Ausgewählte Arbeiten
Fünf Arbeiten aus Ausbildung, Swisscom-Einsätzen und einem Hackathon. Sie reichen von AI-Interfaces über Plattform-Engineering bis zu automatisierten Prozessen. Scroll weiter →
Lernender Applikationsentwickler bei Swisscom; Full-Stack, AI/ML-Integration und MCP. Leitet Team Halo mit 33 Lernenden.
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code is
craft.
01: Über mich
Ich baue Anwendungen, die AI nutzen. In drei Projekteinsätzen bei Swisscom bin ich vom Low-Code-Umfeld bis zur produktionsnahen Plattform-Entwicklung gekommen. Mein Schwerpunkt: das Model Context Protocol (MCP), mit dem AI-Assistenten sicher auf Unternehmens-Platformen zugreifen und damit interagieren.
Zuhause in Waltenschwil im Kanton Aargau. Zwei Schwestern, beide ebenfalls Informatikerinnen. Ich tüftle privat an OpenClaw, einer Idee, Agents für Firmen zu konfigurieren. Wenn ich nicht am Rechner sitze: Gym nach der Arbeit oder draussen mit Kollegen und meiner Freundin.
02: Ausgewählte Arbeiten
01 / 04
Live-Übersetzung · aktuelles Projekt
Simultanübersetzung
Transkribiert gesprochene Sprache in Echtzeit und übersetzt sie unmittelbar weiter. Das eignet sich für Veranstaltungen, bei denen nicht alle dieselbe Sprache sprechen. Über ein Kontextfeld lassen sich Namen und Fachbegriffe vorgeben, damit die Erkennung sie richtig trifft.
Go · Next.js · Full-Stack
MCP Gateway
Plattform, entstanden bei Swisscom: ein Go-Backend, das mehrere MCP-Server hinter einem einzigen Endpoint bündelt, plus Next.js-Verwaltungs-UI mit SSO und gRPC.
Live ansehen ↗ nur im Swisscom Corpnet erreichbar
Hackathon · AI & Security
swissscam
Erkennt Betrugsanrufe, während sie laufen. Whisper transkribiert das Gespräch lokal, ein feinjustiertes MiniLM bewertet den bisher gesagten Text und warnt, bevor die Forderung kommt. Alles bleibt auf dem Gerät. Keine Aufnahme verlässt den Rechner. In 48 Stunden an den swiss{si}weeks in Zürich für die Identity-Fraud-Challenge von Swisscom gebaut. Mein Teil: das Machine Learning und das Frontend-Design.
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AI · Full-Stack
AI-Chatbot Todo-App
Eine Todo-App, die sich vollständig per Chat steuern lässt. Natürliche Sprache ersetzt dabei die Klicks. React-Frontend, Spring-Boot-Backend, deployed auf AWS.
Machine Learning
Fussball-Prognosen
ML-Modell zur Vorhersage von Spielresultaten, von der Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell. Es rechnet einzelne Partien mit Wahrscheinlichkeit durch und simuliert die WM 2026 komplett: Weltmeister wird Spanien. Als das Projekt entstand, waren die Playoffs noch nicht entschieden. Deshalb läuft Italien im Turnierbaum mit, obwohl es gar nicht dabei ist.
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03: Werdegang
2025 bis 2027
Team Halo
Full-Stack mit Schwerpunkt AI-Integration und Machine Learning: MCP-Client/Server-Implementierungen, CRUD-Apps mit React & Spring Boot, AWS-Deployments, ML-Modelle. Nach einem Jahr im Team habe ich die Leitung von Team Halo übernommen und führe heute 33 Lernende.
2025
Power Builders
Low-Code-Entwicklung mit Microsoft Power Apps: Super League App, Zertifikatsverwaltung, Workflow-Automatisierung.
2024 bis 2025
Apps Team
Memory Game mit React und Help-Page für den Kundensupport. Mein Einstieg ins Frontend-development.
«Aim for the moon.
If you miss, you may hit a star.»
Referenzen: Nithursan Naguleswaran (LB) · Michel Haueter (Host)