Beauftragen Sie die besten Engineering Manager in Berlin, geprüft und verfügbar für Ihre Projekte, aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.

• Verantwortlichkeiten:
• Zusammenarbeit mit dem Product Owner zur Definition funktionaler und technischer Anforderungen
• Quartalsweise Roadmap-Definition mit Executives und Product Owner
• Bugs beheben und neue Features in Go und Typescript entwickeln
• Full-Stack-Engineering-Team führen und mentorieren
• Systemdesign in einer Microservice-Umgebung
• Anwendungssicherheit gewährleisten
• Engineering-Effizienz und Qualität der Ergebnisse verbessern
• Automatisierung mit agentic-AI-Workflows unterstützen
• Erfolge:
• Sicherheits- und Datenschutzbewusstsein im Team verbessert durch Workshops zu Best Practices, Sicherheitsmaßnahmen und Angriffstypen
• Eine neue Echtzeit-Chat-Anwendung konzipiert, entworfen und erfolgreich ausgeliefert, um die Beziehung und Zusammenarbeit zwischen Partnern und Unternehmen in Go und Typescript zu verbessern
• Meetingstunden für Engineers reduziert, indem ich den Workflow zur Projektvorbereitung in Zusammenarbeit mit dem Produktteam umstrukturiert habe

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.

• Aufbau eines Full-Stack-E-Commerce-Produkts mit KI-unterstützter Entwicklung, bewusst zurück zur praktischen Entwicklung, um zu prüfen, wie KI Softwareentwicklungsabläufe und Teamdynamiken verändert.
• Erkundung von Positionen als VP Technology, Head of Engineering und Director of Engineering, in denen praktische KI-Erfahrung auf Expertise bei der Skalierung von Organisationen trifft.
• Offen für Beratungsgespräche zu KI-gestützten Engineering-Teams, Technologiestrategie, Plattformarchitektur und Organisationsdesign.
• Keine eingetragene Firma. Keine kommerzielle Tätigkeit.

• Aufbau und Skalierung eines 35-köpfigen Engineering-Teams (Core Engineering, QA und SRE) innerhalb von 12 Monaten, wodurch die Blockchain-Entwicklung bei Midnight auf dem Substrate-Framework von Parity beschleunigt wurde.
• Definition der strategischen Ausrichtung und Abstimmung der Technologieentwicklung auf Geschäftsziele als zentrales Mitglied der Führungsebene.
• Optimierung der Softwareentwicklungsprozesse und Einführung agiler Methoden, wodurch die Betriebseffizienz und Codesicherheit gesteigert wurden.
• Umsetzung von Projekten in einem schnelllebigen Start-up-Umfeld durch effektives Projektmanagement und Ressourcenallokation.

• Habe Memorable umgesetzt, eine Produktions-iOS-App mit lokaler, auf dem Gerät laufender CLIP-basierter semantischer Fotosuche. Ich war für den gesamten Stack verantwortlich: Core-ML-Konvertierung, lokaler Inferenz-Pipeline, App-Store-Release und Weiterentwicklung nach dem Launch.
• Habe ein praxisnahes Framework für den KI-Einsatz entwickelt, das Workflow-Redesign, Priorisierung von Anwendungsfällen, Systemintegration, Evaluationsplanung und Human-in-the-Loop-Kontrollen abdeckt.
• Führe Gespräche zur Identifizierung von KI-Anwendungsfällen und berate Fachleute aus den Bereichen Recht, Steuern und Immobilien.

• Projekte für Netze des Bundes (NdB).
• CR-Management, EoL Änderungsverlangen, Konzeptionen und Dokumentation nach ITSCM.
• Aufbauplanung von Rechenzentren.
• Projektmanagement und Teilprojektleitung Engineering.
• SW Entwicklung für virtuelle Serverlandschaften nach BSI.

• Leitung der Engineering-Organisation mit 45 Ingenieuren in 8 Teams und gleichzeitige Rolle als Leiter Backend
• Bewältigung kritischer organisatorischer Herausforderungen wie isolierte Abteilungen, fehlende Engineering-Prozesse und fehlende technische Strategie
• Umfassende Engineering-Führung in Personalmanagement, Organisationsgestaltung und strategischer Planung übernommen
• Vorantreiben der Plattformmodernisierung, einschließlich Migration auf ein neues Python-Backend, Implementierung von React-Micro-Frontends und Umstellung auf ereignisgesteuerte Architektur
• Aufbau eines Frameworks für technische Exzellenz durch Architecture Decision Records, RFC-Prozesse und umfassendes Technologieroadmapping
• Umwandlung des Engineerings in einen integrierten Geschäftspartner durch Aufbau von Kollaborationskanälen mit dem Produktmanagement und den Customer-Operations-Teams
• Verringerung der in die Produktion gelangten Fehler um 50 % und Erhöhung der Testabdeckung in Altsystemen
• Erreichen von 100 % der Q2-Roadmap durch realistische Planung und verbesserte Schätzgenauigkeit
• Einführung einer KI-Engineering-Strategie, Erarbeitung von Richtlinien, Bereitstellung von Tools und Schulung des Teams in Prompt Engineering und agentenbasierten Workflows
• Einsparung von 10.000 € pro Monat durch Infrastrukturoptimierung, einschließlich Migration von AWS IoT zu RabbitMQ und Stilllegung von Altsystemen
• Verbesserung des Team-Engagements von 60 % auf 100 % Umfragebeteiligung und Steigerung der eNPS-Werte der Teamleiter
• Aufbau eines Hochleistungsteams durch strategische Einstellung von Python-, Go- und Frontend-Entwicklern und Verbesserung des Onboardings
• Implementierung des Übergangs zu selbstorganisierten, cross-funktionalen Teams

• Planung, URS-/Anforderungs- und Stakeholdermanagement für ein neues QC-Gebäude (Neubau, 4000 m²)
• Realisierung des Projekts

• Direkt an den CEO berichtet.
• Verantwortlich für alle technischen Belange, einschließlich Softwareentwicklung, Architektur und Qualitätssicherung.
• Führung eines Teams von etwa 25 funktionsübergreifenden Mitgliedern, darunter Frontend-, Backend- und Fullstack-Entwickler.
• Abstimmung der Engineering-Strategien mit der Unternehmensstrategie durch klar definierte OKRs.
• Einführung von Team Topologies und Scrum, um weniger Übergaben zwischen Teams zu ermöglichen und ihre Effizienz zu steigern, was zu wirkungsvolleren Lösungen für unsere Kunden führte.
• Leitung des Technology-Due-Diligence-Prozesses für eine M&A-Entscheidung.
• Federführend bei der Umstrukturierung unseres Produkts vom Monolithen zu Microservices, um technische Schulden zu reduzieren und die Expansion in neue Märkte zu ermöglichen.
• Verwaltung eines Budgets von ca. 2 Mio. €, Optimierung der Kosten durch Einführung von SaaS-Lösungen und Ersatz selbst entwickelter Systeme.
• Verhandlung von Lieferantenverträgen, wodurch die Kosten um mindestens 10 % gesenkt und die Servicequalität verbessert wurden.
• Festlegung klarer Erwartungen und Ziele für die Entwickler, um deren kontinuierliches Wachstum im Unternehmen sicherzustellen.
• Technologiestacks: React, Node.js, MongoDB und GCP.

• Leitung der Engineering-Umsetzung: Roadmap-Planung, Kapazitätsabstimmung, Risikomanagement, Abhängigkeiten und Lieferverfolgung.
• Konsolidierung mehrerer Gehaltsabrechnungs-Produktlinien zu einer einheitlichen SaaS-Plattform auf Dynamics 365 Business Central, was skalierbare Post-Merger-Operationen ermöglichte und die betriebliche Komplexität im Portfolio verringerte.
• Umstrukturierung der Engineering- und Produktteams in einer Remote-First-Umgebung in Deutschland, Österreich und Polen, bestehend aus fünf funktionsübergreifenden Einheiten: Compliance/Enabling, Plattform, DevOps und zwei Stream-Aligned-Teams mit wechselnder Gesamt-FTE je nach Phase der Reorganisation.
• Wiederaufbau der mittleren Führungsebene und Mentoring von Engineering-Führenden, Aufbau einer Führungspipeline und Stärkung der architekturellen Entscheidungsfindung in den Teams für skalierbares Wachstum, Lieferverantwortung und Planbarkeit.
• Gestaltung der Plattformgrundlagen und Systemgrenzen mithilfe von Team-Topologies-gerechten Strukturen, wodurch skalierbare Verantwortungsbereiche, klare Schnittstellen und parallele Entwicklung in verteilten Teams ermöglicht wurden.
• Vorangetrieben der KI-Transformation durch Implementierung KI-unterstützter SDLC-Praktiken mit SpecKit und GitHub Actions für automatisierte, ausführbare Spezifikationen und Bereitstellung agentischer Produktfunktionen durch sichere Offenlegung von Plattformdaten und -diensten an KI-Agenten und Copilots über RAG-basierte Retrieval-Pipelines und MCP-ähnliche Erweiterungen.
• Förderung der Modularisierung stark gekoppelter Legacy-Logik in unabhängig bereitstellbare Services, Verbesserung der Wartbarkeit, Testbarkeit und architektonischen Klarheit bei gleichzeitiger Erhaltung der Kontinuität durch gezielte, risikoarme Extraktion anstelle kompletter Neuentwicklungen.
• Etablierung von Observability, CI/CD und DevOps-Governance als Plattformfunktionen, Erhöhung automatisierter Compliance-Gates von 25 % auf 75 % und Verbesserung der Deployment-Cadence um 40 % über mehr als 15 Produktversionen.
• Verbesserung der operativen Resilienz durch DORA-konforme Praktiken (Lead Time ↓50 %, SaaS MTTR ↓85 %), Stärkung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des Support-Aufwands.
• Koordination der technischen Wiederherstellung der deutschen Gehaltsabrechnungsplattform während eines unternehmensweiten P0-Ransomware-Vorfalls; Wiederherstellung der Plattform-Kontinuität innerhalb von 72 Stunden, Validierung der Datenintegrität und Einführung gehärteter Runbooks und automatisierter Recovery-Playbooks.
• Verantwortlich für Budgeteinhaltung und Kostenkontrolle im Engineering, mit begrenzter P&L-Verantwortung und Beteiligung am jährlichen COGS/OPEX/CAPEX-Planungszyklus.

Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.

• Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
• Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
• Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
• Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
• Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.