Het meeste wat ik oplever is samen met agents geschreven. Dat verandert wat mijn werk is, dus hier is de eerlijke verdeling.
Ik schrijf het doel en de acceptatiecriteria waar het aan moet voldoen. Een agent maakt daar het plan bij, en ik review dat plan voordat er code bestaat.
Agents schrijven het grootste deel van de code. De interessante vraag is niet meer wie het typte, maar of de randvoorwaarden klopten.
Reviewers beginnen met een schone context, soms op een andere modelfamilie, zodat ze de aannames van de implementer niet overnemen.
Tests en runtime-checks bepalen of iets werkt. Een zelfverzekerde samenvatting van een model is geen bewijs.
Ik keur plannen goed, en alles wat onomkeerbaar is blijft bij mij: wat gepubliceerd wordt, en wat toegang krijgt tot een live systeem.
Gaat iets twee keer mis, dan hoort de oplossing in het proces en niet alleen in het ticket. Daar zit het meeste cumulatieve effect.
Ik leid het ontwikkelteam en neem de architectuurbeslissingen achter de AI-capaciteit van het bedrijf. De manier waarop we met agents werken is stap voor stap ontstaan. Eerst Cursor gekoppeld aan Jira. Daarna Claude op datzelfde Jira. Nu Claude op WBTickets, dat Jira en Confluence volledig verving. Het team werkt daarin op één gedeelde manier: hoe een ticket geschreven wordt, hoe de code gemaakt wordt, hoe er gereviewd wordt.
Ik behandel coding agents niet als snellere autocomplete. Het werk zit in het systeem eromheen: context die een chat overleeft, een plan dat gereviewd is voordat er code bestaat, review vanuit een onafhankelijke context, en uitvoerbaar bewijs in plaats van een zelfverzekerde samenvatting. Het doel was nooit om één engineer sneller te maken. Het is dat het team werk aankan dat eerder voortdurende seniorbegeleiding vroeg, en dat één verbetering aan de harness doorwerkt op elk ticket daarna.
97 collega's bij een bedrijf van 350 medewerkers gebruikten het MCP-platform in de 90 dagen tot augustus 2026. Dat is te laag geteld, want het ziet alleen de mensen die via MCP bij live bedrijfsdata kwamen. Niets ervan verspreidde zich vanzelf. We kozen ambassadeurs. We begonnen met een kleine groep en trainden mensen naarmate de uitrol groeide.
Ik geef Claude-trainingen door het hele bedrijf, over prompting, connectors en MCP, en skills. Bij het ontwikkelteam ging het verder: hen heb ik begeleid naar AI-first ontwikkelen. Collega's pakten ieder een eigen project van begin tot eind met AI op, en dat is wat echt vertrouwen en ervaring opbouwde.
Ik coach ontwikkelaars via gezamenlijke code reviews en begeleid nieuwe teamleden bij hun onboarding. Bij de werving van onze senior AI-developer schreef ik de functieomschrijving en de technische opdracht, en voerde ik de gesprekken.
Productie-AI-systemen bouwen: van MCP-architectuur die LLM's verbindt met enterprise data, tot ML-pipelines op GCP Vertex AI.
18+ jaar software engineering, met diepgaande ervaring in het bouwen van enterprise webapplicaties met Angular. Architectuur, performance en teamleiderschap in grote organisaties.
End-to-end oplevering met Firebase, GCP, .NET en Java Spring Boot, inclusief CI/CD, infrastructuur en DevOps.
Geen van deze projecten staat op zichzelf. Elk is een laag van hetzelfde platform: identity-gebonden tools over de bedrijfssystemen, duurzame organisatiekennis, workflows die een agent kan lezen, expliciete goedkeurmomenten, en een engineeringproces dat mensen en agents delen. Dat het zo gebouwd is, is het punt, want elke laag maakt de volgende goedkoper.
Ik had mijn AI-ontwikkelpraktijk al ruim een jaar verdiept, van Copilot tab completion, naar ask mode, naar volledig agentische workflows, voordat ik bij Warmtebouw begon. Hier kwam die ervaring samen met een echte kans: alles bouwen wat het bedrijf op AI-gebied nodig heeft, vanaf de grond. Ik heb elf productie MCP-servers gebouwd (voor AFAS Profit ERP, Autodesk BIM, wagenparkbeheer, energiemonitoring, bouwstandaarden, voorcalculatie en een productcatalogus met miljoenen artikelen), goed voor meer dan 90 tools verdeeld over elf externe API's, beveiligd met Microsoft Entra OAuth en RBAC. Daarmee kunnen niet-technische collega's live bedrijfsdata bevragen via natuurlijke taal zonder ERP-kennis. Ik ontwierp ook wat volgens mij een van de eerste productie MCP Apps in Angular is: interactieve tabellen, grafieken en kaarten die direct in AI-chats renderen. Daarnaast ontwerp ik een herbruikbaar MLOps-platform op GCP Vertex AI, te beginnen met e-mailclassificatie als fundament voor toekomstige ML-modellen. Dagelijks ontwikkel ik AI-first met Claude Code.
Volledig beheer van de ML-lifecycle: Vertex AI trainingstaken, BigQuery datapipelines, model registry en admin portaal. Gebouwd als herbruikbaar fundament voor toekomstige ML-modellen.
Een AI-geïntegreerd workflowboard voor mensen en agents. Plannen, review en goedkeuring staan in Markdown en Git naast de code, zodat de state blijft bestaan wanneer de context van een agent wordt weggegooid. Het verving Jira en Confluence, en aggregeert tickets uit meerdere GitHub-repo's via een GitHub App, achter Entra SSO.
Fitness-registratie app voor medewerkers met planning op basis van een kalender, trainerbeheer en rolgebaseerde toegang. Microsoft Entra SSO, 90% testdekking afgedwongen.
Interactief Tetris-spel dat direct in een chat draait via een eigen MCP-server, inclusief bedrijfsbreed leaderboard en AFAS-rolherkenning. Gebouwd om MCP App-mogelijkheden voorbij standaard tool calls te verkennen.
Ik leidde het volledige full-stack ontwikkelteam (frontend- en backendontwikkelaars) bij het bouwen van een nieuw broker portal voor Allianz Nederland. Verantwoordelijk voor architectuurbeslissingen, databasemodellering, afstemming met de PO en scrumfacilitatie. Opgeleverd als Nx monorepo met gedeelde Angular componentbibliotheek, Storybook, CI/CD pipelines en een Java Spring Boot BFF met meertalige ondersteuning.
Warmtebouw
HVAC workforce management systeem voor de planning van 100+ monteurs verdeeld over zes afdelingen. Syncfusion drag-and-drop planner, Google Maps met live voertuigtracking, conflictdetectie, urenregistratie en bidirectionele AFAS Profit ERP-sync via REST.
Pro-Fa Automation
Configureerbaar dashboardplatform dat industriële databronnen verbindt, waarmee operators realtime productiedata kunnen visualiseren en eigen scripting-workflows kunnen maken.
NS (Nederlandse Spoorwegen)
Bijgedragen aan het drukbezochte e-commerce platform van NS dat miljoenen dagelijkse tickettransacties verwerkt. Salesfunnel geoptimaliseerd door A/B testing met Optimizely, met directe impact op conversieratio's.
KLM Royal Dutch Airlines
Doorontwikkeling van het aftersales webplatform van KLM en Air France, nieuwe features geleverd met Angular en een GraphQL BFF-architectuur binnen een complex multi-brand IT-landschap.
Allianz
Ik leidde het volledige full-stack ontwikkelteam bij het bouwen van een unified broker portal. Architectuur, databasemodellering, PO-afstemming, scrum, Nx monorepo, gedeelde componentbibliotheek, Storybook en Java Spring Boot BFF.
Bolster Safety
Legacy AngularJS e-learning platform omgezet naar een moderne Angular-applicatie met volledig UI-herontwerp en managementdashboard.
Teamcoda
Cross-platform Ionic mobiele applicatie voor e-books en audioboeken.
Softpak
Webapplicatieplatform met meta-gestuurde architectuur die dynamisch pagina's genereerde uit JSON-definities voor Progress OpenEdge.
OSIsoft Hackathon
Maatwerk-datavisualisatiecomponent voor industriële analytics. Winnaar "Best in Show" bij de OSIsoft Visualization Hackathon.
OLAM
Realtime dashboard voor het meten van Overall Equipment Effectiveness van een cacaofabriek met SignalR streaming.
Total E&P
Maatwerk D3.js-dashboardcomponenten voor visuele controle van operationele enveloppen van industriële machines.
Shell / NAM
Dashboard voor gasmonster- en meetdata voor meerdere productielocaties.