Engineering Managern in Deutschland

• Führe verteilte Engineering-Teams für Industriesoftwareprodukte und bin für die Lieferung, die Weiterentwicklung der Mitarbeitenden und die Einstellung neuer Mitarbeitender verantwortlich
• Arbeite neben meinen Führungsaufgaben weiterhin praktisch mit Java/JavaEE: Fehlerbehebungen und Entwicklung neuer Funktionen
• KI-gestützte Entwicklung (GitHub Copilot, Claude agents) für das Programmieren und die Erstellung von Unit-Tests eingeführt

Thinktank für KI

• Restrukturierung & Interim-Management: R&D-Organisationen in Umbruch- und Wachstumsphasen führen und stabilisieren, insbesondere bei strategischer Neuausrichtung, M&A oder zur Überbrückung von Führungsvakanzen
• R&D Operating Models: Bewertung und Neu...

• Mitglied des Führungsteams

• 40 Mitarbeitende an mehreren internationalen Standorten in meinen Teams.

• Technische Verantwortung für die Buy-and-Build-Strategie der Anteilseigner: Bewertung von Zielunternehmen und anschließende Integration.

• Plattform, Cloud-Infrastruktur, Informationssicherheit und Engineering-Organisation.

• Aufbau unabhängiger Projekte im Bereich KI/Entwickler-Tools.
• Erprobung von Produktideen, schnellem Prototyping und Validierung der Markteinführung.
• Entwicklung eines KI-nativen Betriebsmodells – unter Einsatz agentischer Pipelines, dynamischer Kontextschemata und strenger Evaluierungs-Frameworks, um den Hebel einzelner Entwickler zu vervielfachen und Umsetzungshürden zu beseitigen.

• Ich leite ein Team aus 10 Ingenieuren in der EMEA-Region, aufgeteilt in 2 Squads (Ingest und Query), mit dem Fokus auf die Entwicklung der nächsten Generation von Logging-Systemen.
• Ich leite das Loki-Team in Europa und trage die Verantwortung für die Logging-Lösungen bei Grafana. Ich manage ein vielfältiges Team von Ingenieuren – von der mittleren Ebene bis zum Principal-Level – und stelle sicher, dass wir erstklassige Ergebnisse liefern.
• Eine unserer wichtigsten Errungenschaften war die erfolgreiche Entwicklung und Einführung von ExploreLogs und AdaptiveLogs.

Das MiDAS-Programm hat das Ziel, Generative KI in der gesamten BBM-Organisation zu integrieren. Meine Aufgabe ist es, die eBike-Sparte dabei zu unterstützen, Generative KI einzuführen und zu nutzen, indem ich eng mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeite.

Management:

• Die eBike-Sparte dabei unterstützen, GenAI mit passenden Lösungen einzuführen.
• Mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeiten, um Lösungen für Generative-KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die speziell für die eBike-Sparte relevant sind.
• Mit den eBike-Teams koordinieren, um GenAI-Systeme, Tools, Plugins und Services zu integrieren, die vom MiDAS-Team bereitgestellt werden.
• Roadmaps mit den Product Managern der eBike- und MiDAS-India-Teams planen, um Generative-KI-Lösungen bereitzustellen und zu integrieren.

• 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.

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.

• Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
• Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
• Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
• Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
• Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
• Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.

Strategische Technologieführung und Architekturberatung.

• Fractional CTO und Interim-Management für Start-ups, Scale-ups und Unternehmen – technische Strategie, Teambuilding, Architekturverantwortung und Umsetzung.
• Architekturberatung zu cloud-nativen, verteilten und ereignisgesteuerten Systemen: Reviews, gemeinsame Entwurfsarbeit und fortlaufende Beratung.
• Schulung zu ereignisgesteuerter Architektur – ein praxisorientierter 2-tägiger Kurs für Engineering-Teams
• Konferenzredner zu verteilten Systemen

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

IOG (IOHK) ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Forschung und Engineering im Bereich Blockchain-Infrastruktur.

• Ein langwieriges F&E-Projekt in ein zusammenhängendes, produktionsreifes Testnet überführt; das 35-köpfige Engineering-Team (Core, QA, SRE) aufgebaut und skaliert, um dieses Ziel zu erreichen.
• Die strategische Ausrichtung definiert und als wichtiges Mitglied des Führungsteams die Technologieentwicklung an den Geschäftszielen ausgerichtet.
• Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, wodurch die betriebliche Effizienz und Codesicherheit verbessert wurden.
• Projekte in einem dynamischen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und eine gezielte Ressourcenverteilung umgesetzt.