Über Mare
Ich helfe kleinen und mittleren Teams, ihre Abläufe zu ordnen und KI verlässlich und sicher in den Betrieb zu bringen. Meine Arbeit verbindet technische Umsetzung mit den tatsächlichen Abläufen eines Betriebs: von der Datenstruktur im Hintergrund bis zur Oberfläche, mit der am Ende gearbeitet wird.
In der Praxis bewege ich mich über mehrere Ebenen:
- Daten und Architektur: bestehende Systeme analysieren, tragfähige Datenmodelle und Architekturen entwerfen und Migrationen aus gewachsenen Alt-Systemen (etwa nach PostgreSQL) durchführen, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.
- Wissen und Struktur: verstreute Geschäftslogik ordnen und explizit machen und eine gemeinsame Grundlage aufbauen — aus Wiki, Living Documentation und Datenbanken, die Team und KI-Agenten gleichermaßen nutzen können.
- Anwendung und Automatisierung: Backend, Frontend und Anbindungen über APIs (unter anderem Python, TypeScript, Next.js), wiederkehrende Abläufe automatisieren und komplexe Technik in Oberflächen übersetzen, die ohne Vorwissen bedienbar sind.
- Betrieb und Sicherheit: Deployment und Versionsverwaltung einrichten und von Anfang an auf Sicherheit und Datenschutz achten, weil es um echte Betriebs- und Kundendaten geht.
Diese Breite wird möglich, weil ich KI werkzeugübergreifend einsetze und mir das nötige Wissen kontinuierlich aneigne, wenn neue Anforderungen dazukommen.
Zum Hintergrund: Wirtschaft in Japan studiert, danach bildende Kunst in Deutschland. Dieselbe Art zu denken, die einem Bild eine klare Form gibt, hilft mir heute, verstreutes Geschäftswissen in ein tragfähiges Datenmodell zu übersetzen.
Deutsch
Verhandlungssicher
Englisch
Konversationssicher
Japanisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Vor Ort möglich
Berlin (bis zu 20 km), Leipzig (bis zu 10 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- exe.networkAI Workflow EngineerDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGSeptember 2025 - Heute (11 Monate)Leipzig, Deutschland
Neuordnung der Betriebsprozesse für exe.network UG (Leipzig), ein Kreativnetzwerk mit rund 80 Künstlerinnen und Künstlern, das eigene Apparel- und Merchandise-Produkte international vertreibt. Seit September 2025, mit wechselnder Intensität (Teilzeit, sechs Monate Vollzeit, weiter Teilzeit).
Ausgangslage: gewachsene Alt-Systeme mit hoher technischer Schuld — Airtable, Make.com, Webflow, manuelle DHL-Bearbeitung, verstreute Sheets. Kein zentrales Datenmodell.Schwerpunkt: die verstreute Geschäftslogik ordnen und explizit machen — in klar abgegrenzte Fachdomänen zerlegen, ein internes Wiki aufbauen und eine Datenbasis entwerfen, die vom Team und von KI-Agenten verlässlich genutzt werden kann.
Wissens- und Datenbasis- Internes Wiki und Living Documentation über alle Fachdomänen
- Normalisiertes Datenmodell in PostgreSQL/Supabase, Migration aus Airtable ohne Betriebsunterbrechung
- KI-lesbare Grundlage, auf der Agenten sicher arbeiten können
Verwaltungsplattform (InternApp)- Next.js-Frontend für Produkte, Bestellungen und Kunden
- Shopify-Anbindung über Webhook und GraphQL
- Einheitliche Betriebsansicht statt verstreuter Werkzeuge
- Testabdeckung mit Playwright, Deployment über Vercel
Tagesgeschäft- DHL Shipping API V2 (Labels, Tracking), Proforma für Nicht-EU-Versand, SKU-System
- Komplexe APIs in eine Oberfläche übersetzt, ohne technisches Vorwissen bedienbar
Begleitend KI-gestützte Entscheidungsfindung mit dokumentierten Trade-offs.Kern der Arbeit: eine Betriebsstruktur, in der Menschen und KI verlässlich zusammenarbeiten können.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Bachelor of Arts (B.A.), WirtschaftswissenschaftenKeio-Universität, Tokio (Japan)2011
- Diplom, Bildende Kunst (Malerei)Hochschule für Grafik und Buchkunst (HGB) Leipzig2026