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01Wer ich bin
Antonio Agudo · Softwareentwickler und Trainer
Deutsch · Englisch
Seit 2001 · 20+ Jahre

Baut, was er lehrt.

Seit 2001 schreibe ich Software. Als Entwickler, der den Code schreibt, die Pipelines baut und im Zweifel den Commit von Freitag 16 Uhr findet. Nah am Produkt, nicht am Rand. Rewe Digital, Amadeus, Generali, E.ON, Bayer, HRS, Vodafone. Sieben Unternehmen, sieben Branchen, und jedes Mal dasselbe Muster: regulierte Umgebungen, harte SLAs, und jede Architekturentscheidung am Ende im Prüfprotokoll.

Seit 2024 baue ich mit Wave Claims ein KI-System für Versicherungs-Schadensabwicklung. Dokumente klassifizieren, Claims durch mehrstufige Agenten-Workflows schleusen. Das ist der Kontext, aus dem meine Schulungen entstehen. Wenn ich im Workshop über Agent-Orchestrierung spreche, habe ich dieselben Muster am Vortag selbst angewendet. Und wenn ich über die Grenzen von Coding Agents rede, kenne ich sie, weil ich gestern daran gescheitert bin.

Vorher habe ich mehrfach gegründet: Cloud-Consulting, SaaS-Produkte und Versicherungen. Manches hat funktioniert, manches nicht. Was geblieben ist: ein ziemlich unsentimentaler Blick darauf, welche Technologie echte Probleme löst und welche nur gut klingt. Das prägt, wie ich unterrichte. Mich interessieren keine Folien über die Zukunft der KI. Mich interessiert, was heute funktioniert und wann es das nicht tut.

Mein Informatikstudium habe ich an der TH Köln abgeschlossen. Seitdem ist der Stack gewachsen. Java und Spring Boot von Anfang an, inzwischen TypeScript mit Next.js, Python für ML-Arbeit, AWS für die Infrastruktur. Die Grundhaltung ist dieselbe geblieben: Verstehen kommt vor Benutzen. Wer das Werkzeug nicht versteht, wird vom Werkzeug benutzt.

02Stationen

Sieben Branchen.
Ein Muster.

Regulierte Umgebungen, harte SLAs, Architekturentscheidungen, die im Prüfprotokoll landen. Die Details unterscheiden sich, die Ansprüche nicht.

Station 01

Wave Claims

Eigenes Produkt. Seit 2024. Schadensfotos auswerten, Dokumente klassifizieren, Sachbearbeiter entlasten. Die Pipeline prägt, was ich in Schulungen und Beratung empfehle.

Station 02

Generali

Prozessautomatisierung in der Schadensabwicklung bei einem der größten europäischen Versicherer. Regelbasierte Workflows, Dokumentenklassifizierung und Integration in gewachsene Bestandssysteme. Eine Umgebung, in der jede Automatisierung auditierbar und dem Versicherten erklärbar sein muss. Der erste tiefe Einstieg in eine Domäne, an der ich seitdem dranbleibe.

Station 03

Rewe Digital

Microservice-Architektur und Platform Engineering für einen der größten deutschen E-Commerce-Anbieter. Skalierbare Services konzipiert und gebaut, in einem Team, das täglich Millionen von Transaktionen verarbeitet.

Station 04

Amadeus

Enterprise-Systeme in der Reisebranche, weltweit. Integration komplexer Buchungssysteme, Skalierung unter Last und Architekturentscheidungen, die sich nicht einfach revidieren lassen. Die Art von Umgebung, in der jede Änderung durch drei Review-Stufen muss.

Station 05

E.ON

Cloud-Migration und Systemmodernisierung im Energiesektor. Legacy-Systeme in die Cloud migriert, mit all dem organisatorischen Ballast, den regulierte Industrien beim IT-Umbau mitschleppen.

Station 06

Bayer

Komplexe Datenverarbeitung in regulierten Pharma-Umgebungen. Wenn der Code nicht nur funktionieren, sondern auch auditierbar sein muss, ändern sich die Prioritäten bei Architektur und Testing grundlegend.

Station 07

HRS

Hochverfügbare Buchungssysteme in der Travel-Tech-Branche. Echtzeit-Inventar, konkurrierende Zugriffe, Systeme, die nicht ausfallen dürfen. Ein Umfeld, in dem verteilte Systeme aufhören, ein theoretisches Konzept zu sein.

03Stimmen
Antonio is one of the most dedicated freelancers I have worked with. He perfectly understood our needs & expectations and implemented them in a creative and effective way. He has a strong understanding of current best practices in software development and is particularly familiar with planning and developing microservices.
LM
Lars Mahnkopf
Amadeus Leisure IT
04Werkstatt

Stack und Open Source.

Über zwei Jahrzehnte mit JVM-Sprachen. Java und Spring Boot als Rückgrat der meisten Enterprise-Systeme. TypeScript und Next.js für alles, was ins Web muss. Python für ML-Pipelines, AWS mit Kubernetes für die Infrastruktur.

Kein Stack ist perfekt. Aber wenn man genug davon gesehen hat, weiß man, wann man welchen nimmt.

Stack 01
JVM
Java · Kotlin · Spring Boot
Stack 02
Web
NodeJS · Typescript
Stack 03
Daten & ML
Python
Stack 04
Cloud
AWS · Kubernetes · Terraform
Stack 05
LLM & Vision
LLM-Orchestrierung · RAG · Computer Vision · Inference Infrastructure
Stack 06
Agents
Claude Code · Codex · GitHub Copilot · Cursor · MCP

Nächster Schritt

Interesse am Training?

3 Tage Intensivworkshop in kleinen Gruppen, mit praxisnahen Übungen aus Ihrem Tech-Stack. Damit Coding Agents im ganzen Team systematisch funktionieren, nicht nur bei den drei Leuten, die sich darin verbissen haben.

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