AWS Certified Solutions Architect – Associate

• Herausforderung: Bewertung der Machbarkeit sprachbasierter Unterstützung bei Aufnahme, Vorqualifizierung, Weiterleitung und Dokumentation von Patienten.
• Vorgehen: Entwurf der Architektur für Spracherkennung, Agentensteuerung, Dokumentation und Integration; Bewertung von Latenz, Sprachqualität, Datenschutz und regulatorischen Anforderungen.
• Ergebnis: In drei Tagen entstand ein funktionsfähiger mehrsprachiger Proof of Concept, der Sprachinteraktion, Triage, Verdachtsdiagnose und AI-gestützte Dokumentation demonstrierte. Damit wurden die nächsten technischen und klinischen Prüfpunkte sichtbar. Eine Bereitstellung im Produktivbetrieb ist nicht dokumentiert.

• Hauptverantwortlicher Cloud-Architekt für ein in Azure gehostetes Banking-SaaS-Angebot.
• Die Azure-Infrastruktur vollständig mit Terraform automatisiert.
• Cloud-Kosten um 50% reduziert.
• Auf Vorfälle reagiert, Ursachen ermittelt und diese mit Post-Mortems abgeschlossen.

Übertragungsnetzbetreiber – Plattform zur Netzwerkbereitstellung (Teamleitung)

• Entwarf den Saga-Orchestrator in Python, der Netzwerkstrukturen mit Rollback bereitstellt.
• Gliederte IP, Identität und Ressourcenverteilung in Bounded Contexts mit eigenen Datenbanken und typisierten Clients auf.
• Implementierte den Datenzugriff mit DDD-Repositories und Units of Work, ohne SQL im Domänencode.
• Führte Integrationstests mit echten PostgreSQL- und RabbitMQ-Containern sowie API-Fuzzing für jeden Service ein.
• Führte einen Agenten-Workflow ein, bei dem jede Änderung mit einer Spezifikation beginnt und ein Mensch jeden Merge freigibt.
• Rollte die automatische OpenTelemetry-Instrumentierung per GitOps über achtzehn Kubernetes-Cluster aus.
• Leitete die Reaktion auf Vorfälle bei festgefahrener Bereitstellung und hielt jeden Ausfall in einem Post-Mortem fest.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy async, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, pytest, testcontainers, schemathesis, Helm, Flux CD, GitLab CI, OpenTelemetry, pi coding agent.

Softwareproduktunternehmen – SaaS für Rechenzentrumssimulation (Backend-Entwicklung)

• Entwickelte als zweitgrößter von mehr als zwanzig Mitwirkenden die asynchrone Simulationspipeline.
• Kennzeichnete jedes Image in den GitHub-Actions-Deploy-Workflows mit Commit-SHA und SemVer.
• Diagnostizierte den RabbitMQ-Speicheralarm, der alle Simulationen zum Stillstand brachte, und korrigierte die Limits im Helm-Chart.
• Stellte die Testsuite auf pytest im Function-Style um und ließ die Testabdeckung in jeder Pipeline ausweisen.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, EKS, Helm, Keycloak, GitHub Actions, pytest, mypy, ruff, SonarQube.

Interne KI-Plattform – Modellbereitstellung und Telemetrie

• Entwickelte den FastAPI-Service, der Open-Weight-Modelle auf GPU-Tiers als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitstellt.
• Aktualisierte das EKS-Produktionssystem um zwei Kubernetes-Minor-Versionen und behob zonengebundene Speicherfehler.
• Erfasste jeden Modellaufruf mit Tokenanzahl, Kosten und Latenz über den OpenTelemetry-Operator.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, vLLM, LangGraph, pydantic-ai, OpenAI- und Anthropic-APIs, EKS, Helm, Flux CD, Terraform, GitLab CI, OpenTelemetry, Grafana.

• Service Owner (AWS Cloud)
• IT-Infrastruktur (Virtualisierung, Firewall, Backup, Monitoring, etc.)
• Application Support/Monitoring
• Webserver- und Datenbankadministration
• Planung & Konzeption von Neuprojekten

• Bereitstellung einer Customer Engagement & Loyalty Solution in der Cloud (AWS) und Integration in die bestehende Systemlandschaft On Premise.

• Technik: AWS EKS - Kubernetes, Helm, AWS EC2, AWS S3, PostgreSQL, SAP GLIF, RabbitMQ, Git, GitLab, ArgoCD, GitOps, CI/CD, Terraform, HashiCorp Vault, JFrog Artifactory, Splunk, Prometheus, Grafana, Linux, bash, IntelliJ, draw.io, Confluence

• Ergebnis: Bereitstellung eines produktübergreifenden Bonusprogramms für das Privatkundengeschäft, eingebettet in Online- und Mobil-Banking; faktische und emotionale Kundenbindung; Steigerung von Rentabilität und Loyalität; Förderung von Cross- und Upselling; langfristige Verbesserung der Kundenzufriedenheit und positive Beeinflussung des Unternehmens-Images.

Kunden: CARIAD, AUDI AG

• Entwicklung und Bereitstellung von Enterprise-MLOps-Pipelines mit Azure Machine Learning und Databricks. Verkürzung der Modell-Release-Zyklen um 95 Prozent, von vier Wochen auf zwei Tage, durch automatisierte CI-CD-Workflows.
• Bereitstellung cloudnativer DevOps-Plattformen für ADAS-Programme mit Azure-Datendiensten, Kubernetes und Terraform-basierter Infrastrukturprovisionierung.
• Entwicklung von Hochverfügbarkeitsarchitekturen mit automatischem Failover. Reduzierung der Systemausfallzeit um 85 Prozent für geschäftskritische Energiehandelsplattformen.
• Entwicklung und Integration von KI-Agenten und Enterprise-Chatbots mit LangChain, AutoGPT und GPT-Modellen. Ermöglichung autonomer Workflows und entscheidungsbasierter Automatisierung.
• Reduzierung der Cloud-Infrastrukturausgaben um 40 Prozent durch Autoscaling-Strategien, Nutzung von Spot-Instanzen und richtlinienbasierter Ressourcenverwaltung in Azure und AWS.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Product Managern und Führungskräften bei der Bereitstellung groß angelegter Lösungen für die Automobil- und Energiebranche.
• Implementierung von GitOps-basierten CI-CD-Pipelines zur Unterstützung der Auslieferung von Automobilsoftware für über 500 Ingenieure in verteilten Produktteams.
• Entwicklung und Betrieb von Kubernetes-Plattformen auf Azure AKS. Verbesserung der Deployment-Stabilität und Reduzierung von Rollback-Ereignissen um 70 Prozent.
• Implementierung von Observability- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana und Azure Monitor. Erreichung von Serviceverfügbarkeitszielen von 99.9 Prozent.

• Konzipierte und implementierte eine hochverfügbare, mandantenfähige Kubernetes-Plattform auf Google Kubernetes Engine (GKE) für geschäftskritische Microservices.
• Entwarf und implementierte eine umfassende Infrastructure-as-Code-Strategie mit Terraform zur Verwaltung von GKE-Clustern, Netzwerken (VPCs, Subnetze) und IAM-Richtlinien.
• Entwickelte optimierte Speicherlösungen für zustandsbehaftete Workloads (MongoDB) mit GKE PersistentVolumes und steigerte somit Leistung und Datenausfallsicherheit.
• Etablierte ein umfassendes Observability-Framework mit Google Cloud Monitoring, Logging, Prometheus und Grafana.

• PoC für verschiedene Plattform-Integrationsfunktionen mit Backstage und Crossplane
• Umsetzung von Verbesserungen der Entwicklererfahrung mit Azure AVD und DevSpace
• Verwaltung der Anwendungsbereitstellungsinfrastruktur in Kubernetes-Clustern
• Verwaltung der CI/CD-Plattform
• Verwaltung von Deployments in Kubernetes (Rancher und AKS) und in Azure
• Als Security Champion des DevOps-Teams agieren
• Verwaltung von Schwachstellen und Unterstützung der Dev-Teams bei der Handhabung von Drittanbieter-Schwachstellen mit JFrog Xray
• Unterstützung beim Aufbau des Plattform-Teams
• Verwaltung von Infrastructure-as-Code mit Terraform und Atlantis
• Aufbau und Integration einer Plattform und eines IDP mit Crossplane

• Leitete Enterprise-Architecture-, Data- und AI-Strategy-Initiativen über Geschäftsbereiche, Value Streams, SAP, Cloud, Integration, Process Intelligence und Governance hinweg und richtete Transformations-Roadmaps an strategischen Geschäftsergebnissen aus.
• Definierte die Unternehmensstrategie für Daten und Wissen über Geschäftsbereiche und die Enterprise Taxonomy hinweg, einschließlich Knowledge Graph, Data Governance mit Fokus auf Ownership, Metadata Frameworks, Business Glossaries, Data-Product-Orientierung, Interoperabilität und AI-fähiger Architektur.
• Formte die AI-Governance und die Decision-Intelligence-Strategie mit Konzepten für das autonome Unternehmen, einschließlich Richtlinien, Guardrails, Referenzarchitekturen und wissensbasierten Mustern für eine verantwortungsvolle Einführung von AI und die Wiederverwendung von Unternehmenswissen.
• Unterstützte die Migrationsstrategie für SAP S/4HANA Cloud und bewertete das künftige SAP-Ökosystem, einschließlich SAP BTP, Integration Suite, Business Data Cloud, SAP Analytics Cloud und Datasphere.
• Trieb das Management von Architecture Debt, Portfolio-Transparenz und Application Rationalization durch Architekturprinzipien, Governance-Modelle, Entscheidungsrahmen und LeanIX-basiertes Enterprise Architecture Management voran.
• Richtete Business Architecture und Process Intelligence mit Signavio aus, um Wertschöpfungsketten, Fähigkeiten, Prozesse, Datenstrategie, Wissensflüsse und Transformations-Roadmaps miteinander zu verbinden.
• Definierte Betriebsmodelle für Data Governance, Architecture Governance, Cloud, Integration, API Management, AI Governance und Wissensaustausch.
• Agierte als vertrauenswürdiger Berater für Führungskräfte und Leiter von Geschäftsbereichen in den Bereichen Produkt, Vertrieb, Finance, Logistik, Kundenservice und Shared Services.

• Punktuelle Beratung und Unterstützung zu IT-Delivery- und Integrationsthemen.
• Konzeption, Umsetzung und Betrieb eigener Softwareprodukte (Rendita, vailuate) in Eigenverantwortung: Anforderungen, Architektur, Test, Releases und laufende Weiterentwicklung, KI-gestützt umgesetzt.
• Laufende Weiterbildung in KI-Themen, überwiegend praxisnah durch eigene Arbeit mit LLMs: API- Integration, agentische Workflows mit automatisierter Evaluation, Model Context Protocol; akademisch begleitet durch das MSc-Studium AI Transformation.

• Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
• Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
• Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
• Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
• Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform

Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam

Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement

Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)

• Beratung zur KI-Strategie und -Implementierung für eine der führenden digitalen Asset-Plattformen Europas
• Unterstützung von Teams bei der Integration agentischer KI-Workflows, Optimierung der Entwicklerproduktivität durch KI-gestützte Tools und Bewertung neuer KI-Technologien für Fintech-Anwendungen

• End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
• Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
• Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
• Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
• Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
• Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
• Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
• Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.

• Gesamtverantwortung für IT, Softwareentwicklung und digitale Services des Unternehmens für Marken wie Rosenberger, Rosehill, Burger King Österreich (ca. 70 Unternehmen)
• Aufbau Lakehouse- und Datenanalyse-Plattform der Holding
• Aufbau und Leitung der Entwicklungsabteilung Softwarebereich und IT
• Aufbau und Leitung des Betriebs (Cloud Native AWS) der B2B-Plattform
• Anbindung von IoT-Systemen und Entwicklung von Modellen zur Predictive Maintenance und Produktionsplanung, Datalake/Lakehouse und BI
• Vorbereitung ISO 27001 Information Security Zertifizierung
• Technologien: Cloud, AWS, Java, Cypress, Angular, Python, Go