Amazon Web Services Experten in Hamburg

• 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.

• 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.

• 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

• Übernahm die Verantwortung für die Backend-Architektur und die technische Strategie und plante und leitete gemeinsam mit dem CTO die Weiterentwicklung der Plattform
• Entwickelte gleichzeitig neue Features für die Plattform zur Verwaltung von Wohnraum und Mietern und verband dabei übergreifendes Architekturdesign mit praktischer Umsetzung
• Nutzte KI-gestützte Workflows (mit Tools wie Claude Code, Codex, Cursor) und arbeitete an KI-basierten Features (mit Tools wie N8N, Mastra, ElevenLabs)

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

• 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

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• 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

• Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
• End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
• Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
• Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
• Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
• Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
• Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen

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.

• Neuaufbau der Systemarchitektur für eine Azure-basierte Plattform mit dem Ziel, neue Funktionen schnell zu entwickeln
• Ausarbeitung eines Staging-Konzepts für die unterschiedlichen Anforderungen von Kunden und QA
• Erstellung der Anforderungen für ein Proof-of-Concept-Lieferantenprojekt sowie dessen Begleitung für eine Flutter-App mit hochentwickelten BLE-Funktionalitäten
• Vergleich mehrerer Observability-Plattformen auf Machbarkeit und Passung zu den Anforderungen im Projektumfeld
• Erstellung einer Mobile-App-Architektur auf Basis von Domain-Driven Architecture
• Funktion als technischer Berater und verantwortlicher Solution Architect für zwei Entwicklungsteams
• Durchführung von Architektur-Reviews und Abstimmung von Änderungen mit den architektonischen Vorgaben
• Skills & Technologies: Microsoft Azure , App Services, NodeJS Mono-repository, microservice architecture, domain driven design, self contained systems, requirements engineering, CI/CD, DevOps, API design, solution architecture

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

Ich implementierte eine Zero-Trust-Architektur fuer robuste, militaertaugliche maritime Container-Mini-Rechenraeume auf Basis von VMware & Tanzu zur Unterstuetzung containerisierter GIS-Workloads fuer Bodentruppen. Der besondere Fokus lag auf der Absicherung der Kommunikation, dem Workload-Schutz und dem Datenzugriff in umkaempften elektronischen Gefechtsumgebungen, die durch Jamming, Abfangen, Signalmanipulation und staendig wechselnde Einsatzbedingungen beeinflusst werden. Ich habe Use Cases so entworfen und architektonisch umgesetzt, dass jedes Element von Workload, Identitaet und System auch in degradierten oder gestoerten Szenarien weiterhin unabhaengig und sicher funktionieren konnte. Parallel dazu definierte ich die Enterprise- und Solution-Security-Architektur mit LeanIX, Bizzdesign und HOPEX als Enterprise-Architecture-, Repository- und Governance-Plattformen, um Architekturinventar, Beziehungen, Nachverfolgbarkeit, Zielbilder und Security Governance in komplexen Umgebungen zu pflegen. Fuer die architektonischen Designs nutzte ich Sparx Enterprise Architect, um formale Architekturperspektiven, Schnittstellen, Vertrauensgrenzen und Systemarchitektur sowohl in IT- als auch OT-Umgebungen zu beschreiben. Das Tool IriusRisk wurde fuer das Threat Modeling der Loesung eingesetzt, um architekturgetriebene Risiken zu identifizieren, Sicherheitsanforderungen abzuleiten und Gegenmassnahmen sowie Designluecken direkt aus den Loesungsmodellen zu erkennen. Das Risiko- und Compliance-Management wurde mit Archer unterstuetzt. Architekturentscheidungen, Kontrollluecken und operative Risiken wurden in gesteuerte Governance- und auditierbare Compliance-Massnahmen ueberfuehrt. Fuer Dokumentation, Zusammenarbeit und visuelles Design nutzte ich Confluence zur Pflege von Architecture Decision Records, Security Blueprints und Workflows. Lucidchart und draw.io verwendete ich zur Erstellung stakeholdergerechter Design-Artefakte. Ich habe ausserdem OT-Sicherheitskonzepte mit Unterstuetzung von Elektro- und Maschinenbauingenieuren in den Bereichen Oel, Fahrzeug-Bordsysteme, Bahn, Kraftwerke, Pharma, Gasturbinen und Nukleartechnik definiert. Ich erstellte die End-to-End-OT-Sicherheitsstrategie, beginnend bei der globalen Policy, weiterentwickelt zu Standards und Verfahren und schliesslich korreliert mit Bell-LaPadula, Purdue Model, SABSA, TOGAF ADM, CENELEC 50701, IEC 62443 und NIST-Standards. Zudem arbeitete ich mit Engineering-Teamleads zusammen, um kritische KBP-Assets zu identifizieren und sie unter Schutzmassnahmen zu stellen, mit denen SCADA-, PLC- und HMI-Assets segmentiert wurden. Ich trieb die Zusammenarbeit zwischen Security-, IT- und OT-Teams voran, um standardisierte Workflows und Use Cases fuer den OT-Security-Loesungskatalog zu erstellen, waehrend Defense-in-Depth- und Zero-Trust-Prinzipien in operative Umgebungen integriert wurden. Entscheidend war die Integration multidisziplinaerer Engineering-, Security- und Operations-Akteure in eine einheitliche Security-Blueprinting-Strategie und die Sicherstellung, dass Architektur, Threat Modeling, Governance und Dokumentation technisch robust und operativ praktikabel waren.