RS Systems ist die Ingenieurpraxis eines autodidaktischen Full-Stack-Entwicklers, der mit Python und Node/TypeScript arbeitet. Ich erstelle die Backends, APIs und Automatisierungen, die die Tools eines Unternehmens verbinden, und sorge dafür, dass sie auf Linux in Produktion laufen.

Die Arbeit sieht normalerweise so aus: Ein Unternehmen hat Daten, die über eine Website, eine Tabelle, ein CRM und einen Posteingang verteilt sind, und jemand kopiert sie manuell. Ich schreibe den Dienst, der das Kopieren überflüssig macht: ein FastAPI- oder Express-Backend mit einer sauberen REST-Oberfläche, geplante Jobs, die die Daten abrufen, Validierung und Deduplizierung, damit derselbe Datensatz niemals zweimal landet, und einen Zustellungsschritt (Datenbank, Tabelle, Webhook), den der Rest des Teams bereits versteht.

Scraping und Integration sind die Kernkompetenzen. Ich verwende Playwright und das Chrome DevTools Protocol für Seiten, die ihre Daten in JavaScript liefern, parse sie in typisierte Datensätze und reiche sie an, wo die Quelle unvollständig ist. Wo eine API existiert, aber umständlich ist, mit Paginierungs-Eigenheiten, undokumentierten Endpunkten oder fragiler Authentifizierung, mappe ich sie einmal und umschließe sie, damit sie nicht mehr fragil ist.

Ich arbeite auch unterhalb der Anwendungsschicht. systemd-Units und -Timer, Log- und Prozessüberwachung, Docker, Bereitstellung und Überwachung sowie das Lesen eines Stack-Traces, bis die eigentliche Ursache sichtbar wird. Das ist in der Regel der Unterschied zwischen einer Demo und etwas, worauf sich ein Unternehmen verlassen kann.

Mein eigener Stack ist die gleiche Technik im großen Maßstab: eine Vier-Agenten-Plattform, die unbeaufsichtigt auf systemd mit Watchdogs und einem Ein-Tasten-Notausschalter läuft, ein Multi-Provider-LLM-Router mit Rang-Failover, ein Tool-Definitions-Kompaktor, der über tausend Tools über einen durchsuchbaren Index verfügbar macht, und ein Browser-Harness, der eine Webchat-Sitzung hinter einer OpenAI-kompatiblen API bereitstellt. Vierzig öffentliche Repositories, die meisten davon wurden entwickelt, um ein Problem zu lösen, das ich tatsächlich hatte.

Ich arbeite mit einem festen Umfang und einem schriftlichen Plan vor dem Code, mit Meilensteinen, die getestet werden können, einschließlich Tests und Dokumentation, und einer Übergabe, die mich nicht erfordert. Die typische Lieferzeit beträgt drei bis vierzehn Tage. Ich bin in der US-Ostküstenzeit und stehe dreißig oder mehr Stunden pro Woche zur Verfügung.

Senden Sie den Workflow, der immer wieder fehlschlägt, und ich werde Ihnen einen Plan und einen Preis nennen.