Vom Mechatroniker zum Full-Stack-Entwickler: Wie Sascha Beyer bei TGW Logistics Group eine Cloud- und IoT-Plattform mit C#/.NET und Machine Learning auf grüner Wiese baut

Ein Einstieg, der früh begann – und nie aufgehört hat

„Eigentlich ist das eine ganz einfache Geschichte“, sagt Sascha Beyer – und genau darin liegt der Reiz. In der DevJobs.at Session „Sascha Beyer, Full Stack Developer bei TGW Logistics Group“ zeichnet der Speaker (Speaker: Sascha Beyer, Company: TGW Logistics Group) eine Laufbahn nach, die mit Neugier beginnt und konsequent in Richtung Software führt. Schon als Kind bekam er von seinem Onkel einen Computer geschenkt. Nicht als Konsumgerät, sondern als Einladung zum Gestalten: Basic-Programmieren, „fette floppy disks“, die damals modernsten Spiele – und die Erkenntnis, dass man nicht nur spielt, sondern auch bauen kann.

Diese frühe Elektronikbegeisterung ist kein romantisches Detail, sondern der rote Faden. Was als spielerischer Zugang beginnt, verstetigt sich als Kompetenz und Haltung: Technik ist spannend, Programmieren macht Spaß – und wer dranbleibt, transformiert Spieltrieb in Handwerk.

Java mit 16, 17 – und der erste Sprung vom Interesse zur Umsetzung

Die zweite Station ist die Teenagerzeit: Mit 16, 17 Jahren schreibt Sascha einfache Java-Programme. Kein großer Apparat, keine fertigen Frameworks – einfach anfangen und im Doing lernen. Der Schritt ist unscheinbar und genau deshalb bedeutsam: Wer baut, versteht. Wer experimentiert, entwickelt ein Gefühl für Werkzeuge, Muster und Grenzen.

Für uns bei DevJobs.at steckt darin ein universelles Muster: Frühe Eigeninitiative entmystifiziert Technologie. Wenn das erste kleine Programm läuft, verschiebt sich die Perspektive – vom „Ob“ zum „Wie“. Genau dieser Übergang ist oft entscheidender als formale Titel oder Zertifikate.

Lehre als Mechatroniker – Hardwaregefühl trifft Softwareambition

Sascha entscheidet sich zunächst für eine Lehre als Mechatroniker. Das klingt wie ein Schlenker, ist aber in Wirklichkeit eine wertvolle Schicht seiner späteren Full-Stack-Kompetenz. Mechatronik ist Praxis, Systemdenken, Interdisziplin. Selbst wenn die Ambition Richtung Software zeigt, bleiben die Erfahrungen aus Mechanik, Elektronik und Steuerungstechnik prägend.

Wir hören hier kein Entweder-oder, sondern ein Sowohl-als-auch. Der Hardwareblick schärft in der Software später das Verständnis für reale Einschränkungen, Latenzen, Sensorik oder Zuverlässigkeit. Wer weiß, wie Systeme außerhalb des Bildschirms funktionieren, baut die Dinge am Bildschirm oft robuster.

Zurück auf die Schulbank: Software-Engineering im Studium

Mitte 20 folgt der nächste konsequente Schritt: Software-Engineering studieren. Damit wird aus dem autodidaktischen Lernen ein systematischer Aufbau. Sascha verlässt damit nicht die Technik, sondern fokussiert sie – vom Steuern einzelner Komponenten hin zum Entwerfen ganzer Softwarelösungen.

Die Betonung liegt auf „tatsächlich“: Es ist der formale Switch aus der Steuerungsentwicklung hinein in die Softwareentwicklung – ein Wechsel, der viele Entwicklerinnen und Entwickler anspricht, die den Sprung von der Nähe zur Hardware in die Breite der Software wagen.

Von der Steuerungsentwicklung zur Softwareentwicklung

Sascha benennt die Zwischenstation ausdrücklich: Steuerungsentwicklung. „Auch spannend. Definitiv eine coole Sache.“ Man hört Respekt fürs Fach – und gleichzeitig die klare Bewegung hin zu Software als Haupttätigkeit.

Diese Drehung ist ein inhaltlicher und kultureller Shift: Mehr Abstraktion, mehr Architektur, mehr Sprachen und Frameworks, die sich schneller wandeln als Hardwarezyklen. Genau hier formt sich die Identität als Full-Stack-Entwickler, die Sascha heute prägt.

Stack-Fokus: C#, .NET, IoT – und moderne Cloud-Paradigmen

Sascha verortet seinen Schwerpunkt klar: C#, .NET, alles rund um IoT. Es ist der Stack, mit dem er heute arbeitet und der den Bogen zur Plattform schlägt, die sein Team aufbaut.

Das Bild verdichtet sich: Sensoren, Daten, Vernetzung, Verarbeitung – und am Ende Visualisierung. Kein reines Backend, keine isolierte App, sondern eine Ende-zu-Ende-Perspektive auf eine Plattform, die Daten aufnimmt, verarbeitet und nutzbar macht.

„Grüne Wiese“ bei TGW Logistics Group: Eine Cloud-Plattform für Datenerfassung, Analyse, Machine Learning und Visualisierung

Vor gut zwei Jahren startet Sascha in seinem Team – und dort, so beschreibt er es, baut man auf der „grünen Wiese“: keine Altlasten, viel Verantwortung, viele Entscheidungen. Die TGW Logistics Group hat entschieden, eine Cloud-Plattform zu bauen. Eine moderne IoT-Plattform, die Daten aufzeichnet, analysiert, mit Machine Learning verarbeitet und visualisiert. Ein kompletter Technologie-Stack, „alles in der Cloud“.

Sascha bringt es in einem Halbsatz augenzwinkernd auf den Punkt: „Letzten Endes … wir entwickeln eine Chatting-Plattform.“ Der Satz klingt wie ein Bild dafür, dass Komponenten miteinander sprechen, Datenströme interagieren, Systeme sich austauschen. Und: Es ist bewusst neu gedacht – nicht Refactoring, sondern Aufbau.

Die Einordnung aus unserer Sicht: Ein Greenfield-Projekt in der Cloud zwingt zu bewussten Entscheidungen – wo Daten ankommen, wie sie sich transformieren, welche Services interagieren, wie Visualisierung die Ergebnisse zugänglich macht. Die Aussagen aus dem Talk betonen genau das: Plattformdenken statt Feature-Sammeln, Ende-zu-Ende statt Einzelsilo.

Moderne Technologien, neue Herausforderungen – und kaum Standardrezepte

Sascha beschreibt die Arbeit mit „modernsten Technologien, alles in der Cloud“ – und das Entscheidende: Es gibt „permanent neue Herausforderungen“. Wenn „wenig andere vorher gemacht“ haben, fehlen die „Leichtlösungen“. Genau dann zählt die Fähigkeit, selbst zu denken, einzugrenzen, zu vereinfachen und iterativ vorzugehen.

Das ist die Quintessenz eines produktiven Mindsets im Greenfield: Lösungen nicht aus dem Regal, sondern aus Prinzipien ableiten. Kein Copy-Paste aus Foren, sondern Hypothesen bilden, verifizieren, verwerfen. Die Aussage ist nicht gegen Best Practices gerichtet – sie betont nur, dass Best Practices alleine nicht genügen, wenn das Problem neu ist.

Intrinsische Motivation als Motor: „Hohes Eigeninteresse mitbringen“

Wenn Sascha über Voraussetzungen spricht, dann beginnt er beim Inneren: Wer gern programmiert, wer sich in der Freizeit mit Technologien beschäftigt, wer neugierig ist, bringt das Entscheidende mit. Und wer zusätzlich Muster – Patterns – lernt, wächst schneller in die Rolle hinein.

Das klingt unspektakulär – ist aber die Grundlage. In einer Umgebung, in der wenig standardisiert ist, wird Selbstantrieb zur produktivsten Ressource. Lernroutinen, Experimentierlust und das Dranbleiben in freien Stunden sind kein Selbstzweck, sondern schaffen Beweglichkeit für neue Problemräume.

Backend ist Kreativarbeit – nur anders

Sascha betont etwas, das wir häufig unterschreiben: Kreativität ist nicht nur im UI zu Hause. Auch im Backend ist sie notwendig – nur anders ausbuchstabiert. Es geht um Struktur, um Zerlegung, um das Finden von Lösungswegen, wo zunächst nichts Offensichtliches liegt.

Diese „andere Kreativität“ kennt zwei Modi: Entwerfen und Reduzieren. Ein Backend-Problem kreativ anzugehen, heißt häufig, einen neuen Weg zu skizzieren – oder mutig etwas wegzulassen, das die Lösung unnötig verkompliziert. Es ist die Kunst, die richtige Abstraktion zur richtigen Zeit zu wählen.

Erst lösen, dann schöner machen: Das pragmatische Prinzip

Ein wiederkehrendes Motiv in Saschas Aussagen ist Pragmatismus. Manchmal ist der erste Wurf „nicht so schön“. Wichtig ist, dass er eine Lösung darstellt. Schönheit kann später kommen – durch Verbesserung, Refactoring, Vereinheitlichung. Entscheidend ist der Wille, die Lösung zu finden.

Dieses Prinzip lässt sich als Arbeitsregel formulieren: Funktion vor Ästhetik, Ergebnis vor Eleganz – solange klar ist, dass die zweite Schleife folgt und Schulden abgebaut werden. Wer so arbeitet, hält Projekte beweglich und reduziert Blockaden.

Zwei Jahre im Team – genug Zeit, um eine Plattformidentität zu bilden

Sascha sagt, er habe „vor gut zwei Jahren“ im Team angefangen. Das ist ausreichend Zeit, um die grundlegenden Entscheidungen eines Greenfield-Projekts zu treffen, das Rückgrat zu bauen und das gemeinsame Vokabular zu entwickeln: Wie nennen wir Dinge? Was ist „fertig“? Wo messen wir, was gut ist? All das schwingt in seinen Beschreibungen mit, ohne dass er Details ausführt – und dennoch wird deutlich: Hier wird eine echte Plattform gebaut, nicht nur ein Feature-Set.

Für uns ist das die Phase, in der Teams ihre Identität finden. Anforderungen wandeln sich, Technologien auch – die Haltung bleibt: neugierig, lösungsorientiert, lernbereit.

Handwerkszeug, das Saschas Story impliziert

Ohne Buzzwords zu bedienen, lassen sich aus dem Gesagten einige konkrete Handlungsfelder ableiten, die das Arbeiten an einer Cloud-/IoT-Plattform prägen. Sie folgen direkt den Akzenten, die Sascha setzt:

• Datenerfassung ernst nehmen: Wer Daten „aufzeichnet“, braucht klare Bezugspunkte – Qualität, Vollständigkeit, Kontext. Ohne das wird Analyse beliebig.
• Analyse mit Augenmaß: Daten „analysieren“ heißt oft, Hypothesen zu formulieren und zu prüfen. Nicht jede Metrik erklärt etwas Sinnvolles.
• Machine Learning als Teil, nicht als Selbstzweck: „Verarbeiten mit Machine Learning“ klingt verheißungsvoll – und ist vor allem dann wirkungsvoll, wenn es in einen End-to-End-Prozess eingebettet ist.
• Visualisierung für Entscheidungen: „Anzeigen, visualisieren“ ist mehr als hübsche Charts. Es schafft Zugänglichkeit und Handlungsfähigkeit.
• Cloud als Möglichkeitsraum: „Alles in der Cloud“ öffnet Türen – und verlangt Reife in Entscheidungen. Nicht jede Option ist sinnvoll, nicht jede Abkürzung zahlt sich aus.

Diese Punkte sind keine Behauptungen über die konkrete Implementierung, sondern Lesarten dessen, was Sascha beschreibt: eine Plattform von der Aufnahme bis zur Sichtbarkeit – mit der Cloud als Infrastruktur und dem Team als Motor.

Ratschläge an angehende Backend- und Full-Stack-Entwickler:innen – kondensiert

Saschas Hinweise lassen sich in fünf kurze Leitsätze übersetzen:

1. Pflege dein Eigeninteresse: Wer „komplett gern“ programmiert, lernt schneller, tiefer, nachhaltiger.
2. Lerne Muster: Patterns sind Abkürzungen für Wiederholtes – sie geben Sprache, Orientierung und Struktur.
3. Sei kreativ auch ohne UI: Backend-Kreativität heißt, Probleme neu zu schneiden und passende Abstraktionen zu finden.
4. Löse erst, veredle später: Komme zu einer tragfähigen Lösung – dann refaktoriere.
5. Aktiviere den Kopf: Wo es „keine Leichtlösungen“ gibt, zählt Denken, nicht Suchen.

Diese Sätze passen exakt zu der Art von Projekt, die Sascha schildert – und sie bewähren sich weit über dieses konkrete Umfeld hinaus.

Was wir von „Sascha Beyer, Full Stack Developer bei TGW Logistics Group“ mitnehmen

Das Format „devstory“ lebt von greifbaren Biografien, nicht von Hochglanz-Slides. In diesem Talk steckt viel von dem, was echte Softwareentwicklung ausmacht:

• Ein früher Start, der nicht elitär ist, sondern neugierig.
• Eine Lehre, die Vielfalt bringt – Mechatronik als gute Schule für Systemdenken.
• Ein klares Commitment zur Software – vom Studium bis zum Stack.
• Ein Team, das auf grüner Wiese eine IoT- und Cloud-Plattform baut, die Daten ernst nimmt und sie in Sichtbarkeit übersetzt.
• Eine Haltung, die Lösungen vor Dogmen stellt – und Lernen zum Dauerzustand macht.

Wenn wir die Aussagen auf einen Nenner bringen, lautet er so: Wähle die Arbeit, die dich fordert, nicht die, die dich bestätigt. Dann wird „modernste Technologien, alles in der Cloud“ nicht zum Buzzword-Bingo, sondern zum Spielfeld für echtes Engineering.

Zitate, die hängen bleiben

Zum Abschluss die Sätze aus dem Talk, die wir uns an die Wand pinnen würden – nicht als Mantra, sondern als Erinnerung an Haltung:

Fazit: Eine einfache Geschichte – und genau deshalb eine gute

Sascha Beyer erzählt seine Laufbahn ohne Pathos. Gerade das macht sie stark. Ein Computer in der Kindheit, erste Java-Programme mit 16, eine Mechatronik-Lehre, ein Software-Engineering-Studium, der Weg vom Steuerungs- zum Softwareentwickler, C#/.NET und IoT als Fokus – und heute ein Greenfield-Projekt bei TGW Logistics Group, das Daten erfasst, analysiert, mit Machine Learning verarbeitet und visualisiert, „alles in der Cloud“.

Wer heute in die Software einsteigt oder den eigenen Weg neu sortiert, findet darin klare Koordinaten: Interesse vor Karriereplan, Lernen vor Perfektion, Lösungen vor Ästhetik. Genau das ist der Stoff, aus dem gute Plattformen entstehen – und die Teams, die sie bauen.

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