PEAX
AI Transformation Work Force
Co-Leitung einer KI-Engineering-Transformationsinitiative bei PEAX — Entwicklung eines standardisierten, Compliance-konformen Agenten-Frameworks mit klaren Guardrails, Human-in-the-loop-Patterns und messbarem Einfluss auf Codequalität und Liefergeschwindigkeit.
Die Herausforderung
KI-Tooling bei PEAX wurde fragmentiert und ohne ausreichende Governance eingesetzt, was Risiken in Bezug auf Datenschutz, Codequalität und Compliance-Anforderungen erzeugte. Die Organisation benötigte einen einheitlichen, nachvollziehbaren Ansatz für KI-gestütztes Engineering — einen, der echte Produktivitätsgewinne liefert, ohne die Sicherheits- und Datenschutzstandards des Schweizer B2B-Markts zu gefährden.
Der Ansatz
Co-Leitung des Entwurfs und Rollouts eines standardisierten KI-Agenten-Frameworks mit Skills, Patterns, MCP-Toolsets und Guardrails. Human-in-the-loop-Reviews wurden als verbindliche Anforderung etabliert — kein autonomes Agieren ohne menschliche Prüfung. Das Framework setzt strikte Datenschutzkontrollen durch: keine Produktivdaten in Agents, kein externes Modelltraining, Protokollierung von Agent-Aktionen ohne sensible Inhalte. Bewertung führender Coding-Agenten, Definition von Architektur- und Konfigurations-Templates sowie Entwicklung eines strukturierten Coaching- und Rollout-Konzepts für die teamübergreifende Adoption. Zusätzlich Lead für die Einführung von KI-getriebenem End-to-End-Testing: Einsatz von KI zur Generierung, Pflege und Weiterentwicklung von Playwright-Testsuiten — mit deutlich erhöhter Testabdeckung und reduziertem manuellem Aufwand. Parallel dazu weiterhin als Senior Frontend Developer an der Angular-Plattform tätig.
Tech Stack
Ergebnisse & Wirkung
Grundlage für sichere, skalierbare KI-gestützte Entwicklung über alle Engineering-Teams hinweg geschaffen. Das Framework ermöglicht messbar schnellere Feature-Lieferung und höhere Codequalität durch standardisiertes Tooling — bei vollständiger Einhaltung von Datenschutz-, Sicherheits- und Ethikanforderungen. KI-getriebenes E2E-Testing erhöht die Testabdeckung signifikant und reduziert den manuellen Aufwand. Deliverables umfassen Guardrail- und Architekturspezifikationen, Agent-Evaluierungsberichte, Konfigurations-Templates und ein phasenbasiertes Adoption-Playbook mit Coaching-Materialien.
Meine Rolle
Senior Frontend Developer und Co-Lead der AI Engineering Transformation Task Force. Verantwortlich für die gemeinsame Gestaltung des Agenten-Frameworks und der Guardrail-Spezifikationen, Bewertung von Coding-Agenten, Definition von MCP-Toolsets und Nutzungsmustern sowie strukturierte Adoption über Engineering-Teams hinweg. Lead für die Einführung von KI-getriebenem End-to-End-Testing mit Playwright. Gleichzeitig weiterhin als Contributor am Angular/Nx-Frontend der Produktplattform tätig.
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