchern den Nachthimmel, astronomische Zusammenhänge und die Technik der Sternwarte.

Gelegentlich betreibe ich auch Astrofotografie und bearbeite die Aufnahmen mit PixInsight.

Daneben engagiere ich mich bei der Freiwilligen Feuerwehr Kreuzlingen.

Kontakt

Ich freue mich über fachliche Fragen, begründeten Widerspruch, Hinweise auf bessere Lösungen und den Austausch über interessante technische Vorhaben.