Hands-on CTO & CPO für AI-Matching-Plattform

Smartjobr startete als AI-gestützte Freelancer-Matching-Plattform, die vom ersten Produktmodell in echte Delivery und Betrieb kommen musste. Ich verband Matching-Logik, technische Architektur, Teamaufbau und Plattformarbeit in einem frühen Startup mit schnellen Lernschleifen, Product-Market-Fit-Arbeit und direktem Delivery-Druck.

QYRAGY umfasste zwei kundenorientierte Web-Produkte: die Unternehmenswebsite mit slug-spezifischen Landingpages und Marketingdaten sowie Smartjobr als Marketplace. Smartjobr nutzte k-Means-Algorithmus und NLP für Matching zwischen Freelancern und Projekten und wurde über Web-App, Android-App und iOS-App ausgeliefert. Diese Clients gehören zu einem Produkt. Next.js/PWA, AWS-Infrastruktur und automatisierte BI-Dashboards verbanden Produktnutzung, technische Grundlage und datenbasierte Entscheidungen. Das datenbankzentrierte Backend bestand aus rund 100 PL/pgSQL-Funktionsdateien, 58 Flyway-Migrationen und 87 SQL-Tests. In diesem System arbeitete ich selbst an Schemaänderungen, Funktionen, Tests, Statistik- und Empfehlungslogik sowie Release-Fixes.

• Hands-on Startup CTO & CPO: Produktstrategie, technische Richtung und Teamaufbau mit Entwicklung, Design und Marketing
• QYRAGY Website: Unternehmenswebsite mit Landingpages für unterschiedliche Slugs und zugehörigen Marketingdaten
• AI-Matching-Plattform: k-Means-Algorithmus, NLP und Freelancer-Projekt-Zuordnung
• Next.js/PWA-Entwicklung: Cross-Platform User Experience über Web-App, Android-App und iOS-App; Migration von nativer Android-App auf eine React-basierte PWA, die weiterhin über den bestehenden Play-Store-Eintrag ausgeliefert werden konnte
• AWS-Infrastruktur: Lambda, S3, RDS, SQS und CloudFront als technische Basis
• Datenbanklogik: ein gewachsenes PostgreSQL-/PL/pgSQL-System mit rund 100 Funktionsdateien, 58 Flyway-Migrationen und 87 SQL-Tests unter meiner CTO-/CPO-Verantwortung; persönlich an Schemaänderungen, Funktionen, Tests, Statistik- und Empfehlungslogik sowie Releases gearbeitet
• Plattformbetrieb: CI/CD, Cypress-Tests, Monitoring und produktnaher Betrieb der Matching-Plattform
• Test-first-Produktentwicklung: Cypress häufig als Arbeitsbrowser genutzt, um Matching-, PWA- und Plattformverhalten direkt beim Entwickeln zu spezifizieren, auszuführen und zu debuggen
• BI & Automatisierung: Dashboards, Slack-Bot und automatisiertes KPI-Reporting
• Produktstrategie: Kundenfeedback, User Experience und Lernschleifen
• Security & Privacy: Datenschutz-Compliance und sichere Infrastruktur-Überwachung
• Teamführung: agile Entwicklung, crossfunktionale Zusammenarbeit und Technologieauswahl

• Agile Entwicklung: Scrum, Kanban und crossfunktionale Teams
• Produktmanagement: Kundenfeedback, User Experience und Marktvalidierung
• Startup-Methodik: schnelle Iteration, MVP-First und Product-Market-Fit
• AI/ML-Integration: datengetriebenes Matching und Algorithmusarbeit
• DevOps: AWS-Infrastruktur, automatisierte Deployments, Cypress als Arbeits- und Testbrowser, Monitoring und Betrieb als Teil der Produktverantwortung