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