MK1.engineering

CAPABILITY ATLAS / 2026

Skills sind erst mit Kontext interessant.

Zwölf Kompetenzfelder, konkrete Technologien und der kürzeste Weg zum passenden Nachweis. Berufliche Erfahrung, eigene Produkte und synthetische Labs sind ausdrücklich unterschieden.

12 / 12 Kompetenzfelder

01 / Eigene Systeme und synthetische Labs

KI & Agenten

Geschäftsprozesse zerlegen, Freigabegrenzen definieren und KI-Ergebnisse mit nachvollziehbaren Zuständen integrieren.

  • LLM-Pipelines
  • Agent orchestration
  • Human-in-the-loop
  • Prompt versioning
  • Evaluierung
  • n8n
Nachweis & Kontext ↗
02 / Berufserfahrung und eigene Produkte

C# & .NET

Geschäftslogik, Backend-Dienste und schrittweise Modernisierung gewachsener Systeme. Bestehendes Verhalten zuerst verstehen und absichern.

  • C#
  • .NET
  • ASP.NET Core
  • Razor Pages
  • CLI tooling
  • Characterization tests
Nachweis & Kontext ↗
03 / Eigene Webprodukte; 3D als persönliche Arbeitsprobe

Web & Produktoberflächen

Von Datenmodellen und Authentifizierung bis zu nutzbaren Oberflächen, Dashboards und vollständigen Arbeitsabläufen.

  • TypeScript
  • JavaScript
  • React
  • Next.js
  • HTML
  • CSS
  • Responsive UI
  • WebGL
  • GLSL
  • Procedural 3D
Nachweis & Kontext ↗Interaktive Web-Arbeitsprobe ↗
04 / 15 Jahre inhaberbestätigte Domänenerfahrung

ERP & industrielle Prozesse

Kaufmännische Belege und Materialrealität zusammen denken: Einheiten, Toleranzen, Teilmengen und fachliche Ausnahmen.

  • Order-to-cash
  • Stammdaten
  • Bestand
  • Chargen & Coils
  • Faktura
  • Logistik
Nachweis & Kontext ↗
05 / Berufserfahrung; öffentliche synthetische Beispiele

APIs & B2B-Integration

Stabile Verträge, Partner-Mappings, klare Fehlersemantik und kontrollierter Wiederanlauf über Systemgrenzen hinweg.

  • REST
  • OpenAPI
  • EDI
  • Webhooks
  • OAuth
  • HMAC
  • Idempotenz
Nachweis & Kontext ↗
06 / Eigene Datenplattform und Control Plane

Daten & Datenbanken

Quellen zusammenführen, Dubletten begrenzen, Herkunft erhalten und Datenabdeckung sowie Kontingente sichtbar machen.

  • SQL
  • PostgreSQL
  • SQLite
  • Prisma
  • Ingestion
  • Normalisierung
  • Provenienz
Nachweis & Kontext ↗
07 / Eigene Werkzeuge und lokale Systeme

Python & Automatisierung

Dateien, Importwege und Prüfschritte reproduzierbar automatisieren. Ergebnisse, Fehler und Herkunft getrennt dokumentieren.

  • Python
  • PowerShell
  • JSON
  • CSV
  • REST clients
  • Hash verification
Nachweis & Kontext ↗
08 / Eigene selbst betriebene Anwendungen

Deployment & Betrieb

Anwendungen hinter TLS bereitstellen, interne Dienste trennen und Releases mit Gesundheitsprüfung und Rückweg ausliefern.

  • Docker Compose
  • Linux
  • Caddy
  • nginx
  • HTTPS
  • Health checks
  • Rollback
Nachweis & Kontext ↗
09 / Eigene Systeme und ausführbare Labs

Qualität & Zuverlässigkeit

Fehlerszenarien, unbekannte Ausgänge und doppelte Zustellung mitdenken. Kompatibilität und Wiederanlauf explizit prüfen.

  • Automatisierte Tests
  • Contract checks
  • Replay
  • Retry & Backoff
  • Audit trails
  • Recovery
Nachweis & Kontext ↗
10 / Öffentliche technische Arbeitsproben

Dokumentation & Übergabe

Technik für andere benutzbar machen: ausführbare Beispiele, nachvollziehbare Entscheidungen und konkrete Betriebsanleitungen.

  • Docs-as-code
  • Quickstarts
  • Runbooks
  • API reference
  • Architektur
  • Git
Nachweis & Kontext ↗
11 / Eigener lokaler DMS-Begleiter

Dokumenten-Workflows

Scan, Sichtprüfung, Texterkennung und Archivbestätigung als getrennte Zustände modellieren; Originale und Seitenherkunft erhalten.

  • Paperless-ngx REST
  • OCR-Pipelines
  • eSCL
  • SQLite
  • SHA-256
  • Windows / Hyper-V
Nachweis & Kontext ↗
12 / Öffentlich belegte Founder-/Programmiererrolle

Produktdenken & Domäne

Vom konkreten Problem zum nutzbaren Produkt. Technische Entscheidungen mit den Abläufen der späteren Nutzer verbinden.

  • Prozessmodellierung
  • Marketplace workflows
  • Anforderungsanalyse
  • Prototyping
  • End-to-end delivery
Nachweis & Kontext ↗

Welche Rolle passt dazu?

01 / Möglicher Beitrag

AI & Automation Engineer

KI in reale Geschäftsprozesse integrieren: Zustände, Freigaben, API-Anbindung und Recovery.

Passende Arbeitsproben ↗
02 / Möglicher Beitrag

Backend / Integration Engineer

C#/.NET, APIs, EDI und Datenflüsse für Systeme, deren Fehler im Geschäft ankommen.

Passende Arbeitsproben ↗
03 / Möglicher Beitrag

Full-Stack / Product Engineer

Produkte vom Backend bis zur nutzbaren Oberfläche bauen und selbst betreiben.

Passende Arbeitsproben ↗