AWS Certified Solutions Architect – Associate

Leitung der durchgängigen Integrations- und Migrationsarchitektur für die Stilllegung der SAP-IS-U-Marktkommunikation und den Übergang zu Salesforce Marketing Cloud (SFMC) mit E.ON IT Services — einschließlich regulierter EDIFACT-Marktnachrichten, einer dreiphasigen Datenmigration (Übernahme Marktnachrichtenbestand nach Cutover), der Neugestaltung der Marktkommunikationsprozesse sowie der vollständigen Einhaltung der DSGVO und der deutschen Energiemarktanforderungen.

• Entwicklung der dreistufigen Zielarchitektur (SAP IS-U → NScale B2B gateway → SFMC) zur Verarbeitung von 50.000–100.000 EDIFACT-Nachrichten täglich innerhalb von SLAs unter 5 Minuten.
• Konzeption der dreiphasigen Datenmigration: 36 Monate historische Daten, verlustfreier Cutover laufender Marktnachrichten und nahezu Echtzeit-CDC-Synchronisierung.
• Umsetzung einer sicheren, BDEW-/DSGVO-konformen Integration (AS2/OFTP2, RFC/IDoc, REST APIs, OAuth 2.0, Azure AD, AWS S3) mit >99.5% Verfügbarkeit, <0.1% Migrationsabweichung und RTO <4 Stunden.
• Einsatz von BPMN zur Modellierung und Optimierung der Marktkommunikationsprozesse.

Technologien: SAP IS-U, NScale, Salesforce Marketing Cloud, EDIFACT, OAuth 2.0, Azure AD, AWS S3, BPMN, Jira, Confluence, Draw.io

• Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
• Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
• Business-Analyse & Prozessdesign:
• Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
• Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
• Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
• Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
• Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
• Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
• Technische Umsetzung:
• Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
• Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
• Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
• Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
• Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
• E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
• KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
• Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
• Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
• CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
• End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

• Optimierung und Beschleunigung unserer GitLab-CI-Pipeline

• Konzeptarbeit für den PoC des Zero-Trust-Systems

• Erweiterung des Policy-Engine-Backends in Go

• Erweiterung des Policy-Testing-Mechanismus in Python

• Architekturelle Gestaltung der PEP-Komponente von Zero Trust

• Dokumentation des Produkts

• Technologien: Zero Trust, Go, Python, GitLab CI, Docker, JWT, Domain-Driven Design

IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.

Frontend:

• Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
• Komponententests
• Codedokumentation
• CI/CD mit Gitlab Pipeline

Backend / IoT:

• Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
• Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
• CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
• Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
• Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
• Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
• Jacoco
• Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
• Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
• Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
• Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
• Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
• Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents

• Aufbau und Weiterentwicklung einer AWS Landing Zone auf Basis von Terraform / OpenTofu (Multi-Account-Struktur, IAM-Baselines, Netzwerk- und Security-Standards)
• Design und Betrieb plattformorientierter AWS-Architekturen zur Standardisierung von Infrastruktur- und Betriebsprozessen
• Aufbau und Betrieb Kubernetes-basierter Plattformen (EKS) als gemeinsame Ausführungsumgebung für Applikationsteams
• Etablierung von GitOps-basierten Deployments mit Argo CD und FluxCD
• Entwicklung und Betrieb zentraler CI/CD-Plattformen (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
• Enablement von Entwickler- und Projektteams durch wiederverwendbare Plattform-Bausteine
• Einführung und Umsetzung von FinOps-Strukturen (AWS Cost Explorer, CUR + Athena, Infracost, Grafana-Dashboards)
• Aufbau und Betrieb zentraler Observability-Plattformen (Prometheus, Grafana, Loki, Alertmanager, CloudWatch)

• 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)

• Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Schlagwörter: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator

• Die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Kunden verstehen und in System- bzw. technische Anforderungen übersetzen
• Schrödingers Anwendungen auf Cloud-Systemen entwerfen und implementieren sowie Erfahrung darin haben, das Senior Management und erfahrene technische Mitarbeiter von den Vorteilen ihres Weges mit Schrödinger in der Cloud zu überzeugen
• Außergewöhnliches technisches Design und fachliche Führung bieten, insbesondere bei AWS-, GCP- und K8s-Architektur-Reviews, Leistung, Hochverfügbarkeit, Kosten und Sicherheit
• Tiefes Verständnis der Well-Architected-Prinzipien und aller Best Practices zum Aufbau sicherer und leistungsfähiger Schrödinger-Anwendungen auf den Cloud-Plattformen
• Technische Workshops leiten und Kunden bei architektonischen und strategischen IT-Entscheidungen beraten
• Den Erfolg beim Entwerfen, Erstellen und Migrieren von Anwendungen, Software und Services auf den Cloud-Plattformen sicherstellen
• Kunden über Best Practices aufklären, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen für eine erfolgreiche Bereitstellung in der Cloud ausgelegt sind
• Mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um Qualität und Kundenerfolg sicherzustellen
• Tickets, Aufgaben und Zeitpläne von Projekten definieren
• Mit Account Managern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Projekte gemäß dem definierten Plan und Zeitrahmen umgesetzt werden
• Den Fortschritt der Projekte überwachen, Risiken und Probleme identifizieren und proaktiv Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen
• Cloud-Architektenteams leiten und inspirieren, Orientierung geben und wichtige Entscheidungen treffen
• Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern
• Mit Schrödingers Managern zusammenarbeiten, um Deployment, Support und Konfiguration von Schrödingers Anwendungen zu verbessern
• Wöchentliche Stand-ups leiten und Prioritäten festlegen

OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.

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.

• Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
• Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
• Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
• Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend

• 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.

• Migration von Backups sowie kompletten Workloads nach AWS und Azure, inklusive Einrichtung und Verwaltung von AKS- und EKS-Clustern.
• Automatisierung mit Terraform und ArgoCD, Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitLab.
• Systemüberwachung auf OpenShift 4 (On-Premise) mit Grafana und Prometheus, Nutzung von CloudWatch und X-Ray für Analyse und Logging.
• Aufbau und Pflege sicherer Netzwerkinfrastrukturen (VPCs, SGs, WAF, ACLs), Integration von Azure Log Analytics.
• Enge Zusammenarbeit mit Infrastruktur- und Entwicklungsteams, Pflege technischer Dokumentation mit Confluence, Ticketbearbeitung via Jira sowie Förderung des Cloud-Wissens im Unternehmen.