Produkte Ende-zu-Ende bauen und ausliefern
Rudolfo Neto
Ich helfe Unternehmen, von der Idee zu funktionierender Software zu kommen. Full-Stack-Implementierung, Produktions-Deployment, mehrsprachige Systeme und ML-nahe Workflows — geliefert durch einen einzigen Ausführungspartner.
Wie ich helfen kann
Jede Zusammenarbeit ist darauf ausgelegt, funktionierende Software auszuliefern — keine Präsentationen, keine offene Beratung.
Full-Stack-Entwicklung vom Konzept bis zum Live-Deployment. Sie bringen die Idee, ich liefere produktionsreife Software.
Features hinzufügen, Architektur korrigieren, Stack modernisieren. Gezielte Eingriffe, die liefern, ohne das Funktionierende zu gefährden.
Strukturierte Daten, Lokalisierungs-Workflows und Content-Management für Skalierung gebaut. Konzipiert für Produkte in mehreren Märkten.
Python-Pipelines, Bewertungslogik, angewandtes ML. Von der Datenverarbeitung bis zur Modellintegration — produktionsreif, keine Notebooks.
Frontend, Backend, Testing, Deployment und Iteration als ein Partner. Ein Ansprechpartner vom ersten Commit bis zum Live-Produkt.
Lieferbeweise
Keine Portfolio-Stücke — ausgelieferte Produkte mit echten Nutzern und Produktions-Traffic.
Problem
Benötigte eine Produktionsplattform für strukturiertes Sprachenlernen mit mehrsprachigen Inhalten
Geliefert
Full-Stack-Vokabelplattform mit 3.253+ Datensatzeinträgen, Quiz-Logik und i18n — live in Produktion
Was das beweist
End-to-End-Produktlieferung: Datenmodellierung, Inhaltsstrukturierung, UI, Deployment und Iteration
Problem
Benötigte eine Webplattform zur Verbindung von Studierenden mit Praktikumsangeboten
Geliefert
Full-Stack-SPA mit Benutzerauthentifizierung, Suche, Dashboards und Live-Deployment
Was das beweist
Full-Stack-Weblieferung mit Teamkoordination vom Design bis zum Deployment
Problem
Benötigte Sammlung, Strukturierung und Visualisierung von Arbeitsmarktdaten im großen Maßstab
Geliefert
Python-Scraping-Pipeline, die ein TypeScript-Dashboard speist — deployiert und zugänglich
Was das beweist
End-to-End-Daten-Pipeline von der Erfassung bis zur interaktiven Visualisierung
Problem
Benötigte ein sicheres Client-Server-Authentifizierungssystem mit TOTP-basierter Zwei-Faktor-Authentifizierung
Geliefert
Vollständiger Auth-Server mit TOTP-2FA, Dateiverwaltungs-API und Docker-containerisiertem Deployment
Was das beweist
Sicherheitsorientierte Backend-Entwicklung mit containerisierter Infrastruktur
Problem
Benötigte eine Neural-Network-Implementierung ohne externe ML-Frameworks
Geliefert
Vollständige Bibliothek nur mit NumPy — Regression, Klassifikation, mehrere Optimierer und Aktivierungsfunktionen
Was das beweist
Low-Level-ML-Implementierung und mathematisches Computing
Problem
Benötigte ein Zeiterfassungssystem mit biometrischer Authentifizierung und Echtzeit-Überwachung
Geliefert
Eingebettetes Fingerabdruck-Gerät mit C++-Firmware und mobilem Web-Dashboard in Next.js
Was das beweist
Volle IoT-Lieferung: Hardware-Integration, Firmware und Web-Oberfläche
Warum mit mir arbeiten
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Produktionslieferung
Live-Deployments, keine Prototypen. fritzlernen.com ist live.
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End-to-End-Ausführung
Frontend, Backend, Testing, Deployment und Iteration als ein Partner.
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Mehrsprachige Systeme
Inhalte in 3 Sprachen mit strukturierten Daten gebaut und ausgeliefert.
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Technische Breite
Next.js, TypeScript, React, Node.js, Python, Docker, MongoDB, NumPy, C++.
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ML-nahe Fähigkeiten
Python/NumPy neuronale Netze, automatisierte Bewertung, Daten-Pipelines.
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Qualitätssicherung
Jest, Playwright, pytest, Stresstest-Skripte, BDD-Workflows.
Lassen Sie uns Ihr Projekt besprechen
Erzählen Sie mir, was Sie bauen. Ich antworte, ob ich helfen kann und wie der erste Schritt aussieht.