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JK

Dr.-Ing.

Johannes Köppern

Ich bringe unklare technische Probleme in funktionierende Software.

Ich entwickle skalierbare Softwarelösungen für komplexe technische Herausforderungen – von Architektur und Backend bis zu Automatisierung, KI-Workflows und Full-Stack-Systemen.

Maschinenbauingenieur · Regelungstechnik · Promotion · DLR · Automatisierung · Robotik · Lehre KI-Sprechrobotik, Hochschule Macromedia

Porträt von Dr.-Ing. Johannes Köppern

Probleme lösen

Unklare Anforderungen, technische Unsicherheit, schnelle Strukturierung.

Full-Stack liefern

Frontend, Backend, Datenbanken, Schnittstellen, Deployment.

Agentisch entwickeln

Agentische Entwicklung mit Werkzeugen wie Claude Code, Codex und Qualitätssicherung.

Breit umsetzen

Web, Backend, Automatisierung, C++, Python, KI-Anwendungen.

Schnell produktiv

Von ersten Prototypen zu stabilen Systemen in Tagen.

Ausgewählte Projekte

Projekte

Eine Auswahl an Projekten, bei denen aus unklaren Problemen tragfähige technische Lösungen wurden.

Genauigkeitsproblem in einem Pipettierroboter

Problem
Ein Medizinprodukt erreichte die geforderte Messgenauigkeit nicht.
Lösung
Datengetriebene Analyse über den Arbeitsraum, statistische Modellierung und Korrektur in der Produkt-Software.
Ergebnis
Deutlich erhöhte Genauigkeit, Korrektur in der Produktivsoftware integriert.

Technologien

  • Python
  • NumPy
  • SciPy
  • scikit-learn

Worst-Case-Analyse eines Fahrdynamik-Reglers

Problem
Ein Regler für die integrierte Fahrdynamik musste unter ungünstigen Bedingungen nachgewiesen werden.
Lösung
Closed-Loop-Simulation mit Monte-Carlo- und Worst-Case-Analyse über Manöver und Betriebspunkte.
Ergebnis
Robuste Parameterbereiche und validierte Grenzen, Eingang in die Forschungsergebnisse am DLR.

Technologien

  • MATLAB/Simulink
  • Modelica/Dymola
  • C/C++

Sensorloser Füllstands-Schätzer

Problem
Der Füllstand eines Flüssigkeitssystems sollte ohne zusätzlichen Sensor geschätzt werden.
Lösung
CFD-gestützte Datenerzeugung, Regressionsmodell und Integration als Software-Sensor.
Ergebnis
Zuverlässige Schätzung ohne zusätzliche Hardware, geringere Stückkosten.

Technologien

  • OpenFOAM
  • Python
  • scikit-learn

So arbeite ich

Arbeitsweise

  1. 01

    Problem verstehen

    Unklare Anforderungen strukturieren und Risiken sichtbar machen.

  2. 02

    Architektur entwerfen

    Eine tragfähige Lösungsskizze für Daten, Schnittstellen und Deployment entwickeln.

  3. 03

    Agentisch umsetzen

    Agentische Werkzeuge wie Claude Code und spezialisierte Workflows für schnelle Umsetzung nutzen.

  4. 04

    Testbar liefern

    Früh ein lauffähiges System bereitstellen, testen und im Kontext beschreiben.

Was ich abdecke

Kompetenzen

  • Problemanalyse & Strukturierung

    Unklare Probleme datenbasiert analysieren, Risiken abschätzen und klare Strategien ableiten.

  • Agentic Software Development

    Agentische Entwicklung – etwa mit Claude Code – mit klarem Qualitätsfokus und dokumentiertem Wissen.

  • Full-Stack-Architektur

    Tragfähige Systeme über Frontend, Backend, Daten und Schnittstellen hinweg.

  • Backend & Schnittstellen

    APIs, Integrationen, Datenmodelle, saubere Trennung von Belangen.

  • KI-Workflows & LLM-Orchestrierung

    RAG, agentische Pipelines, strukturierte Wissensnutzung und kontrollierte Automatisierung.

  • Automatisierung

    Wiederkehrende Aufgaben in zuverlässige Skripte und Pipelines überführen.

  • Technische Domänen-Tiefe

    Regelungstechnik, Simulation, Robotik, Medizintechnik, Fahrdynamik.

Werkzeuge & Stacks

  • Python
  • C++
  • Rust
  • JavaScript
  • TypeScript
  • FastAPI
  • React
  • PostgreSQL
  • Docker
  • Kubernetes
  • MATLAB/Simulink
  • Modelica
  • OpenFOAM
  • Git
  • CI/CD

Über mich

Technik. Systematisch. Wirkungsvoll.

Ich kombiniere Regelungstechnik, Automatisierung und Robotik mit tiefer Softwarekompetenz. Seit Jahren forsche, entwickle und lehre ich Softwareprojekte – von KI-Workflows über Full-Stack-Systeme bis zu zuverlässigen Ingenieur-Lösungen.

Daneben bin ich seit Jahren in der Lehre tätig und halte eigene Veranstaltungen zu Sprachmodellen an der Hochschule Macromedia.

  • Dr.-Ing. Maschinenbau
  • Regelungstechnik, Promotion
  • DLR – Automatisierung & Robotik
  • Lehre: KI-Sprechrobotik, Hochschule Macromedia

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