Amazon Web Services Experten in Hamburg

• Administration und Weiterentwicklung der M365-Umgebung inkl. Teams, Exchange Online, Intune und SharePoint Online
• Entwicklung von Dashboards zur Performance-Überwachung mit Microsoft Power BI
• Umsetzung von Benutzeranforderungen und Prozessen mit Low-Code-/No-Code-Technologien (Power Apps, Power Automate)
• Nutzung von Jira und Azure DevOps zur Planung und Umsetzung von User Stories im agilen Projektkontext
• Teilnahme an Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Reviews und Retrospektiven als technischer Ansprechpartner
• Planung und Implementierung von Sicherheitsrichtlinien mittels Azure Conditional Access und Multi-Faktor-Authentifizierung
• Konfiguration und Deployment von Clients und Anwendungen über MECM (SCCM) und Baramundi

Start der Cloud-Reise auf STACKIT

• Unterstützung des Kunden beim Start seiner Cloud-Reise auf der souveränen EU-Plattform STACKIT.
• Aufbau einer IAC- und GitOps-Architektur mit Opentofu und ArgoCD.
• Einrichtung der Grundlagen für eine moderne, ganzheitliche Cloud-Umgebung: Kubernetes, externe Secrets, Zertifikatsverwaltung, Gateway API, DNS und Routing sowie grundlegende Observability.

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

• Steuere die bereichsübergreifende Umsetzung über Organisationseinheiten hinweg im Bereich Connectivity und richte Teams auf integrierten, End-to-End erlebbaren und kundentestbaren Nutzen statt auf die isolierte Lieferung einzelner Komponenten aus.
• Treibe den Wandel von lokaler Komponentenoptimierung hin zu gemeinsamen Ergebnissen und einem einheitlichen Lieferziel voran, erhöhe den Fokus und ermögliche eine deutlich schnellere integrierte Umsetzung.
• Koordiniere 15 bereichsübergreifende Organisationen in einem hochkomplexen OEM-Umfeld; bringe Produkt, Engineering, Programmmanagement und Spezialfunktionen zusammen, um Abhängigkeiten zu lösen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Coache Product Manager, Product Owner und Stakeholder zu Produktverantwortung, Priorisierung, Ergebnisorientierung und abgestimmten Backlogs.
• Nutze Claude über eine AWS-Bedrock-Integration, um Inhalte aus Jira und Confluence zu analysieren, Muster, Abhängigkeiten und Qualitätslücken zu erkennen und strukturierte Produkt- und Umsetzungsentscheidungen zu unterstützen.
• Etabliere KI-native Anforderungsexzellenz mit LLM-gestützten Qualitätsprüfungen für Epics, Features, Stories, Akzeptanzkriterien, Roadmaps und Aufgabenaufteilungen; skaliere die Nutzung durch Vorlagen und Prompt-Playbooks.

• Übernahm die Verantwortung für die Backend-Architektur und die technische Strategie und plante und leitete gemeinsam mit dem CTO die Weiterentwicklung der Plattform
• Trieb gleichzeitig die Entwicklung neuer Funktionen für die Plattform für Wohnungs- und Mieterverwaltung voran und verband dabei übergreifende Architekturplanung mit praktischer Umsetzung
• Nutzte KI-gestützte Arbeitsabläufe (mit Tools wie Claude Code, Codex, Cursor) und arbeitete an KI-basierten Funktionen (mit Tools wie N8N, Mastra, ElevenLabs)

Technologien: Node.js, TypeScript, React.js, Next.js, PostgreSQL, Google Cloud, Docker, Kubernetes

Volle Gesamtverantwortung: Produkt, Technologie, Compliance und Go-to-Market

• Enterprise-MVP in 54 Tagen, Umfang und Zeitplan übertroffen.
• 250k € ARR Ankerkunde gewonnen und eine tragfähige Enterprise-Sales-Pipeline im ersten Quartal aufgebaut.
• Bezahlte PoCs mit Zalando (35k €) und tesa (26k €), Product-Market-Fit mit Tier-1-Enterprise-Kunden validiert.
• ISO-27001- und TISAX-Zertifizierungsprozesse angestoßen. Ausgestiegen, als das Venture in seine nächste Organisationsphase ging.

• Einarbeitung sowie umfassende Dokumentation und Systemanalyse durchgeführt, um die bestehende Dateninfrastruktur zu bewerten und eine schnelle Integration sowie Zusammenarbeit zwischen den fachlichen Datenteams (Modellierung, Verarbeitung, Reporting) zu ermöglichen.
• Gemeinsam die Architektur und die Projektstruktur für ein zentrales Data-Pipeline-Repository definiert, inklusive hierarchischer Standards, Wissensmanagement-Strategien und rollenbezogener Verantwortlichkeiten, um die Wartbarkeit und die Einarbeitung zu verbessern.
• Open-Source-Tools für Data Routing (Airbyte, Apache NiFi, Dragster) für Ingest- und Sync-Anforderungen in der Retail-Analyse bewertet und validiert, inklusive lokalem Benchmarking und Tests von Fehlersituationen.
• Die Konzeption und Bereitstellung von Airbyte in Kubernetes geleitet, eigene Helm-Charts erstellt, den Umgang mit Secrets abgesichert und Ingress mit TLS sowie internem DNS-Routing konfiguriert, sodass API und UI vollständig erreichbar waren.
• Probleme mit dem Ingress-Controller analysiert und behoben, dabei mehrere Debugging- und Testphasen durchlaufen und die Setup- sowie Replikationsschritte für eine skalierbare Wiederverwendung dokumentiert.
• Datenmodelle an den ARTS-Standard angepasst, die Schema-Ausrichtung für ERP- und Reporting-Use-Cases unterstützt und Review-Schleifen koordiniert, um die zukünftige Datenverarbeitungslogik abzustimmen.
• Strategische One-Pager zu MinIO, Pub/Sub und Routing-Architekturen erstellt und technische Orientierung für Architekturentscheidungen sowie Investitionsplanung gegeben.
• Sicheren Zugriff und Authentifizierungsmechanismen ermöglicht, darunter die erste Bewertung einer SAML-Integration, Reviews der Cluster-Konfiguration und Verbesserungen bei Service-Annotations.

• Leitender Architekt für ein unternehmensweites Programm zur Digitalisierung von Krediten; Koordination von 12 Entwicklern in fünf Arbeitsströmen und letzte technische Entscheidungsinstanz für das Systemdesign.
• Kritische Antwortzeiten der Anwendung durch gezieltes Caching, Optimierung von OData-Abfragen und Refactoring des Lazy Loadings um 68% reduziert (Anzeige 17.3s → 5.6s; Änderung 11.8s → 5.0s); weitere Optimierungen laufen.
• Verantwortung für Triage, Priorisierung und Behebung von Produktionsfehlern in einem Portfolio mehrerer Anwendungen zur Unterstützung des laufenden Kreditgeschäfts.
• Entwicklung und Umsetzung von SAP-Fiori-Anwendungen mit SAP UI5, TypeScript und RAP; Verantwortung für die Lieferung von der Architektur und dem Code bis zum Rollout und Produktionssupport.
• C4-Architekturdokumentation und Entscheidungsprotokolle für das gesamte Programm etabliert, wodurch eine schnellere Einarbeitung und eine einheitliche Design-Governance über alle Arbeitsströme hinweg ermöglicht wurden.
• S/4HANA-Release-Zyklus zusätzlich zu den Hauptaufgaben mitgesteuert und direkt mit dem SAP-Support koordiniert, um kritische Systemprobleme im gesamten Portfolio zu lösen.

• Mitarbeit im Developer-Experience-Team zur Verbesserung der Entwicklererfahrung und der Tools für alle Teams der RTL+-Streamingplattform
• Entwicklung wiederverwendbarer GitLab-CI/CD-Komponenten zur Standardisierung von Prozessen und automatischen Durchsetzung von Codequalitäts- und Sicherheitsprüfungen
• Automatisierung der Infrastruktur mit Pulumi
• Betrieb und Überwachung von GitLab Runners in AWS mit Kubernetes
• Integration und Automatisierung von Renovate in GitLab-Pipelines für kontinuierliche Abhängigkeitsaktualisierungen
• Erweiterung von Backstage als zentraler Entwicklerplattform zur Optimierung interner Abläufe und Self-Service-Möglichkeiten
• Entwicklung verschiedener Tools und Automatisierungen in TypeScript, Go und Python

• Umsetzung branchenübergreifender Anwendungen mit LLMs
• Entwicklung von Cloud-Infrastrukturen für Kunden
• End-to-End-Datenpipelines zur Bereitstellung von Modellen in Echtzeit implementiert
• Die gesamte IT-Systemadministration und den Desktop-Support betreut

traigo ist die digitale Plattform von VTG für Bahnlogistik und Flottenmanagement. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Events nahezu in Echtzeit und stellt operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa bereit.

Als Teil von Team Customer Selfcare habe ich an Design, Implementierung, Optimierung und Betrieb großer Backend-Services und eventgesteuerter Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl an der Feature-Entwicklung als auch an der operativen Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.

• Design und Implementierung eventgesteuerter Backend-Services.
• Migration und Ablösung von Legacy-Verarbeitungspipelines.
• Entwicklung von Replay-/Rebuild-Mechanismen für große Event-Datenmengen.
• Asynchrone Event-Verarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
• Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
• Design skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
• Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
• Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
• Design und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
• Technische Konzepte, Architektur-Dokumentation und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
• Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines

Geofence- und Wagenstand-Verarbeitung

• Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
• Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
• Refactoring der Logik für Geofence-Events und Wagenstand-Verarbeitung für bessere Performance.
• Behebung von Race Conditions und Problemen mit der Event-Reihenfolge in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
• Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.

Flotten-Metadaten & Kilometerstände

• Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB nach PostgreSQL, um die Nachverfolgbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
• Skalierbare Aggregation von Kilometerständen und Replay-Mechanismen.
• Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohen Datenmengen.

Sensor- & Telematik-Integration

• Integration von Telemetrie- und Sensor-Verarbeitungspipelines.
• Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
• APIs und Persistenzmodelle für Wagensensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
• Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.

Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing

• Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
• Aufbau von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
• Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung großer Event-Mengen.

Zustandsüberwachung & Wagenanalyse

• APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
• Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagenanalysen.
• PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.

Operative Zuverlässigkeit - First Responder

• Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
• Tuning der Datenbank-Performance und der AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
• Verbesserung von Observability, Monitoring und operativen Tools.
• Unterstützung bei Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach dem Deployment.

Projekt:

• Migration bestehender VB6-Anwendungen nach C# (Web API, Web-App)
• Berichtsentwicklung und Risk-Management-Systeme (C#, API-Schnittstellen, Datenbanken)
• Dokumentenarchiv (API-Schnittstellen, Datenbanken)

Teamgröße: 9 Personen

• Reports für Risk- und Credit Management Entwicklung und Pflege von Berichtsstrukturen zur Unterstützung von Risiko- und Kreditentscheidungen, inklusive Datenmodellierung, Validierung und automatisierter Bereitstellung für Fachabteilungen.
• Migration und Wartung eines Legacy-Systems auf die neueste Version von .NET für das Asset Management System Planung und Durchführung der Modernisierung eines bestehenden Asset-Management-Systems, inklusive Code-Refactoring, Performance-Optimierung, Testautomatisierung und nachhaltiger Wartung nach der Migration.
• Ablösung der COM-basierten Archivanbindung durch eine REST-API Neuentwicklung der Anbindung des Dokumentenarchivs (HYPARCHIV) an eine REST-API auf Basis von OpenAPI/Swagger, inklusive Archivierung mit Index- und Stempelfeldern sowie PDF-Export in das Kundenportal.
• Redesign der Verarbeitung von Geldeingängen Ablösung einer bestehenden Oracle-PL/SQL-Verarbeitung durch eine Neuimplementierung in C# auf Basis eines Fachkonzepts, inklusive fachlicher Abstimmung, Datenmodellierung und Testabdeckung.
• Konzeption und Implementierung von Tests, Erstellung von Deploymentpipelines und Dokumentationen
• Weiterentwicklung und Umsetzung von Change-Requests.
• Durchführung regelmäßiger Code Reviews im Team sowie Optimierung von Skalierbarkeit und Stabilität der Anwendung

Technologien: C#, .NET 10, ASP.NET, Unit of Work, IoC, Three-Tier-Architektur, Entity Framework Core, DB First, Web API, Swagger, OpenAPI, Python, Oracle, HYPARCHIV, Azure, PowerBI, DevOps, AKS (Azure Kubernetes Service), GIT, xUnit, NSubstitute, TypeScript, Vue.js, Pinia,

Methoden: agile Entwicklung nach Scrum

• Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
• Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
• Automatisierung aller Migrationsschritte
• Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark

• Alleiniger technischer Verantwortlicher, zuständig für Architektur, Entwicklung, Betrieb und Infrastruktur. Nutzt KI, um die Arbeit in Bereichen wie Frontend und Design zu beschleunigen.
• Full-Stack-Lösungen gebaut (Backend, React-Frontend) mit CI/CD-Pipelines und Observability-Standards und damit die Grundlage für eine Engineering-Organisation geschaffen.
• KI-gestützte Features mit LLMs umgesetzt, darunter automatisches Supplier-Buyer-Matching, Lead-Generierung, E-Mail-Kampagnen und die Reduzierung manueller Arbeit.
• Cloud-Kosten um 90 % gesenkt, indem das System auf eine AWS-Serverless-Architektur migriert wurde