Wall Street nach Berlin. Vorstandszimmer zur Codebasis.

Meine Karriere begann bei der Deutschen Bank in New York, wo ich lernte, wie große Organisationen über Risiko, Skalierung und operative Exzellenz denken. Die analytische Strenge blieb mir erhalten, aber auch die Erkenntnis, dass ich Dinge bauen wollte, nicht nur analysieren.

Ich zog nach Berlin und machte einen Umweg in den Hotelbetrieb, wo ich die Sanierung einer Hotelgruppe leitete. Dort lernte ich die härteste Lektion in der Technologie: Das beste System der Welt ist nutzlos, wenn es keine echten Geschäftsprobleme für echte Menschen löst.

Als ich zurück in die Tech-Welt kam, kam ich als Builder zurück. Mitgründung eines Fintech-Startups, Aufbau von Healthcare-Plattformen mit 100K+ täglichen Nutzern, Auslieferung von KI-Produkten, Verwaltung von 10TB+ Dateninfrastruktur mit 200+ geplanten Abfragen. Jedes Projekt verstärkte dieselbe Lektion: Schnell liefern ist gut, aber etwas liefern, das hält, ist besser.

Dann hat KI das Spiel verändert. Nicht der Hype—der tatsächliche Workflow. Ich entdeckte, dass die Kombination aus tiefer Engineering-Erfahrung und KI-gestützter Entwicklung etwas wirklich Neues schuf. Ich konnte Produktionssysteme allein bauen, die vorher Teams erfordert hätten. Nicht weil KI das Urteilsvermögen ersetzte—sondern weil sie es verstärkte.

Heute konzentriere ich mich auf AI-native Produktentwicklung: Produktionssysteme bauen, darüber schreiben was ich lerne, und Teams helfen, KI-Tools zu nutzen, die sie wirklich produktiver machen.