add telekom MMS AI Assistent (Judy)
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@@ -160,6 +160,16 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
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- Lösungen: HTTP-Streaming mit temporären Dateien und Range-Requests für wiederaufnehmbare Downloads; konfigurierbare parallele Download-Jobs, Fortschritts- und Fehlerereignisse sowie Dateicache mit Prüfsummen und Metadaten; Formatprüfung für glTF, GLB, USD und USDZ sowie Unity-Wrapper; testgetriebene Entwicklung mit NUnit, Moq, HTTP-Mocks und Arrange-Act-Assert-Tests für Download, Cache, Abbruch, Integrität, Import und Resume; Konzeption und Anforderungserhebung für den universellen Downloader, detaillierte CacheManager-Spezifikation sowie tägliche Fortschritts- und Testdokumentation.
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- Lösungen: HTTP-Streaming mit temporären Dateien und Range-Requests für wiederaufnehmbare Downloads; konfigurierbare parallele Download-Jobs, Fortschritts- und Fehlerereignisse sowie Dateicache mit Prüfsummen und Metadaten; Formatprüfung für glTF, GLB, USD und USDZ sowie Unity-Wrapper; testgetriebene Entwicklung mit NUnit, Moq, HTTP-Mocks und Arrange-Act-Assert-Tests für Download, Cache, Abbruch, Integrität, Import und Resume; Konzeption und Anforderungserhebung für den universellen Downloader, detaillierte CacheManager-Spezifikation sowie tägliche Fortschritts- und Testdokumentation.
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- Das projekt wurde durch mich mehr oder weniger komplett mittels KI erstellt unter der Maßgabe verlässlches TestDriven Design anzuwenden. Das hat sehr gut funktioniert.
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- Das projekt wurde durch mich mehr oder weniger komplett mittels KI erstellt unter der Maßgabe verlässlches TestDriven Design anzuwenden. Das hat sehr gut funktioniert.
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## Telekom MMS AI Assist – Avatar-/Voice-Agent-Integration
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- Zeitraum: mindestens Februar 2025 (Stand des vorliegenden Repository-Snapshots).
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- Quelle: lokales Git-Repository `#_TelekomMMS/ai-assist_ai-assist-service`.
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- Kontext: KI-Assistenz mit Unreal-basiertem Avatar und einem Python-basierten Voice-Agent-Service. Der Service stellt eine WebSocket-Schnittstelle bereit und verbindet konfigurierbar Speech-to-Text, Large-Language-Model und Text-to-Speech, einschließlich OpenAI-, Azure- und lokaler Dienste.
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- Eigener Beitrag: Erstellung der Docker- und Kubernetes-Anweisungen zur Einbindung des Dienstes in die Telekom Open Digital Cloud (ODC); Ausrichtung der lokalen Compose-Umgebung und der Delivery-Konfiguration auf Container-Registry, versionierte Images und den Betrieb im Cluster.
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- Abgrenzung: Die Unreal-Avatar-Umsetzung und die KI-Anbindung wurden von Kolleg:innen verantwortet.
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- Herausforderungen: Einen Echtzeit-Sprachdienst mit mehreren konfigurierbaren KI-Diensten reproduzierbar lokal und in der ODC betreiben; externe Secrets sicher behandeln; die WebSocket-Kommunikation zwischen Container- und Clusterumgebungen nachvollziehbar testen.
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- Lösungen: Python-3.11-Slim-Container mit Audio-Abhängigkeiten und Entrypoint; Docker-Compose-Setup mit getrenntem Testcontainer, externem gemeinsamen Netzwerk, Umgebungsdateien und optionaler Aufzeichnungsablage; GitLab-CI-Job zum Build und Push versionierter Images in die Telekom-Registry; dokumentierte lokale, Container- und Kubernetes-Cluster-Endpunkte sowie WebSocket- und Bot-zu-Bot-Tests.
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## Roche Prozessrallye
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## Roche Prozessrallye
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- Zeitraum: April bis November 2021
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- Zeitraum: April bis November 2021
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@@ -35,6 +35,7 @@ Enthält alle Rollen in denen ich schon Tätig war
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- Schnittstellen,
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- Schnittstellen,
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- Datenformaten und Services;
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- Datenformaten und Services;
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- Aufbau und Pflege von CI-Pipelines;
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- Aufbau und Pflege von CI-Pipelines;
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- Erstellung von Docker- und Kubernetes-Anweisungen zur Einbindung eines Unreal-basierten KI-Assistenzavatars in die Telekom Open Digital Cloud (ODC); Container- und Delivery-Konfiguration für den zugehörigen Voice-Agent-Service;
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- Performance-Optimierung;
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- Performance-Optimierung;
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- Entwicklung von ChipAcademy AR-Viewer mit konfigurierbaren Lerninteraktionen, plattformspezifischen Unity-AssetBundles und Drupal-XML-Schnittstelle für Szenenmetadaten;
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- Entwicklung von ChipAcademy AR-Viewer mit konfigurierbaren Lerninteraktionen, plattformspezifischen Unity-AssetBundles und Drupal-XML-Schnittstelle für Szenenmetadaten;
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- Implementierung eines Unity-VR-Trainings für Umspannwerksabläufe mit Schrittsteuerung, Spannungsprüfung, Fehlererkennung und SteamVR-gestützter Navigation;
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- Implementierung eines Unity-VR-Trainings für Umspannwerksabläufe mit Schrittsteuerung, Spannungsprüfung, Fehlererkennung und SteamVR-gestützter Navigation;
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@@ -351,6 +351,14 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
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- Zusätzlicher Einsatz: Eigene Shell-Automatisierung für Backups, Serverwartung und PhotoPrism-Indexierung in Docker.
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- Zusätzlicher Einsatz: Eigene Shell-Automatisierung für Backups, Serverwartung und PhotoPrism-Indexierung in Docker.
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- Projekt: `lokale-scripte`, November 2018 bis Mai 2026.
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- Projekt: `lokale-scripte`, November 2018 bis Mai 2026.
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- Zusätzlicher Einsatz: Dokumentation Pflege eines VR-Builder-Glossars.
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- Zusätzlicher Einsatz: Dokumentation Pflege eines VR-Builder-Glossars.
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- Zusätzlicher Einsatz: Containerisierung und ODC-/Kubernetes-Integrationsanweisungen für den Telekom-MMS-AI-Assist-Voice-Agent; Docker-Compose mit gemeinsamem Netzwerk und Testcontainer sowie GitLab-CI-gestützter Build und Push versionierter Images in die Telekom-Registry.
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### Kubernetes, GitLab CI und Telekom ODC
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- Komplexität: Reproduzierbare Bereitstellung eines Echtzeit-WebSocket-Dienstes in einer Unternehmens-Cloud mit Container-Registry und mehreren Laufzeitumgebungen.
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- Einsatz: Erstellung der Docker- und Kubernetes-Anweisungen zur Einbindung des AI-Assist-Voice-Agent-Service in die Telekom Open Digital Cloud (ODC).
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- Projekt: Telekom MMS AI Assist, Repository `#_TelekomMMS/ai-assist_ai-assist-service`, mindestens Februar 2025.
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- Abgrenzung: Unreal-basierter Avatar und KI-Anbindung lagen bei Kolleg:innen; der eigene Schwerpunkt lag auf Betriebs- und Integrationsaspekten.
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### NixOS und Nix
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### NixOS und Nix
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