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RAVINDERSINGH

Vertrauen entsteht durch nachvollziehbare Arbeit.

Softwareentwickler

Eigenständige Softwareprojekte in den Bereichen KI-Anwendungen, Backend-Dienste, Codeanalyse und Desktopsoftware. Meine Arbeit umfasst Systementwurf, Implementierung und Integrationen. Die Fallstudien zeigen den jeweiligen Entwicklungsstand, vorhandene Nachweise und offene Arbeiten.

ProjektlinksAverQel · ReveLith · Alcyoneus OS · Aurelinx

In EntwicklungFAIMatrix · SynEvid

ForschungNOESIS-Σ: energiegestützte Inferenz, Experiment

DETERMINISTISCHE_SPEICHERUNGGESTEUERTE_AGENTENÜBERPRÜFBARE_AUSGABENNEURONALE_DYNAMIK
FAIMATRIX.COM BESUCHEN FALLSTUDIE ANSEHENLEBENSLAUF ANSEHENLINKEDINKONTAKT AUFNEHMEN
ProjektAverQelRecherche-ArbeitsumgebungReveLithOffice-AnwendungAlcyoneus OSAgentenlaufzeitAurelinxHR-Analyse, Alpha

01

Ravinder Singh
ONLINE

PROFIL
IM ÜBERBLICK

Projektstatus: IN ENTWICKLUNG

// PROFIL

Ich entwerfe und entwickle Portfolio-Projekte in den Bereichen Backend-Systeme, KI-Anwendungen und Forschungsprototypen, statische Codeanalyse sowie Desktopsoftware. Meine Arbeit umfasst API- und Datenabläufe, quellenbelegte Suche, graphbasierte Agentenausführung, die begrenzte Analyse von Codeabhängigkeiten und formatspezifische Dokumentbearbeitung.

Die Projektseiten beschreiben den umgesetzten Umfang, die durchgeführten Prüfungen und bekannte Einschränkungen.

// TECHNISCHE_BEREICHE

Backend
Python 3.11+, FastAPI, PostgreSQL mit pgvector, SQLite, Redis, Objektspeicher (S3/MinIO), Dokumentenimport, Vektorsuche, Echtzeit-Audio/Video (LiveKit); Qdrant über die Deployment-Infrastruktur
KI-Systeme
Gedächtnisgraphen, Agenten mit Zustandsgraphen, Embeddings, OCR-Pipelines, quellenbelegte Suche, Evidenzprüfung, Operator-Split-Inferenz (experimentell)
Sicherheit
Signierte Artefakte, AES-256-GCM-verschlüsselte Speicherung, verkettete Hash-Protokolle, rollen- und bereichsbezogene Zugriffe, Mandantentrennung, verschlüsselte Zugangsdaten, eingeschränkte AST-Auswertung
Frontend und Desktop
Next.js, React, TypeScript, Electron, Rust, OOXML, PDF-Abläufe, Dashboards und Streaming-Oberflächen
Plattform
Docker, Docker Compose, Kubernetes, Helm, Datenbankmigrationen, Dienstorchestrierung, lokale KI-Provider-Adapter, Observability mit OpenTelemetry und Prometheus
Prüfung
Pytest, MyPy, Ruff, numerische Assertions, Integrations- und End-to-End-Prüfungen, Fehlerpfadtests, Rust-Prüfwerkzeug SynEvid (in Entwicklung)
Studium und Qualifikationen
Business and IT, B.Sc. (laufend), IU International University of Applied Sciences; CMI Level 5 Certificate in Management and Leadership; Qualifikation im Personalmanagement
02
// VORGEHEN

MEIN VORGEHEN

Diese Schritte beschreiben mein angestrebtes Vorgehen und nicht den Anspruch, dass jedes Projekt alle Schritte durchlaufen hat. Die Fallstudien zeigen, welche Praktiken umgesetzt wurden und welche Nachweise vorliegen; nicht jedes Projekt hat Verifikation oder Bereitstellung erreicht.

SCHRITT_01ARBEITSSCHRITT

DEFINIEREN

Grenzen und Anforderungen festlegen

▸Nutzerproblem, Systemaufgaben, Erfolgskriterien und ausdrücklich ausgeschlossene Bereiche
▸Datenverantwortung, Mandantengrenzen, Berechtigungen und sensible Aktionen
▸Zustandsmodell, API-Verträge, Speicherentscheidungen und Fehlerpfade
▸Je nach Projekt Nachweise, numerisches Verhalten, Sicherheitsgrenzen und Dateitreue erhalten
// ENTSCHEIDUNGSBAUMENTSCHEIDUNG
DEFINIEREN EntscheidungsmodellEin Problemsignal wird auf den Umfang geprüft. Der enthaltene Pfad legt Datengrenzen und Systemvertrag fest; der ausgeschlossene Pfad hält Grund und Wiedervorlage fest.JANEINPROBLEMSIGNALNutzer · Ablauf · BelegIM UMFANG?Nutzen + GrenzenAUFNEHMENmessbares ErgebnisAUSKLAMMERNGrund festhaltenDATEN + RECHTEGRENZEEigentum + MandantenSYSTEMVERTRAGZustand / API / FehlerUMFANG FESTHALTENGrund + Wiedervorlage
SCHRITT_02ARBEITSSCHRITT

UMSETZEN

Einen vollständigen Kernpfad bauen

▸Vertikale Abläufe, die Oberfläche, Laufzeit, Speicherung und Beobachtbarkeit verbinden
▸Modellausgaben bleiben von Berechtigungen getrennt: typisierte Werkzeuge, Richtlinien und Freigabegrenzen
▸Deterministische Algorithmen, wenn Verhalten reproduzierbar und nachvollziehbar sein muss
▸Modulare Integrationen: Anbieter, Konnektoren, Dokumentmodule und Ausführungsadapter
// SYSTEMARCHITEKTUREBENEN + REGELN
UMSETZEN EntscheidungsmodellAnfrage und Modellausgabe laufen in der Orchestrierung zusammen. Die Anforderung an Wiederholbarkeit lenkt zum regelbasierten Kern oder Modelladapter; eine Richtlinienprüfung begrenzt Aktionen und schreibt Zustand sowie Audit-Ereignisse.VORSCHLAGJANEINNEINJAANFRAGE / APIAnfrage + ValidierungMODELLAUSGABEnur ein VorschlagORCHESTRIERUNGtypisierter Ablauf + ZustandWIEDERHOLBAR?Prüfbarkeit · KontrolleREGELBASIERTER KERNwiederholbare BerechnungMODELL / ADAPTERvariable AusgabeRICHTLINIE ERLAUBT?Umfang · FreigabeBLOCK / FREIGABEkeine DirektberechtigungTYPISIERTES TOOLbegrenzte AktionZUSTAND + AUDIT-EREIGNISSE
SCHRITT_03ARBEITSSCHRITT

PRÜFEN

Ergebnis und Fehlerfälle prüfen

▸Gezielte Unit-, Integrations-, Abnahme-, numerische und End-to-End-Prüfungen
▸Nachweise aus Testergebnissen, statischer Analyse, Sicherheits- und Bereitstellungsprüfungen
▸Typ-, Lint- und Sicherheitsprüfungen, sofern das jeweilige Repository sie unterstützt
▸Wiederholungsversuche, festgefahrene Streams, abgelehnte Aktionen, Mandantentrennung, Manipulationserkennung und Rollback-Pfade
// PRÜFPFADPARALLEL + RÜCKKOPPLUNG
PRÜFEN EntscheidungsmodellEine Änderung oder Aussage wird durch Unit- und Integrationstests, Typ- und statische Prüfungen sowie numerische und Sicherheitsprüfungen untersucht. Nicht belegte Aussagen gehen zur Prüfung oder Eingrenzung zurück.NEIN · PRÜFENJA · BELEGENÄNDERUNG / AUSSAGEkonkreten Umfang festlegenMODUL / INTEGR.VerhaltenTYPEN / STATIKStrukturNUMERIK / SICH.GrenzfälleBELEGT?Prüfung + UmfangUNTERSUCHEN / ÄNDERNoder Aussage eingrenzenNACHWEIS FESTHALTENLauf · Grenzen · Lücken
SCHRITT_04ARBEITSSCHRITT

BEREITSTELLEN

Freigaben nachvollziehbar gestalten

▸Wenn CI eingerichtet ist, Tests, Typen, Linting und statische Analyse als Merge-Kriterien nutzen
▸Docker oder Helm nur bei dokumentiertem Bereitstellungspfad nutzen; das geprüfte Artefakt weitergeben
▸Bei überwachten Diensten Traces, Metriken und Health-Checks vor dem Start konfigurieren
▸Vor der Bereitstellung einen Rollback- oder Wiederherstellungsweg festlegen und seine Erprobung dokumentieren
// ZUSTANDSMASCHINEPASS / HALT / ROLLBACK
BEREITSTELLEN EntscheidungsmodellCI- und Qualitätsprüfungen führen bei Fehlern zum Anhalten und erneuten Prüfen oder zu einem versionierten Artefakt. Wenn Bereitstellung eingerichtet ist, folgen Health-Prüfungen und Überwachung oder Rollback.NEINJANEINJACI / QUALITÄTSCHECKSTests · Typen · PaketGATES BESTANDEN?Release-KriterienANHALTEN / BEHEBENvor Release erneut prüfenVERSIONIERTES BUILDgeprüften Stand sichernBEREITSTELLUNGwenn eingerichtetSTATUS + TELEMETRIEBetriebssignale beobachtenSTABIL?BetriebsgrenzenROLLBACK + DIAGNOSEUrsache nachverfolgenWEITER ÜBERWACHENbei stabilen Signalen
VORGEHEN::NACHVOLLZIEHBAR

„Ein Ergebnis lässt sich erst beurteilen, wenn Verhalten, Systemgrenzen und Fehlerpfade nachvollziehbar sind.“

03
// EINGESETZTE_TECHNOLOGIEN

TECHNIK IM ÜBERBLICK

Diese Übersicht enthält Technologien, die im Quellcode, in Abhängigkeitsdateien, Bereitstellungskonfigurationen, Tests oder Projektdokumentationen vorkommen. Sie belegt deren Verwendung in den genannten Projekten, nicht einen bestimmten Kenntnisgrad.

TECHNOLOGIEN::PROJEKTBELEGT|KEINE_SELBSTEINGESTUFTEN_KENNTNISWERTE

// FALLSTUDIEN

AUSGEWÄHLTE PROJEKTE

Die Fallstudien beschreiben Architektur, Implementierungsumfang und verfügbare Nachweise der eigenständigen Projekte. Alpha- und Prototypenstatus sowie offene Grenzen sind jeweils kenntlich gemacht.

AverQel

Aktive Entwicklung

Arbeitsbereich für Dokumente und Recherche mit OCR, indizierten Quellen, Zitatangaben und kontrollierten Werkzeugabläufen.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN

Alcyoneus OS

Laufzeit für Agentensysteme

Python-Laufzeit mit Zustandsgraphen, Provider-Adaptern, Werkzeugen, Speicher, Richtlinien und Streaming.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN

ReveLith

Desktop-Anwendung · Version 0.x

Lokal ausgerichtete Office-Anwendung mit formatspezifischen Bearbeitungspfaden; die Dateitreue beim Speichern variiert je nach Format.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN

FAIMatrix

Forschungsalpha

Prototyp für deterministische Vektoren, vererbungsgewichtete Suche und explizite Konfliktpfade; nicht für den operativen Einsatz.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN

NOESIS-Σ

Experimenteller Alpha-Prototyp

Forschungsprototyp zu numerischer Zustandsdynamik, Evidenzprüfung und signierten Artefakten; Ende-zu-Ende-Ausführung ist nicht belegt.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN

Aurelinx

HR-Alpha · nicht für den operativen Einsatz

Experimentelle HR-Anwendung mit Analysen, Bewerbungsabläufen und kontrollierten KI-Werkzeugen.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN

SynEvid

Prototyp in aktiver Entwicklung

Rust-Werkzeug zur statischen Codeanalyse mit begrenzter Graphsuche, Architekturregeln und getrennten CLI-/MCP-Schnittstellen.

FALLSTUDIE_ÖFFNEN
05
// QUALIFIKATIONEN_UND_NACHWEISE

DOKUMENTIERTE NACHWEISE

/01FÜHRUNG
2025

CMI Level 5 Certificate in Management and Leadership

Chartered Management Institute, London

Berufliche Qualifikation in Management und Führung mit Inhalten zu strategischer Planung, Entscheidungsfindung und Organisationsführung.

NACHWEIS ANSEHEN
/02PERSONALWESEN
2022

Qualifikation im Personalmanagement

Zugehöriges Zertifikat liegt vor

Dokumentierte Weiterbildung im Personalmanagement. Ohne vollständigen Nachweis zu verleihender Institution und Abschluss wird kein akademischer Grad angegeben.

NACHWEIS ANSEHEN
/03STUDIUM
2025 bis heute

Business and IT, Bachelor-of-Science-Studiengang

IU International University of Applied Sciences, Campus Berlin

Derzeitiges Vollzeitstudium im Studiengang Business and IT mit angestrebtem Abschluss Bachelor of Science (B.Sc.). Die Immatrikulationsbescheinigung nennt den Studienbeginn am 01.10.2025, das fünfte Fachsemester und eine vorgesehene Studiendauer bis zum 30.09.2027.

NACHWEIS ANSEHEN
3 DOKUMENTE_IM_ARCHIV|DOKUMENTLINKS::VERFÜGBAR
06
// WERDEGANG

MEIN WERDEGANG

Zeitlicher Überblick über mein Studium, meine Qualifikationen und eigenständigen Softwareprojekte.

STUDIUM / QUALIFIKATION
UMORIENTIERUNG
EIGENSTÄNDIGE PROJEKTE
2022FORMAL

Qualifikation im Personalmanagement

Die Qualifikation im Personalmanagement wurde 2022 abgeschlossen. Der zugehörige Nachweis ist im Abschnitt „Qualifikationen“ aufgeführt.

Anfang 2024PIVOT

Beginn des selbstständigen Softwarestudiums

Ich beschäftigte mich mit Python, Datenstrukturen, Graphentheorie, deterministischen Algorithmen, FastAPI, PostgreSQL und Docker. Das Gelernte setzte ich in eigenständigen Softwareprojekten um.

Seit 2024INDEPENDENT_PROJECTSAKTIV

Eigenständige Softwareprojekte

Seit Beginn meines selbstständigen Lernens entwickle ich Projekte in den Bereichen KI-Forschung, Agentensysteme, Recherche, Desktopsoftware und Codeanalyse. Die Projektseiten beschreiben Umsetzung, vorhandene Nachweise und Einschränkungen.

PROJEKTE_ANSEHEN
2025FORMAL

CMI Level 5 Certificate in Management and Leadership

Abgeschlossene berufliche Qualifikation in Management und Führung mit Inhalten zu strategischer Planung, Entscheidungsfindung und Organisationsführung.

Seit 2025FORMALAKTIV

Business and IT, Bachelor-of-Science-Studiengang

Ich studiere Vollzeit im B.Sc.-Studiengang Business and IT an der IU International University of Applied Sciences, Campus Berlin. Das Studium läuft; die Immatrikulationsbescheinigung nennt den 1. Oktober 2025 als Studienbeginn.

Seit 2026INDEPENDENT_PROJECTSAKTIV

SynEvid: Rust-Prototyp zur Codeanalyse

Ich entwickle ein statisches Analysewerkzeug in Rust. Es verarbeitet Python- und TypeScript-/JavaScript-Code mit Tree-sitter, begrenzt die Auswirkungsverfolgung nach Tiefe und Knotenzahl und prüft konfigurierte Architekturregeln.

SYNEVID_PROJEKT_ANSEHEN
07
// EIGENSTÄNDIGE_PROJEKTE

AUSGEWÄHLTE PROJEKTE

Auswahl eigenständiger Softwareprojekte. Die Karten verlinken auf verfügbaren Quellcode und beschreiben Umfang, Nachweise und bekannte Einschränkungen.

/01GEDÄCHTNISSYSTEM
FORSCHUNGSALPHA / IN ENTWICKLUNG / GITHUB_V0.6.1

FAIM-Native: Forschungsprototyp für KI-Gedächtnis

PROJEKTFOKUS:: Eigenständige Forschung · Gedächtnis und Suche

ZEITRAUM:: 2024–HEUTE

AUFGABE: Untersuchen, ob deterministische native Vektoren, explizite Graphbeziehungen und nachvollziehbare Bewertungen die Prüfung von KI-Gedächtnissuche erleichtern.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

GitHub v0.6.1 · geprüfter Main-Stand 869b4fd · 202 Python-Testdateien · 297 Python-Dateien · 41 Migrationen · gemeldetes lokales pytest-Ergebnis ohne zugehörige SHA

Python 3.11FastAPIPostgreSQL 15Redis 7QdrantNext.jsTypeScript
WEBSITE_ÖFFNENGITHUB_REPOSITORY
/02FORSCHUNGSALPHA
EXPERIMENTELLE_ALPHA / V0.1.0-ALPHA.1

NOESIS-Σ: Forschungsprototyp für Inferenz

PROJEKTFOKUS:: Eigenständige Forschung · experimentelle Inferenz

ZEITRAUM:: 2025–HEUTE

AUFGABE: Untersuchen, ob explizite Zustandsübergänge, typisierte Evidenzgraphen, begrenzte Belegprüfungen und signierte Artefakte ausgewählte Inferenzschritte leichter prüfbar machen.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

106 Testdateien · 501 test-benannte Funktionsdeklarationen · ausschließlich statische Inventur · Tests für diese Portfolio-Prüfung nicht ausgeführt

Python 3.11+PyTorchEquilibrium PropagationAST-based verifierEd25519AES-GCM
GITHUB_REPOSITORY
/03AGENTENLAUFZEIT
QUELLRELEASE / V1.1.0 · PYPI V1.0.0

Alcyoneus OS: Laufzeit für Agentensysteme

PROJEKTFOKUS:: Eigenständiges Projekt · Agentenlaufzeit

ZEITRAUM:: 2025–HEUTE

AUFGABE: Agentenausführung als kontrollierte Laufzeit mit expliziten Grenzen für Zustand, Werkzeuge, Speicher, Richtlinien und Wiederherstellung strukturieren.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

3.159 bestandene Tests für v1.1.0 (167 Testdateien, nicht unabhängig reproduziert) · 17 Härtungsphasen · GitHub v1.2.0 · PyPI v1.2.0 (Apache-2.0)

PythonFastAPINext.jsTypeScriptPostgreSQLRedisDockerMCP
GUI_QUELLCODEWEBSITE_ÖFFNENGITHUB_REPOSITORY
/04RECHERCHEINFRASTRUKTUR
ÖFFENTLICHER_RELEASE / V1.3.4 · WEB + DESKTOP

AverQel: Recherche-Arbeitsumgebung

PROJEKTFOKUS:: Eigenständiges Projekt · Backend und Recherche

ZEITRAUM:: 2025–HEUTE

AUFGABE: Private Dokumente, Suche, Quellenangaben, Werkzeuge und kontrollierte Automatisierung in einem nachvollziehbaren Rechercheablauf verbinden.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

Öffentlicher GitHub-Release v1.3.4 · Linux-.deb- und Windows-.exe-Dateien · Apache-2.0 · Bereitstellungsanforderungen in der Fallstudie dokumentiert

PythonFastAPIPostgreSQLRedisCeleryMinIOpgvectorMCPOCRDockerElectron
GITHUB_REPOSITORY
/05DESKTOPSYSTEME
ÖFFENTLICHER_RELEASE / V0.11.2

ReveLith: Desktop-Office-Anwendung

PROJEKTFOKUS:: Eigenständiges Projekt · Desktopsoftware für Office-Dateien

ZEITRAUM:: 2026–HEUTE

AUFGABE: Eine lokal ausgerichtete Desktop-Anwendung mit neun Modulen, optionaler KI über konfigurierbare Anbieter und nachvollziehbaren Speicherpfaden entwickeln.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

1.609 erfasste TypeScript-Testdateien · CI am Stand 32f80d8 bestanden · GitHub v0.11.2 · Apache-2.0 · neun Desktopmodule

ElectronTypeScriptReactRustWASMOOXMLConfigurable AI
GITHUB_REPOSITORY
/06HR-ANALYSE
ALPHA-EXPERIMENT / IN ENTWICKLUNG / GITHUB_RELEASE_V0.2.9

Aurelinx: Prototyp für HR-Analysen

PROJEKTFOKUS:: Eigenständige Alpha · Prototyp für HR-Analysen

ZEITRAUM:: 2026–HEUTE

AUFGABE: Ein experimentelles HR-System für Personalakten, Bewerbungsabläufe, Analysen, KI-Unterstützung und kontrollierte Vorgänge entwickeln.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

31 erfasste Testdateien (Inventur, keine Zahl bestandener Tests) · 18 Alembic-Migrationen · GitHub v0.2.9 · Apache-2.0

Next.jsReactFastAPIPythonPostgreSQLRedisQdrant infraTauri 2
GITHUB_REPOSITORY
/07CODEANALYSE
IN ENTWICKLUNG / WORKSPACE_V0.1.0

SynEvid: Prototyp für Codeanalyse

PROJEKTFOKUS:: Eigenständiges Projekt · Rust-Codeanalyse

ZEITRAUM:: 2026–HEUTE

AUFGABE: Untersuchen, wie deterministische statische Analyse Quellcodeänderungen mit begrenzten Abhängigkeitsauswirkungen und konfigurierten Richtlinienbefunden verknüpfen kann.

DOKUMENTIERTE_NACHWEISE

Main-Snapshot 05e1148 · Workspace v0.1.0 · 21 Rust-Engine-Crates · Benchmark-Zusammenfassungen müssen abgeglichen werden

RustTree-sitterSQLiteTypeScriptPythonMCP
GITHUB_REPOSITORY
KONTAKT::VERFÜGBAR

KONTAKT
AUFNEHMEN

Ich entwickle eigenständige Softwareprojekte und dokumentiere ihren Umsetzungsstand, vorhandene Prüfnachweise und offene Einschränkungen. Themen sind unter anderem KI-Anwendungen, Backend-Systeme, Codeanalyse und Desktopsoftware.

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STANDORT:: BERLIN_DEUTSCHLAND

NACHWEISE:: QUELLCODE_UND_DOKUMENTATION

ÖFFENTLICHE_QUELLEN:: WO_VERFÜGBAR

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