Mahabub A.-Team Lead – Engagement & Relevance
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Erfahrungen
Team Lead – Engagement & Relevance
OLX eCommerce
- Leite ein funktionsübergreifendes Squad aus Backend-, Frontend- und ML/Data-Engineers und verbinde praktische Mitarbeit (Architektur, Programmierung, Reviews) mit Teamleitung (Mentoring, Backlog-Priorisierung, Abstimmung der Roadmap).
- Entwickelte und lieferte ML-gestützte Such- und Discovery-Funktionen, darunter Learning-to-Rank (LTR), Query Expansion und Vektorsuche, und verbesserte dadurch die Ergebnisrelevanz und das Nutzerengagement.
- Implementierte Personalisierungs- und Empfehlungspipelines und nutzte Verhaltensdaten sowie Segmentierung, um Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu erhöhen.
- Etablierte datenbasierte Arbeitsweisen und entwickelte A/B-Test- und Experimentier-Workflows (Odyn, MLflow), um die Auswirkungen von Funktionen auf CTR, NDCG und Conversion zu messen.
- Verantwortete die Architektur und Delivery-Roadmap des Squads und modernisierte Services mit cloudnativen Microservices und ereignisgesteuerten Systemen (AWS, Pulumi, Terraform), um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
- Verbesserte Zuverlässigkeit und operative Exzellenz durch die Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic), Incident Management und Postmortems, wodurch Ausfallzeiten bei kundenorientierten Services reduziert wurden.
- Unterstützte und entwickelte Engineers weiter und förderte durch regelmäßiges Feedback, Coaching und Code Reviews technisches Wachstum, Zusammenarbeit und eine kundenorientierte Denkweise.
- Arbeitete eng mit Product Managern, Researchern und Business-Stakeholdern zusammen, um Kundenerkenntnisse in technische Lösungen zu übersetzen, die Discovery, Engagement und Kundenbindung verbesserten.
- Untersuchte Anwendungsfälle für Generative AI/LLM (GPT-4, LangChain, RAG) und entwickelte Prototypen für intelligente Assistenten und personalisierte Discovery-Workflows, die die Nutzerzufriedenheit erhöhten.
- Erzielte konkrete Ergebnisse: Steigerung des Engagements durch Personalisierung, Beitrag zum Umsatzwachstum und Reduzierung von Incidents durch die Verankerung von Resilienz und Observability.
Lead Engineer – Relevance & Engagement
OLX eCommerce
- Arbeitete als Lead Engineer und war hands-on an Design und Entwicklung von ML-gestützten Discovery-, Empfehlungs- und Engagement-Services beteiligt, die täglich Millionen von Nutzern in 12 europäischen Märkten versorgen.
- Konzipierte und implementierte zentrale Funktionen: Learning-to-Rank (LTR)-Modelle, semantische Query Expansion, Vektor-Embeddings und personalisierte Ranking-Pipelines zur Verbesserung von Discovery, Kundenbindung und Engagement.
- Entwickelte Experimentier-Frameworks und A/B-Test-Pipelines (MLflow) weiter, um Verbesserungen bei Suche und Empfehlungen mit aussagekräftigen Metriken (CTR, NDCG, Conversion) zu bewerten.
- Verantwortete die Architektur-Roadmap für Discovery und Engagement und migrierte Legacy-Monolithen zu cloudnativen Microservices und ereignisgesteuerten Systemen (AWS, Kubernetes, Terraform), die ML-Inferenz nahezu in Echtzeit und im großen Maßstab unterstützten.
- Entwickelte Code und prüfte kritische Komponenten, um Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Best Practices im Search Engineering und bei der Bereitstellung von ML-Modellen sicherzustellen.
- Förderte Engineers und technische Leads und unterstützte sie bei Entwicklung, Versuchsdesign und resilienter Architektur; arbeitete eng mit Product Managern, Business-Stakeholdern und Data Scientists zusammen, um Geschäftsziele in technische Lösungen zu übersetzen.
- Erzielte messbare Ergebnisse: +13.7% Umsatzsteigerung im Marktplatz durch ML-gestützte Relevanzfunktionen und –30% Incidents durch die Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic) und resilientem Systemdesign.
Team Lead Engineering – Depot Banking & Discovery Platform
Union Investment
- Leitete und entwickelte eine funktionsübergreifende Organisation aus Engineers und ML-Engineers und verband praktische technische Führung (Architektur, Code Reviews, Prototyping) mit strategischer Führung (Teamentwicklung, Stakeholder-Abstimmung, Delivery-Roadmaps).
- Steuerte die Modernisierung geschäftskritischer Banking-Plattformen (Depot, Banking Workspace, Integration Services) und migrierte Monolithen zu cloudnativen Microservices und ereignisgesteuerten Architekturen auf OpenShift, um regulatorische Resilienz, Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
- Nutzte fortgeschrittene Analysen, Tracking-Daten und A/B-Tests, um Kundenverhalten zu verstehen, Nutzerabläufe zu optimieren und Zufriedenheitswerte entlang der B2B- und B2C-Kundenreisen zu verbessern.
- Entwickelte Such- und Retrieval-Services und optimierte Ranking und Relevanz für umfangreiche Abfragen zu Finanzdaten mit ElasticSearch, NLP und ML-Modellen.
- Entwickelte innovative AI/ML-Lösungen für Kundenbindung und Personalisierung und erstellte mit MLflow, Airflow und Kafka Pipelines für Predictive Modeling, personalisierte Empfehlungen und intelligente Entscheidungsunterstützung.
- Stärkte Zuverlässigkeit und operative Exzellenz durch SLA/SLO-basierte Observability, strukturiertes Incident Management und 3rd-Level-Support; reduzierte Ausfallzeiten um 20% und verbesserte dadurch Vertrauen und Loyalität bei kritischen Banking-Services.
- Etablierte Governance- und Compliance-Frameworks und integrierte Secure SDLC, Dependency Scanning und CI/CD-Pipelines (GitLab CI, Jenkins), um eine planbare, prüfbare und sichere Bereitstellung in einem regulierten Finanzumfeld sicherzustellen.
- Förderte und entwickelte Senior Engineers und Team Leads weiter und stärkte Ownership, technische Exzellenz und kundenorientiertes Denken; führte Frameworks für berufliche Entwicklung und Peer-Learning-Praktiken ein, um Führungskapazitäten auszubauen.
- Arbeitete eng mit Stakeholdern aus Finance, Risk, Marketing und Product zusammen und übersetzte Geschäftsziele und Compliance-Anforderungen in technische Lösungen; gewann Unterstützung für AI-gestützte Engagement-Strategien und Plattform-Upgrades.
- Erzielte sowohl kurzfristige Wirkung als auch langfristige Innovation: initiierte explorative Arbeiten zu semantischer Suche, Personalisierung und AI-gestützten Kundenreisen, um Plattformen zukunftssicher zu machen.
Lead Engineer – B2B eCommerce
MAN Truck & Bus SE (Volkswagen Group)
- Leitete den Aufbau und Start einer stark frequentierten B2B-eCommerce-Plattform für After-Sales und Parts und ermöglichte digitales Bestellmanagement, eine erweiterte Teilesuche sowie eine nahtlose ERP/CRM-Integration über VW/MAN-Servicenetzwerke hinweg.
- Entwickelte zentrale Such- und Discovery-Funktionen mit Java (Spring Boot), Python und ElasticSearch, um skalierbare, zuverlässige und intuitive Lösungen für Geschäftskunden bereitzustellen.
- Optimierte Ranking und Relevanz der Suchmaschine mithilfe von Tracking-Daten, Analysen und Nutzersignalen; setzte NLP-Techniken (semantische Suche, Entity Recognition) und ML-Modelle (TensorFlow, scikit-learn) für Personalisierung und Query-Verständnis ein.
- Migrierte Legacy-Monolithen zu cloudnativen Microservices, bereitgestellt auf AWS, Docker und Kubernetes; führte ereignisgesteuerte und servicebasierte Muster ein, um Skalierbarkeit, Compliance und langfristige Wartbarkeit sicherzustellen.
- Etablierte operative Exzellenz für eine stark frequentierte eCommerce-Umgebung: führte strukturiertes Incident Management und 3rd-Level-Support-Prozesse ein, etablierte Observability (SLA/SLO-Dashboards, proaktives Monitoring) und reduzierte die MTTR um 25%.
- Unterstützte Engineers durch Mentoring und technische Führung und förderte ihre Entwicklung mit Code Reviews, Karrierepfaden und Peer-Learning-Sessions; etablierte eine starke Kultur von Ownership, Zusammenarbeit und zuverlässiger Umsetzung.
- Arbeitete mit Product Managern, Data Scientists und strategischen Partnern (RIO, Scania, Harman) zusammen, um eCommerce-, Search- und AI/ML-Lösungen auf Kundenbedürfnisse und Branchen-Roadmaps abzustimmen.
Senior Software Engineer / Consultant
ARS Consulting → IBM
- Entwickelte Enterprise-Webanwendungen (IBM License Management Tool, Datev e-Termin) mit Angular, Node.js und Python/Django.
- Unterstützte Beratungsprojekte mit skalierbarem, sicherem Lösungsdesign und Integrationen.
Engineering Lead – E-Commerce-Startup
Combyne GmbH
- Skalierte das Engineering-Team von Seed bis Series A und lieferte zentrale ERP-/E-Commerce-Funktionen.
- Führte modulare Frameworks und Automatisierung ein und verbesserte dadurch Zuverlässigkeit und Release-Zyklus um 30 %.
Softwareentwickler
Tiger IT LTD
- Entwickelte Module zur biometrischen Erkennung (Finger- und Handflächenvenen-AFIS) mit einer Genauigkeit von 98.7 % für Hochsicherheits-ID-Programme.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Automotive, Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Betrieb und Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
Engineering-Leiter mit mehr als 13 Jahren Erfahrung in der Entwicklung stark frequentierter Plattformen, Lösungen für Relevanz und Discovery sowie Lösungen für Kundenbindung. Nachweisliche Fähigkeit, Squads zu leiten und Engineers zu fördern und gleichzeitig aktiv an Architektur, Programmierung und Experimenten mitzuwirken. Erfahren in Suchrelevanz, Personalisierung und ML/AI-gestützten Funktionen sowie im Einsatz von A/B-Tests und Analysen zur Unterstützung von Produktentscheidungen. Sicher darin, technische Tiefe mit geschäftlicher Ausrichtung zu verbinden und Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und messbare Auswirkungen auf Engagement, Kundenbindung und Umsatz sicherzustellen. Motiviert, datenbasierte Kundenerlebnisse und robuste Engineering-Praktiken voranzutreiben und dabei kontinuierliche Verbesserung sowie langfristige Wertschöpfung zu fördern.
Fähigkeiten
Ai/Ml/Genai: Generative Ai Applications, Llms (Gpt-4, Llama), Huggingface, Pytorch, Tensorflow/Keras, Peft, Langchain, Langgraph, Langfuse, Guardrails.Ai, Rag Pipelines (Faiss, Pgvector, Chromadb), Vector Databases, Conversational Ai, Agentic Ai, Fine-Tuning, Prompt Engineering, Llmops, Mlops
Programming: Python (Fastapi, Pytorch, Ml/Ai), Node.Js/Typescript, Java (Spring Boot), Golang, C/C++, Angular, React
Cloud & Infrastructure: Aws, Azure, Gcp, Kubernetes, Docker, Openshift, Terraform, Argocd, Helm, Ci/Cd (Github Actions, Gitlab Ci, Jenkins), Devsecops, Infrastructure-As-Code, Ssdlc
Data & Platforms: Apache Airflow, Databricks, Dbt, Snowflake, Mlflow, Whylabs, Langsmith, Bloomberg Data Feeds, Rest/Graphql Apis
Observability: Prometheus, Grafana, Dynatrace, Datadog, Newrelic, Honeycomb, Itsm
Engineering Practices: Secure Sdlc, Dependency Scanning, Static Code Analysis, Automated Testing, Domain-Driven Design, Event-Driven Architecture, Agile Delivery, Sla/Slo, Dora Metrics
Ai Transformation & Strategy: Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Generative Ai, Llm, Large Language Models, Conversational Ai, Multi-Agent Systems, Ai Strategy, Ai Roadmap, Ai Adoption, Ai Literacy, Digital Transformation, Data-Driven Transformation, Ai Enablement, Ai Governance, Responsible Ai, Ethical Ai, Fairness, Bias Mitigation, Transparency, Compliance, Gdpr, Data Privacy, Data Protection, Enterprise Ai, Ai Scaling, Pilot To Production, Mvp To Production, Ai Value Delivery, Roi, Ai Kpis, Ai Metrics, Performance Monitoring, Model Monitoring, Model Governance, Mlops, Llmops
Ai Platforms & Tools: Mlflow, Databricks, Airflow, Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn, Huggingface, Langchain, Vector Databases, Rag, Pgvector, Faiss, Knowledge Bases
Process & Automation: Workflow Automation, Process Automation, Business Process Redesign, Ai Integration, Business Process Optimization, Change Management, Stakeholder Alignment, Cross-Functional Collaboration, Business-It Alignment, Product Management, Program Management, Agile, Scrum, Safe, Iterative Delivery, Continuous Delivery, Ci/Cd, Devops, Devsecops
Cloud & Operations: Cloud Platforms (Aws, Azure, Gcp), Kubernetes, Docker, Terraform, Argocd, Openshift, Microservices, Event-Driven Architecture, Real-Time Inference, Scalable Ai Systems, Resilience, High Availability, Observability, Monitoring, Prometheus, Grafana, Dynatrace, Newrelic, Datadog, Secure Sdlc, It Strategy, Innovation Management, Emerging Technologies, Vendor Management, Ai Platforms, Ai Tools, Finops, Cost Optimization, Cloud Governance, Efficiency Gains, Productivity Improvement
Customer & Product: Customer Experience, User Engagement, Search And Recommendation, Personalization, Ranking Algorithms, A/B Testing, Experimentation Frameworks, Data Engineering, Data Pipelines, Etl, Data Lake, Data Warehouse, Sql, Python, Typescript, Java, Jvm, React, Node.Js
Leadership & Enablement: Leadership, People Management, Talent Development, Team Scaling, Mentoring, Coaching, Career Frameworks, Culture Building, Ai Evangelism, Ai Advocacy, Training, Enablement Programs, Organizational Change, Communication, Vision, Strategy, Execution, Value Creation
Domain Interests: E-Mobility, Sustainable Mobility, Healthcare Ai, Healthtech, Patient Care, Workflow Simplification
Sprachen
Ausbildung
Technical University of Munich (TUM)
M.Sc. Computer Science (Informatics) · Computer Science (Informatics) · München, Deutschland
North South University
B.Sc. Computer Science · Computer Science · Dhaka, Bangladesch
Zertifikate & Bescheinigungen
Azure Gen AI Associate
Microsoft Azure
Generative AI With Large Language Models
DeepLearning.AI
Supervised Machine Learning
Stanford/DeepLearning.AI
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Mahabub ist in Kirchdorf an der Amper, Deutschland ansässig.
Mahabub spricht folgende Sprachen: Englisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher).
Mahabub hat mindestens 13 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Mahabub in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 6 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 11 Monate. Beachten Sie, dass Mahabub möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Mahabub gut geeignet für Rollen wie: Team Lead – Engagement & Relevance, Lead Engineer – Relevance & Engagement, Team Lead Engineering – Depot Banking & Discovery Platform.
Die neueste Position von Mahabub ist Team Lead – Engagement & Relevance bei OLX eCommerce.
In den letzten Jahren hat Mahabub für OLX eCommerce und Union Investment gearbeitet.
Mahabub hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Einzelhandel und Automotive. Mahabub hat auch etwas Erfahrung in Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen.
Mahabub hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Betrieb. Mahabub hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung.
Mahabub hat kürzlich in Industrien wie Einzelhandel, Informationstechnologie (IT) und Bank- und Finanzwesen gearbeitet.
Mahabub hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Betrieb gearbeitet.
Mahabub hat einen Master in Computer Science (Informatics) von Technical University of Munich (TUM) und einen Bachelor in Computer Science von North South University.
Mahabub hat 5 Zertifikate. Darunter sind: Azure Gen AI Associate, Generative AI With Large Language Models und Supervised Machine Learning.
Die Verfügbarkeit von Mahabub muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 17 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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