Technical Product Generalist, Vienna. Ich lese die Job Description und sehe meinen eigenen Alltag, Wort für Wort. Was folgt, ist der Beweis, in der Reihenfolge eurer eigenen Bullet Points.
Are you the person who sees a problem in the morning and has an AI-powered MVP running by dinner?
Ja. Letztes konkretes Beispiel: für Vangardist Agency in einem Tag eine AI-Checkout-Lösung implementiert. Chat-Interface, in dem Kunden ihr Kreativprojekt planen, die AI generiert dabei eigene Checkout-Cards, die per Button flüssig im Warenkorb landen, inklusive Controls für Anzahl, Variante und so weiter. Ein Tag, von leerem Repo bis funktional.
„Take a concept from a whiteboard and build a functional MVP."
Vangardist Booking-Chat: vollständige Next.js Plattform mit AI-Chat. Aus jeder Kundenanfrage generiert die AI buchbare Produktcards, die per Button direkt im Warenkorb landen, inklusive Variante und Anzahl. Strikt gegroundet auf den real verkauften Agency-Produkten, mit Prompt Guards gegen Prompt Injection und andere Attack Vectors. Checkout läuft. An einem Tag gebaut.
„OpenAI/Anthropic APIs, LangChain, Cursor."
Anthropic Academy: alle verfügbaren Kurse abgeschlossen und zertifiziert (Claude Code, Claude API, MCP Advanced, Agent Skills, AI Fluency). Production: LangChain, RAG, CrewAI, MCP Server, Agentic Architectures. Für ein Future-Market-Prediction-Setup eine Pipeline gebaut, die das LightningRods-Modell per API anbindet, historische Marktdaten dazumischt und mehrere Context-Quellen sauber an die Inference übergibt. Cursor und Claude Code sind Daily Driver, nicht Show-Tools.
„So our 'fast' builds don't crumble when they scale."
Genau deshalb nenne ich mich AI-augmented Systems Architect, nicht Vibecoder. Ich denke in Datenmodellen, RLS Policies, Migration Paths, Failure Modes. Schnell und sauber sind keine Gegensätze, sondern eine Frage davon, ob man im Kopf zwei Layer tiefer denkt, bevor man die erste Zeile schreibt.
„Comfortable killing your darlings if the data doesn't support the idea."
Crypto Hip Hop Startup beerdigt, als die Unit Economics nicht stimmten. Beste Entscheidung, die ich getroffen habe. Raw Fiction e.U. (2019–2023) als Fashion Brand bewusst geschlossen, statt zu zombifizieren. Vor Kurzem einen Monat in Firebase eine App gebaut, dann alles weggeworfen, weil ich mich für Supabase und Vercel entschieden habe. Kompletter Neustart. Ego ist teuer. Brauch ich mir nicht leisten.
„Glue between Founders' vision and CTO's roadmap."
Genau das mache ich seit 2022 für Vangardist Agency: für eine ganze Bandbreite von Clients zwischen Founders, Tech und Production übersetzen, ohne dass auf dem Weg etwas verloren geht. Ein Beispielprojekt davon war die MIT Europe Conference Wien 2023 und 2025 als Visual und Digital Production Lead. Hohe Betweenness Centrality in Wien, ich verbinde Welten, die sonst nicht miteinander reden.
Ihr sucht Power-User. Hier die nackten Zahlen aus meinen Cursor- und Claude-Code-Dashboards. Sept 2024 bis April 2026.
„Hey Raphael, reaching out since you're in the top 1% of Cursor users in Vienna."
Einladung zum Cursor Vienna Meetup
| Metrik | Cursor | Claude Code | Combined |
|---|---|---|---|
| Zeitraum | Sep'24 bis Jan'26 | Feb'25 bis Apr'26 | 19 Monate |
| Total Tokens | 4,81 B | 4,39 B | 9,19 B |
| Cache Reads | 4,39 B | 4,02 B | 8,41 B |
| Output Tokens | 33,97 M | 7,38 M | 41,35 M |
| API-Calls | 82.573 | 50.746 | 133.319 |
| Aktive Monate | 16 | 14 | 19 |
| Cost @ API rates | ~$1.426 | ~$10.397 | ~$11.822 |
Anthropic gibt für Enterprise-Deployments einen Schnitt von $13 pro Developer pro aktivem Tag an (~$150 bis $250/Monat), 90% der User bleiben unter $30/Tag. Mein Schnitt liegt bei ~484M Tokens und ~$622 pro Monat, über 19 Monate konsistent. Das ist rund 10× über dem Anthropic-Enterprise-Median.
Source: code.claude.com/docs/en/costs
Rot markiert: was ihr im Job-Posting konkret nennt. Der Rest ist der umliegende Stack.
Ihr habt explizit darum gebeten: „send us a link to something you built recently". Hier sechs, in steigender Härte.
Vom leeren Repo bis live. Dient hier als Geschwindigkeitsbeweis für UI-Arbeit unter Zeitdruck.
Chat-Interface, in dem Kunden ihr Kreativprojekt mit der AI planen. Die AI generiert dabei eigene Checkout-Cards, die per Button flüssig im Warenkorb landen, inklusive Controls für Anzahl und Variante. Strikt gegroundet auf den real verkauften Agency-Services, mit Prompt Guards gegen Prompt Injection und andere Attack Vectors. Ein Tag von leerem Repo bis funktional.
Raumbuchungsplattform für Gruppenpraxisbetreiber, mit automatisierter Heizungssteuerung je nach Buchung. Die Heizung hat eine REST-API ohne Dokumentation, also reverse-engineered, gewrappt, integriert. Eine Buchung triggert automatisch Vorheizung und Abschaltung, mit möglichen Overrides. Real-world Hardware-Integration ohne Vendor-Support. Übergabe an den Auftraggeber im Mai, letzte Zahlungsabwicklungstests laufen. Das Heizungsfeature wird schon live verwendet: ein Cron-Job spielt die weiterhin in der alten Plattform eingehenden Bookings ein und hält beide Systeme in Sync. Der Kunde hat schon vor Plattform-Launch täglich eine Stunde weniger manuelle Arbeit.
Plattform für einen Space im 20. Bezirk: KursbetreiberInnen mieten Räume, verwalten ihre Kurse, verwalten ihre TeilnehmerInnen, kassieren über Stripe Connect direkt ein. Multi-Sided Marketplace mit echter Geldbewegung, POS und Out-of-bounds-Logik, kein Spielzeug. Übergabe im Mai, derzeit in Development.
Volle Eventplattform mit PostGIS Spatial Indexing und filterbarer Map-Ansicht, Feed-Ansicht, Veranstalter-Invite-System, Eventerstellung, Redaktion mit Scraper-Modulen, Auth, GDPR-konforme Consent Flows, Booking. B2C, hantiert mit sensiblen Personendaten, also keine Schlamperei möglich, robuste Anforderungen from day one. Öffentlicher Launch mit 200 Schlüsselpersonen vor Ort. Ein Monat Dev-Zeit, von Konzept bis Live.
650-Seiten AI-Safety-Framework in einen explorierbaren 3D Knowledge Cosmos verwandelt. Beweist, dass komplexe Inhalte nicht in PDFs sterben müssen. Mein ästhetischer For-Fun-Take auf den EdTech-Use-Case „dichter Inhalt zu spürbarem Verständnis", konvergierend mit AI-Research. Musste pausieren, weil ich die Tool-Credits für andere Projekte gebraucht habe. Ein Spaßprojekt.
These: Manipulator-Wallets lassen sich am Trading-Pattern erkennen und kopieren. Pipeline für Pattern Detection auf On-Chain-Daten, Clustering, Signal Extraction. Pure Research, lokale Codebase.
Custom Pipeline rund um das LightningRods-Modell, das ich per API anbinde. Historische Marktdaten und mehrere Context-Quellen werden vor jeder Inference orchestriert und sauber an das Modell übergeben. Kein eigenes Training, eigenes Orchestrierungs- und Daten-Layer drumherum.
Custom Solidity-App für X Wallets parallel. Constraints: 5-Minuten Live-Zeitfenster, Chain unter DDoS-artiger Last (überlastet vor lauter Claim-Traffic), Contracts vorher reverse-engineered, keine Möglichkeit auf Production zu testen, also entweder funktioniert der Code beim ersten Versuch oder die Chance ist weg. Gebaut mit robuster Retry-Logik, ökonomisch auf Gaskosten optimiert. Eine Woche, mit Claude Code. Funktioniert beim ersten Versuch.
Eigene Paperclip-AI-Implementierung. Agent MCP Support integriert und ins UI eingebaut. Jeder Hire bekommt einen eigenen MCP Server mit individuellen Instructions. Fileview Support und Editing für PDF, XLSX, Markdown, PNG, JPG. Ordnerstruktur und Naming Conventions komplett aufgeräumt, weil ohne Fileview-Zugriff nichts userfreundlich war.
Wenn ihr jemanden sucht, der eure schrägsten Stealth-Ideen aufnimmt, im zweiten Satz das Setup raushört und am Abend einen funktionierenden Prototyp am Tisch hat, dann lasst uns reden.
Die richtige Metrik für meine Produktivität ist Output, nicht Stunden. Stunden liefern nur eine Baseline für mich selbst: zahlt es sich aus, diese X Stunden für Y EUR zu investieren? Beim Output sieht es so aus: durch Rapid Prototyping und AI-driven Development liefere ich Plattformen im Wert von 50–100k, für ein 10tel vom Preis (Beispiel: Salvatorräume).
Ich biete 20h pro Woche an, konzentriert und ohne Abstriche beim Output. Jemand der 20h auf Vollleistung liefert ist besser als jemand der 40h auf 60% läuft. Meine Projekte zeigen was in dieser Zeit entsteht. Wenn das nicht das Modell ist das ihr sucht, sagt es mir direkt. Remote bin ich schneller, weil ich fokussiert tiefer eintauchen kann: kein kognitiver Noise drumherum, niemand der für eine kurze Frage unterbricht, keine Gespräche im Hintergrund. Trotzdem will ich regelmäßig im Büro sein, weil sonst die Connection zum Team und zu den Projekten verloren geht, und die ist essentiell wenn ein Produkt von vielen Expertisen gemeinsam geshaped wird.
P.S. Wir „kennen" uns noch aus der Jugend, falls du dich erinnerst, haben uns 1-2x beim Trinken gesehen.