Amazon Web Services Experten in Wien

Technologien: Azure DevOps, Jira, Confluence, Office 365 (Teams, PowerPoint, Copilot, Excel, SharePoint, Forms, OneNote, PowerAutomate, Word), DataDog, Conceptboard, Python, AWS, Claude, Perplexity Methodik: Scrum

• Steuerung und Begleitung der Organisation bei der Einführung von Scrum sowie einer vom SAFe-Framework inspirierten, quartalsbasierten Roadmap- und Portfolioplanung auf Programmebene.
• Servant Leadership gegenüber Scrum Teams und Führungskräften, um Quartalsziele zu erreichen und die Wertschöpfung für interne und externe Kunden messbar zu steigern.
• Konzeption und Ausbau effizienter Kommunikations- und Kollaborationsstrukturen zwischen mehreren Entwicklungsteams und zentralen Stakeholdern der Organisation.
• Moderation und professionelle Facilitation von bereichsübergreifenden Workshops und Management-Meetings zur Ausrichtung auf gemeinsame Ziele.
• Coaching von Führungskräften, Product Ownern und Entwicklungsteams in Bezug auf agile Werte, Rollenverständnis und skalierte Arbeitsweisen (Scrum, SAFe, Business Agility).
• Beseitigung struktureller Hindernisse auf Team- und Organisationsebene durch gezielte Impediment-Management- und Eskalationsprozesse.
• Befähigung von Teams zu höherer Selbstorganisation, Eigenverantwortung und End-to-End-Verantwortung entlang der Wertströme.
• Individuelles Coaching von Schlüsselpersonen (Product Owner, Chapter Leads, Scrum Master) zur Stärkung ihrer Wirksamkeit im Transformationsprogramm.
• Organisationweite Identifikation, Planung und Umsetzung von Prozess-, Struktur- und Toolverbesserungen, um Effizienz, Durchsatz und Wertschöpfung nachhaltig zu erhöhen.
• Enge Begleitung der Product Owner in den Bereichen Stakeholder-Management, Priorisierung nach Geschäftswert (Business Value), Produktstrategie, Roadmap-Planung und effektive Zusammenarbeit mit den Entwicklungsteams.
• Einführung, Governance und Skalierung von Azure DevOps als zentrales Projekt- und Produktmanagement-Tool, inklusive Coaching der Organisation in Nutzung, Reporting und Alignment auf allen Ebenen.

Erfolge:

• Deutliche Steigerung der Sichtbarkeit, Transparenz und wahrgenommenen Wertschöpfung der Entwicklungsteams innerhalb der Gesamtorganisation.
• Spürbare Verbesserung der Kommunikation zwischen Entwicklung, Business und weiteren Stakeholdern.
• Optimierung von Arbeitsprozessen, Workflow und Backlog-Strukturen, wodurch Durchlaufzeiten reduziert, Prioritäten geschärft und die Effektivität der Teams nachhaltig erhöht wurden.

• Enterprise-Architecture-Praxis für Geschäfts-, Applikations-, Daten- und Integrationsebenen aufgebaut
• Eine mehrjährige Integrationsstrategie entwickelt und jährliche Kosteneinsparungen von mehreren hunderttausend Euro erzielt
• Roadmap zur Vereinfachung des Portfolios definiert und redundante Systeme sowie Möglichkeiten zur Kostensenkung identifiziert
• Zielarchitektur für das Unternehmen rund um D365 FSCM entwickelt und eine zukunftsorientierte Best-of-Breed-Landschaft ermöglicht
• Strategie und Roadmap für Master Data Management (MDM) entwickelt, um Datenqualität und operative Effizienz zu verbessern
• Unternehmensweite architektonische Ausrichtung vorgegeben, die Abstimmung sichergestellt und redundante Initiativen vermieden
• Wiederverwendbare Architektur-Patterns etabliert, die von Umsetzungsteams übernommen wurden
• Funktionsübergreifende Architekturforen moderiert, um Produkt- und Umsetzungsteams abzustimmen
• Vorgaben der Enterprise-Architektur in praktische Entscheidungen bei der Umsetzung übersetzt
• Die praktische Einführung von Architekturvorgaben in Initiativen vorangetrieben, statt als Gatekeeper zu agieren
• Redundante Systeme identifiziert und dadurch erhebliches Kostensenkungspotenzial ermöglicht
• Kostentransparenz in der Integrationslandschaft geschaffen
• Faktenbasierte Entscheidungen zur Priorisierung von Investitionen ermöglicht

• Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
• Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
• Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
• Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
• Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.

Verantwortung für die End-to-End-Architektur und Transition für die vierte Lizenzperiode der UK National Lottery: ein vollständiger Ersatz des Technologie-Stacks unter Einhaltung einer verbindlichen regulatorischen Frist. Erstellung der End-to-End-High-Level-Architektur als Lieferbaseline für den Ersatz aller wesentlichen IT-Servicekomponenten einschließlich Infrastruktur

Zielarchitektur über zwei geo-redundante Rechenzentren in UK: mehrere VMware ESX-Cluster, OpenShift, MS SQL Server-Cluster, Oracle Exadata, integriert mit in AWS gehosteten Komponenten und einem Retailer-WAN über VSAT, DSL und LTE

Konzept für Geschäftskontinuität und Design für geo-redundante Hochverfügbarkeit

Prüfungs- und Genehmigungsbefugnis für alle Low-Level-Designs von Anwendungen und Infrastruktur: Netzwerksicherheit, Oracle RAC, VMware, OpenShift, SQL-Clustering, Geo-Redundanz

Entwurf und Umsetzung der vollständigen Hardware- und Netzwerk-Trennung zwischen Testumgebungen und Staging/Produktion

SME für Sicherheitsaudits durch Dritte anhand von CIS-Benchmarks und NIST-Standards: Vorbereitung, Durchführung, Analyse der Feststellungen, Priorisierung der Behebung

Softwarebereitstellung auf 45,000 Einzelhandelsterminals mit minimaler Ausfallzeit sowie Datenmigration von der bestehenden End-to-End-Landschaft auf die neue Architektur

Transition von 45,000 POS-Terminals und 19 million Online-Spielern termingerecht und ohne kritische Vorfälle

Verantwortung für den integrierten Transition-Plan für den vollständigen Ersatz des Lotterie-Technologie-Stacks: Arbeitspakete, Meilensteine, Abhängigkeiten und kritischer Pfad über parallele technische Teilprojekte hinweg

Zentrale organisatorische Schnittstelle zwischen internen IT-Leads, technischen Workstream-Leads, mehreren externen Lieferanten und den Führungskräften des Kunden

Planung und Leitung der Migration und des Cutovers einer laufenden, regulierten nationalen Infrastruktur einschließlich 80+ Bare-Metal-Servern mit VMware ESX, Microsoft-VMs über mehrere Active-Directory-Domänen, Linux-VMs, OpenShift auf Linux, 2 SANs, 2 Oracle-Exadata-Systemen, AWS-Komponenten und einem Retailer-WAN

Durchführung von 4 vollständigen Cutover-Generalproben vor den 2 großen Go-live-Releases

Steuerung aller Änderungen über den ITIL-Change-Prozess und das CAB; Durchführung des Risiko-, Issue- und Eskalationsmanagements mit regelmäßiger Statusberichterstattung an den Program Director und den CTO des Kunden

Einbindung des internen Cybersecurity-Teams und Tätigkeit als Architektur-SME bei Sicherheitsprüfungen vor der Bereitstellung für die Sicherheits-Teams des Kunden und des eigenen Unternehmens, einschließlich Priorisierung und Behebung von Feststellungen

Einstieg in das Programm als Enterprise Architecture Lead von May bis September 2022, um detaillierte Kenntnisse der Zielinfrastruktur zu erwerben, bevor ich die Gesamtverantwortung für die Umsetzung übernahm; nach dem Go-live Unterstützung der Delivery-Teams während der Gewährleistungsphase

• Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
• Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
• Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.

• Dawnguard innerhalb von zwei Monaten vom ersten Produktkonzept zu einem veröffentlichten MVP entwickelt, die Backend-Plattform aufgebaut und die Scan-Zeiten von Cloud-Umgebungen über 70 Konten hinweg von ungefähr 40 Minuten auf unter zwei Minuten reduziert.
• Die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS entworfen und entwickelt, damit das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren und die KI Architekturmuster bewerten konnte.
• Verteilte APIs und dynamische Cosmos-DB-Schemas entwickelt, um sich schnell ändernde Produktanforderungen und variable Strukturen von Cloud-Umgebungen zu unterstützen.
• Die Architektur-Generierungs-Engine entwickelt, um Kunden mit 100+ Cloud-Konten zu unterstützen und vollständige Architekturen mit ungefähr 25,000 Ressourcen dynamisch zu generieren.
• Eigene Tools zur Datengenerierung entwickelt, mit denen die KI- und Frontend-Teams groß angelegte Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
• Backend-Funktionen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen KI, Frontend und Business von der technischen Konzeption bis zur Implementierung und zum Test vollständig umgesetzt.

Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI

Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine

• Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
• Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
• End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
• Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
• Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
• Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
• Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.

Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock

Erfolge:

• Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
• Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
• Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
• Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.

• Projektleiter, Sr. BI-Experte, Data Scientist, Automatisierungsingenieur für Marketing Analytics | Customer Insights (Einzelhandel, E-Commerce)
• Produktmanager: Asset Metadata Ingest & Provide
• Product Owner Business Intelligence – verantwortlich für 2 Teams: Cloud Data Engineering, Data Warehouse (Logistik)
• Product Owner für den Aufbau einer Reporting-Plattform auf Azure & Power BI (Finanzen)

Ablösung HR-BW-System

Branche: Automotive

Technologie: SAP Datasphere, SAC, Cloud Integration, CAP Application, Databricks

• Erarbeitung der Zielarchitektur zur Transformation des bestehenden BWonHANA-HR-BW-Systems nach SAP Datasphere
• Erarbeitung eines Berechtigungskonzepts
• Ausübung der Architecture Governance im Implementierungsprojekt

• Gestaltung des Servicemanagement-Frameworks im Head Office der RBI
• Service Owner für IT-Cloud-Services, verantwortlich für Qualität, Lebenszyklus und Erfolg
• Pflege von Kundenbeziehungen und Zufriedenheit in 10 Geschäftsbereichen zur Gewährleistung reibungsloser Geschäftsprozesse und Abläufe
• Single Point of Contact und Service-/Prozess-Owner mit T-förmiger Expertise in IT-Domains, Cloud-Plattformen und Services (AWS, Azure, Kubernetes, Salesforce, ServiceNow, Jira, Orca, CRM, GitHub, SFMC)
• Implementierung und Mentoring von ITSM/ITIL, einschließlich Design, Definition, Mapping und Umsetzung
• Change- und Release-Management, UAT/Test-Absicherung, Major Incident Management, SDLC-Management
• Steuerung regulatorischer und Audit-Anforderungen, DORA, DSGVO, ITPF-Compliance und Reporting
• Eskalationsstelle für komplexe Kundenanliegen, Konfliktlösung und Förderung einer kundenorientierten Kultur
• Personalführung: Leitung und Management von Service-Delivery-Teams, DevOps-, Lieferanten- und Drittanbieter-Teams
• Cross-Tribe-Service-Delivery und Vertragsmanagement: KPIs, SLAs, OLAs, RPO, RTO, BCM/SCM-Management
• Governance von Agile-/Scrum-Prozessen, Stakeholder-Kommunikation sowie Budget- und Kostenmanagement

• Konzipierte und implementierte eine hochverfügbare, mandantenfähige Kubernetes-Plattform auf Google Kubernetes Engine (GKE) für geschäftskritische Microservices.
• Entwarf und implementierte eine umfassende Infrastructure-as-Code-Strategie mit Terraform zur Verwaltung von GKE-Clustern, Netzwerken (VPCs, Subnetze) und IAM-Richtlinien.
• Entwickelte optimierte Speicherlösungen für zustandsbehaftete Workloads (MongoDB) mit GKE PersistentVolumes und steigerte somit Leistung und Datenausfallsicherheit.
• Etablierte ein umfassendes Observability-Framework mit Google Cloud Monitoring, Logging, Prometheus und Grafana.

• Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
• Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
• Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
• Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
• Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
• Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse

• Durchführung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung eines hausinternen DWH als zentrale Datenbasis
• Durchführung von Workshops zur IST-Analyse (Prozesse, Reports, KPIs) gemeinsam mit den Auftraggebern
• Erhebung und Detaillierung der fachlichen Anforderungen inkl. Zielbild für ein hausinternes DWH
• Abstimmung und Klärung von Datenanlieferungen und Schnittstellen in Terminen mit Stakeholdern und Datenlieferanten
• Entwicklung erster Datenmodelle als Grundlage für Datenqualität und spätere Implementierung
• Ausarbeitung von Lösungsvarianten inkl. Architektur- und Betriebsoptionen sowie Entscheidungsgrundlage
• Erstellung des Business Case inkl. Aufwandsschätzungen, Kosten-/Nutzenbetrachtung und Entscheidungsvorlage