03 / ProfilÜber mich

Ich will verstehen, wie ein System wirklich funktioniert.

Ausgebildeter Fachinformatiker aus Ludwigsburg mit professioneller Fullstack-Praxis und einem Schwerpunkt auf vollständigen Software- und AI-Systemen.

Ich bin Can Cadirci, ausgebildeter Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung aus Ludwigsburg. Bei diconium habe ich drei Jahre in professionellen Fullstack-Teams gearbeitet. Seit meinem Abschluss entwickle ich eigene Web-, Mobile- und AI-Produkte und vertiefe dabei besonders TypeScript/Next.js, Python/FastAPI, PostgreSQL und produktnahe AI-Systeme.

Mich reizt die Arbeit an vollständigen Produkten: eine klare Oberfläche, saubere APIs, belastbare Datenmodelle, nachvollziehbare Fehlerbehandlung, automatisierte Tests und ein Deployment, das nicht nur auf meinem Rechner funktioniert.

AI nutze ich intensiv als Werkzeug für Recherche, Planung, Implementierung und Debugging. Ich behandle Modellantworten dabei nicht als Wahrheit. Ich prüfe den Code, teste kritische Pfade und halte Systemgrenzen bewusst deterministisch. Diese Verbindung aus Geschwindigkeit und technischer Verantwortung ist der Kern meiner Arbeitsweise.

Aktuell suche ich eine Fullstack- oder Applied-AI-Rolle, in der ich früh Verantwortung übernehmen, direkt am Produkt arbeiten und mich gemeinsam mit einem guten Team weiterentwickeln kann.

Standort
Ludwigsburg
Fokus
Fullstack / Applied AI
Arbeitsmodell
Remote bevorzugt, hybrid möglich

Technologien nach Einsatzgebiet

01

Frontend

Das, was der Nutzer bedient — inklusive Tastaturbedienung und Verhalten unter 320 px.

  • React
  • Next.js
  • TypeScript
  • JavaScript
  • React Native / Expo
  • HTML
  • CSS / SCSS
  • Responsive Layouts
  • Barrierefreie Oberflächen

02

Backend

Typisierte Schnittstellen, klare Fehlerzustände, keine Logik im Controller.

  • Python
  • FastAPI
  • Node.js
  • Express
  • Java
  • Spring Boot
  • REST-APIs
  • WebSocket

03

Daten

Relationale Modelle, die eine Migration überstehen, statt Tabellen, die zufällig passen.

  • PostgreSQL
  • SQLAlchemy
  • SQL
  • Alembic
  • MongoDB
  • Datenmodellierung

04

Applied AI

Modellaktionen begrenzen, Ausfälle abfangen, Entscheidungen nachvollziehbar halten.

  • LLM-APIs
  • Semantische Suche & Embeddings
  • RAG-artige Systeme
  • Agenten- und Tool-Workflows
  • Prompt Engineering
  • Guardrails, Fallbacks & Audit
  • OpenCV
  • YOLO / OpenCV DNN / SFace

05

Engineering

Der Teil, der entscheidet, ob ein Projekt in sechs Monaten noch änderbar ist.

  • Docker
  • Git & GitHub
  • GitHub Actions
  • Azure DevOps CI/CD
  • pytest
  • Vitest
  • Jest
  • React Testing Library
  • JUnit
  • Code Reviews
  • Refactoring
  • Scrum