Amazon ECS Experten in Deutschland

• Browserbasierte Plattform für die codefreie Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern entwickelt
• CLI in Typescript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-Oberfläche zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Richtliniendurchsetzung und Supply-Chain-Sicherheit sowie Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Befehlszeilen-Tool implementiert.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, oAuth/OIDC und Social-Login-Abläufe entworfen.
• LLM verwendet, um Benutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An der Integration mehrerer Sovereign-Clouds wie stackIt, Hetzner, CIVO und UpCloud sowie öffentlicher Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, SpringBoot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multi-Tenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm und React

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

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural

• 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.

Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.

• Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
• Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
• Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
• Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
• Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
• Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
• Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
• RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
• Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
• Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
• Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
• Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
• Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Spätere Migration auf GraphQL Mesh
• Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
• Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
• Enterprise-Security-Architektur & Access Control
• Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
• Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
• Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse

Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

• Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend AI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code

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

• SPA zur automatisierten Befundkommunikation mit rollenbasiertem Zugriff (Sanctum)
• Serverseitige LLM-Integration (OpenRouter) mit strukturierter Verarbeitung
• Automatisierter Versand per SMS/Sprachanruf (Twilio, ElevenLabs) mit Queue + Status-Retry
• vollständige Testabdeckung mit 80+ dokumentierten Testfällen

Technologien: PHP, Laravel, LLM-API (OpenRouter), Twilio, ElevenLabs, Laravel Sanctum, PHPUnit, Playwright, Docker, REST

• Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

Tätigkeit:

• Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
• Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
• Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
• Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
• Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
• Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

• ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

• Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

• Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

• Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.