Erfahrung · Entwicklung

Technische Tiefe. Nachvollziehbare Systeme.

Mein Weg führt von der Softwareentwicklung über datenintensive DLT-Analyse bis zur Validierung computergestützter Systeme. Parallel zu meiner Hauptanstellung entwickle ich mit Insurana ein eigenes SaaS-Produkt von der Idee bis zum Full-Stack-Betrieb.

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Aktuell parallel · Ivoclar + Insurana

  • CSV · GxP
  • Product · SaaS
  • DLT · Daten
  • Full-Stack

01 · Werdegang

Ein Weg, der aufeinander aufbaut.

Jede Station erweitert denselben Kern: komplexe Systeme verstehen, Veränderungen sauber bewerten und Ergebnisse nachvollziehbar machen.

  1. Ivoclar Aktuelle Position CSV Engineer Seit 12/2024 Arbeit an der Bewertung und dokumentierten Betreuung computergestützter Systeme im GxP-relevanten Umfeld. 01

    Schwerpunkte

    • Computer System Validation mit Fokus auf belastbare und nachvollziehbare Dokumentation.
    • Periodic Reviews zur strukturierten Bewertung des fortlaufenden Systemstatus.
    • Change Assessments zur Beurteilung der Auswirkungen technischer und prozessualer Änderungen.
    • Dokumentation sowie nachvollziehbare Workflow-Prozesse als Teil des operativen Arbeitsflusses.
    • Schnittstelle zwischen IT, Quality und Business, damit technische Änderungen fachlich eingeordnet werden können.
    CSVGxPPeriodic ReviewsChange AssessmentsWorkflows
  2. Insurana Aktuelles Eigenprojekt Gründer · Product & Full-Stack Engineering Seit 2026 · parallel zur Hauptanstellung Konzeption und Entwicklung einer SaaS-Anwendung, die Versicherungsdokumente strukturiert aufbereitet und Ergebnisse mit Fundstellen zur Prüfung bereitstellt. 02

    Schwerpunkte

    • Produktkonzeption aus realen Nutzerabläufen: Anforderungen, Informationsarchitektur, UX und technische Umsetzung aus einer Hand.
    • Full-Stack-Architektur mit SvelteKit und TypeScript, FastAPI und Python sowie PostgreSQL als persistenter Datenbasis.
    • Asynchrone Verarbeitung mit Redis und ARQ sowie dokumentbezogener Object Storage nach S3-Prinzipien.
    • Dokumentenpipeline für Aufnahme, Verarbeitung und strukturierte Extraktion; KI-Ergebnisse werden mit Fundstellen und Konfidenz zur Prüfung verknüpft.
    • Human Review, Versionierung und bestätigte Fristen halten Entscheidungen kontrollierbar und Änderungen nachvollziehbar.
    • Multi-Tenant-Datenmodell, rollenbasierte Zugriffe, Billing-Flows sowie Tests, CI/CD und Datenschutz- und Security-Konzepte.
    SvelteKitFastAPIPostgreSQLDocument AIMulti-TenantRBACCI/CDProduct
    Insurana-Fallstudie öffnen Insurana-Website besuchen
  3. actus DLT Analyst 08/2023–10/2024 Analytische Arbeit mit Blockchain-Daten in einem Multi-Blockchain- und Multi-Mandanten-Umfeld. 03

    Schwerpunkte

    • Technische Analyse in einem Datenkontext mit mehr als 200’000 Transaktionen.
    • Strukturierte Arbeit mit mehr als 300 Token über mehr als 20 Blockchains hinweg.
    • Arbeit in einer Multi-Tenant-Umgebung mit mehr als 20 Mandanten.
    • Der Arbeitskontext umfasste Transaktionsdaten, Token, Blockchains und technische Mandantenstrukturen.
    DLTBlockchainTransaktionsdatenMulti-ChainMulti-Tenant
  4. Fernfachhochschule Schweiz (FFHS) Paralleler Lernpfad Studium Wirtschaftsinformatik Seit 08/2023 · parallel zur Berufstätigkeit Das laufende Studium der Wirtschaftsinformatik ist seit August 2023 ein paralleler Lernpfad neben der Berufspraxis. 04

    Schwerpunkte

    • Laufendes Studium der Wirtschaftsinformatik an der FFHS.
    • Seit 08/2023 parallel zu den beruflichen Stationen.
    • Langfristiger Lernpfad neben der Berufstätigkeit.
    WirtschaftsinformatikBerufsbegleitendTransferWeiterentwicklung
  5. actus Softwareentwicklung & Praktikum 08/2022–07/2023 Der Einstieg über Praktikum und Softwareentwicklung legte die technische Basis für den späteren Wechsel in die DLT-Analyse. 05

    Schwerpunkte

    • Praktische Arbeit in der Softwareentwicklung als Einstieg in professionelle Systeme und Abläufe.
    • Aufbau eines technischen Verständnisses für Software, Daten und zusammenhängende Prozesse.
    • Weiterentwicklung vom praktischen Engineering hin zur spezialisierten DLT-Analyse.
    SoftwareentwicklungPraktikumEngineering-Grundlage

02 · Technischer Kontext

DLT-Arbeit in relevanter Grössenordnung.

Die actus-Station umfasste einen breiten Daten- und Systemkontext über zahlreiche Netzwerke, Assets und Mandanten hinweg.

Transaktionen im Datenkontext
200’000+
Token im Arbeitskontext
300+
Blockchains
20+
Mandanten
20+

Die Kennzahlen beschreiben den fachlichen und technischen Arbeitskontext – nicht eine alleinige Einzelleistung.

03 · Arbeitsweise

Was die Stationen verbindet.

Nachvollziehbarkeit

Entscheidungen, Änderungen und Ergebnisse so dokumentieren, dass sie auch später verständlich bleiben.

Übersetzung

Technische Details mit Qualitätsanforderungen, Prozessen und fachlichen Bedürfnissen verbinden.

Weiterentwicklung

Neue Domänen konsequent auf einem soliden Software- und Datenverständnis aufbauen.

Nächster Schritt

Technik braucht Kontext. Und einen klaren Austausch.

Ob validierte Systeme, DLT-Daten oder robuste Softwareprozesse: Ich freue mich auf Gespräche, bei denen technische Tiefe und praktische Wirkung zusammenkommen.

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