Werdegang.

Vier Stationen in kleinen Teams seit Mai 2025, neben dem Studium IT-Systems Engineering am HPI.

Arbeitshalle bei Launchpad

Beruf

März 2026 – Okt. 2026, Berlin, Dreierteam

Kobe AI

Founding Engineer

Kobe ist ein KI-Superconnector. Er findet über das eigene Netzwerk (LinkedIn, E-Mail, Slack, Notion) den wärmsten Weg zu einer Person und entwirft die Anfrage; nichts geht ohne Freigabe raus.

Sieg Launchpad by Stan: 100.000 USD, 30 Teams aus rund 700 Bewerbungen

Wie den Teams mitgeteilt; schriftliche Bestätigung steht aus.

Die ganze Geschichte

rund 470 Commits in 3 Wochen (Okt. 2026)

3 Erfolge anzeigen

Drei Vollzeitwochen im Oktober 2026: 509 von 918 Commits im v3-Repository (Hono, Cloudflare Workers, Postgres), 157 von 750 in der Electron-Desktop-App, dazu Pitchdeck und kobe-eve.
Eine sechsstufige Agenten-Pipeline in Python mitentwickelt (Claude Agent SDK, rund 20.000 Zeilen), mit vollständigem Agent-Tracing und Debug-Dashboard.
In zwei Tagen eine Architektur-Dokumentation über 72 Repositories geschrieben (über 15.000 Zeilen); sie deckte einen wahrscheinlichen Live-Bug in der LinkedIn-Sitzungsverwaltung auf.

TypeScript, Hono, Cloudflare Workers, Postgres, Electron, Python, Claude Agent SDK, MCP, Playwright

Zum Beitrag getkobe.ai

Marvin am Laptop in der Arbeitshalle von Launchpad, ein Kobe-Schild aus Holz auf dem Tisch — Kobe bauen in der Arbeitshalle, Pennsylvania

Ask Kobe

Your personal Superconnector

CONVERSATION

Talk to a payments lead at a European fintech

The Plan

Ask Lena on WhatsApp to introduce you to Tobias, with a short message they can forward.

Ask David on LinkedIn to introduce you to Mara, with a short message they can forward.

1 more contact path included below.

After you approve, Kobe sends the messages and follows up to arrange your conversations. For introduction paths, Kobe waits until you are connected before contacting the target directly.

Ready to send?

Approves all current message drafts in this Mission. Sends after a 30 second countdown.

Demo mit Beispieldaten

Kobes „Start Mission“-Ablauf, nachgebaut aus dem Produkt-Prototyp, mit Beispieldaten. Läuft von selbst; tipp eine eigene Anfrage oder gib die Nachrichten selbst frei.

seit Jan. 2026, Remote, freie Mitarbeit neben dem Studium

MitJulia (ehemals Friseurtelefon)

Software Engineer, KI-Sprachagenten

Julia ist eine KI-Telefonistin für Friseursalons. Sie nimmt rund um die Uhr Anrufe an und bucht, verschiebt oder storniert Termine direkt im Buchungssystem des Salons. Im Einsatz bei über 100 Salons, Stand November 2026.

über 100 Salons (Nov. 2026)

3 Erfolge anzeigen

Eigenen Belbo-Treiber (13-Methoden-Interface) gebaut und mit der parallelen Integration eines Kollegen zusammengeführt; dazu Onboarding-Wizard, Dashboard, Limitations-Doku und Testskripte gegen das Testkonto.
Das Simulations-Dashboard neu aufgebaut (den Vorgänger hatte eine Kollegin gebaut), in dem GPT-4o-mini den Anrufer gegen den Sprachagenten spielt und ein Judge-Modell jedes Gespräch bewertet; die Testsuite von 67 auf 267 atomare Fälle umgebaut.
Die Buchungssperre „nur Stammkunden“ vor der Auslieferung gegen einen unabhängigen Python-Nachbau geprüft: 400 generierte Kataloge mit jeder Schlüsselform der Flotte, 3.200 Vergleiche, null Abweichungen.

TypeScript, AWS Lambda, DynamoDB, Twilio, ElevenLabs, Vitest, React

Zum Beitrag mitjulia.de

Live-Anruf MitJulia

Sa 19:42 · außerhalb der Öffnungszeiten

Sophie Stammkundin · erkannt 01:12

Julia hört zu

Init-Webhook · Kundin erkannt: Sophie

Hallo Sophie, hier ist Julia, die digitale Rezeptionistin vom Salon Beispiel. Wie kann ich dir helfen?

Hi! Ich bräuchte nächste Woche einen Termin, am liebsten Dienstag nach der Arbeit.

Gerne. Wieder Waschen, Schneiden und Föhnen bei Mia?

Ja, genau.

get-appointment-availabilities · Di · Mia → 2 Slots

Am Dienstag hätte Mia um 17:30 oder um 18:30 Uhr Zeit. Was passt dir besser?

18:30 passt super.

create-booking → appointment-booked

Erledigt. Dein Termin ist am Dienstag um 18:30 Uhr bei Mia. Bis dann!

Danke, tschüss!

Umsatz

GesamtAußerhalb Öffnungszeiten 2.846 € 612 €

Buchungen

GesamtAußerhalb Öffnungszeiten 47 11

Anrufe

GesamtAußerhalb Öffnungszeiten 1299Σ 2:41h · Ø 75s 31

Buchungssystem · Dienstag

Julia bucht direkt in das Buchungssystem des Salons.

MiaJana 16:0016:3017:0017:3018:0018:3019:0019:30 FärbenSchnittSchnittSträhnenFärbenHochsteckfrisur

Anrufe

Datum	Uhrzeit	Dauer	Name	Grund des Anrufs	Ergebnis des Anrufs	Gebuchter Umsatz
Sa	19:42	1:12	Sophie	Buchung	Termin gebucht	58 €
Sa	17:58	0:48	Paul	Änderung	Termin verschoben	–
Sa	16:12	1:31	Emma	Weiterleitung	Weitergeleitet	–
Sa	14:40	0:36	Unbekannt	Preis	Auskunft gegeben	–

Demo mit Beispieldaten

Ein Anruf bei Julia und das Salon-Dashboard, das er aktualisiert, mit Beispieldaten. Das Anruf-Panel ist eine Visualisierung, das Dashboard folgt der echten App. Während Julia Zeiten nennt, kannst du selbst einen freien Slot wählen.

seit Feb. 2026, Potsdam, rund 4 Stunden pro Woche

HPI Engine

Werkstudent, Startup Tours

Startup-Touren bringen 15 bis 22 Studierende für drei oder vier Tage in einen europäischen Tech-Standort, zu acht bis zehn Besuchen bei Startups, VCs und Konzernen. Ich recherchiere das Ökosystem, mache die Ansprache, wähle die Teilnehmenden aus und betreue vor Ort.

8–10 Besuche je Tour

3 Erfolge anzeigen

Die Touren nach München (Mai 2026: NVIDIA, BMW, Celonis und weitere) und Amsterdam (Juni 2026: DuckDB, Flow Traders, Antler) organisiert; Zürich folgt im November 2026.
Nach null Antworten auf fünf Kaltakquise-Pakete auf warme Kanäle umgestellt (Alumni, sdw-Netzwerk, b2venture), mit einer sechsstufigen Qualitätsprüfung für jede Nachricht.
Den ersten Tour-Leitfaden geschrieben (Meilensteine, Auswahlschema, Retro-Vorlage) als Einarbeitung für das nächste Teammitglied.

Ansprache, Auswahl, Budget, Prozessdokumentation

Zum Beitrag engine.hpi.de

Eine Gruppe Studierender vor einem Banner der Amsterdam Tech Week — Startup-Tour Amsterdam, Juni 2026

Mai 2025 – Sep. 2025, Potsdam, Vollzeit

Leona Research

Solution Engineer

Eine kleine GenAI-Agentur. Über den Sommer zwei bis drei Kundenprojekte umgesetzt, darunter ein Partner- und Marketing-Tool für NeoTaste, eine Restaurant-App mit Series-A-Finanzierung, und automatisierte Ansprache für Kunden in China.

2–3 Kundenprojekte

2 Erfolge anzeigen

Kundenprojekte umgesetzt, darunter ein Partner- und Marketing-Tool für NeoTaste, eine Restaurant-App mit Series-A-Finanzierung, und automatisierte Ansprache für Kunden in China.
Direkt mit dem Gründer und den Ansprechpersonen der Kunden gearbeitet: Web-Frontends in Next.js, Automatisierungen und Datenpipelines in Python und n8n.

Google ADK, Next.js, Python, n8n

leonaresearch.com

Ausbildung

Okt. 2024 – 2028 (voraussichtlich), Potsdam

B.Sc. IT-Systems Engineering

Hasso-Plattner-Institut, Universität Potsdam

Alle Prüfungen im ersten Versuch bestanden; Auslandssemester im Wintersemester 2027/28 geplant.

Ø 1,4 (1,0 = beste Note), 108 ECTS, 1,0 in Softwarearchitektur und Softwaretechnik

Bachelorprojekt GorillaScout seit Oktober 2026 (8er-Team, Lehrstuhl Prof. Gerard de Melo): mehrjährige Pipeline zur Erkennung, Verfolgung und Re-Identifikation wilder Gorillas in Kamerafallen-Videos.
Vertiefungen: Operating Systems & Information Systems Technology; Software Architecture & Modeling Technology.

2020 – 2024, Erfurt

Abitur, mathematisch-naturwissenschaftlicher Spezialschulteil

Albert-Schweitzer-Gymnasium Erfurt

Aufnahme in den Spezialschulteil über schriftliche und mündliche Prüfung.

Abitur 1,4, MINT-EC-Zertifikat mit Auszeichnung

Leistungskurse Englisch, Mathematik, Physik und Informatik.

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