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.

• 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.

• 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.

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.

• Gründungsmitglied des Backend-TypeScript-Teams und verantwortlich dafür, das ursprüngliche Produktkonzept in eine vollständig funktionsfähige Plattform zu überführen.
• Konzipierte die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS, wodurch das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren konnte und die KI befähigt wurde, Architekturmuster zu bewerten.
• Entwickelte und skalierte verteilte APIs und dynamische CosmosDB-Schemas und stellte sicher, dass sich Datenbank- und Backend-Architektur nahtlos an sich schnell ändernde Produktanforderungen anpassen konnten.
• Beschleunigte funktionsübergreifende Tests durch die Entwicklung individueller Tools zur Datengenerierung, mit denen die KI- und Frontend-Teams umfangreiche, künstliche Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
• Verantwortete die Bereitstellung von Funktionen von Anfang bis Ende, indem ich eng mit den Teams für KI und Frontend sowie mit Geschäftsbeteiligten zusammenarbeitete, um die technische Umsetzung an der strategischen Vision der Dawnguard-Plattform auszurichten.

• 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.

• Aufbau einer Enterprise-Architekturpraxis, die Geschäfts-, Anwendungs-, Daten- und Integrationsschichten abdeckt
• Entwicklung einer mehrjährigen Integrationsstrategie mit jährlichen Einsparungen von mehreren hunderttausend Euro
• Definition einer Roadmap zur Portfoliovereinfachung mit Identifikation redundanter Systeme und Kostensenkungspotenzialen
• Entwurf einer Ziel-Enterprise-Architektur auf Basis von D365 FSCM, die eine Best-of-Breed-Zukunftslandschaft ermöglicht
• Entwicklung einer MDM-Strategie und Roadmap zur Verbesserung von Datenqualität und Betriebseffizienz
• Bereitstellung unternehmensweiter Architekturvorgaben zur Sicherstellung der Ausrichtung und Eliminierung redundanter Initiativen
• Etablierung wiederverwendbarer Architekturmuster, die von den Delivery-Teams übernommen wurden
• Moderation funktionsübergreifender Architekturforen zur Abstimmung von Produkt- und Delivery-Teams
• Übersetzung von Enterprise-Architektur-Leitlinien in praktische Delivery-Entscheidungen
• Förderung der praktischen Umsetzung von Architekturvorgaben in Initiativen, statt als Gatekeeper zu agieren
• Identifikation redundanter Systeme mit erheblichen Kostensenkungspotenzialen
• Schaffung von Kostentransparenz in der Integrationslandschaft
• Ermöglichung faktenbasierter Entscheidungen zur Investitionspriorisierung

• 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

• 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

• Migration der Infrastrukturautomatisierung von Puppet zu Ansible
• Sicherstellung der Kompatibilität mit CentOS und RHEL 8 und 9
• Benutzerverwaltung in Active Directory
• Verwaltung von Anwendungen, Diensten, Sicherheitsrichtlinien, Zertifikaten und mehr

• Ich bin verantwortlich für die Lösungsarchitektur und technische Unterstützung einer Migrationsinitiative, die auf den Wechsel zu einem neuen Kernbankensystem abzielt.
• Bei dem Projekt wird die Eigenentwicklung durch ein kommerzielles, als SaaS auf AWS betriebenes Standard-Kernbankensystem ersetzt.
• Zu den Aufgaben gehören Lösungsdesign, technische Koordination, Unterstützung der Entwicklungsteams sowie IT-Support und Fehlerbehebung.
• Die Steuerung von über 10 globalen Dienstleistern und Partnern ist entscheidend für den Projekterfolg.
• Technologien: VMWare ESXi, AWS, EKS Kubernetes, Mastercard Payment Transaction Service, Avaloq, Infrastruktur von A1 Telekom Austria, CheckPoint FW, F5, Site-to-Site VPNs, PingID, Futurae SDK, Airlock, UC4/Automic, Firebase, iOS-/Android-Lifecycle-Management, AWS IAM, AWS AppStream, AWS S3, AWS Transfer Family, QlikView, OpenAPI.

• Datenschutzorientierte, zustandslose E-Rechnungs-API mit KI-gestützter Extraktion, bidirektionaler Formatkonvertierung (UBL/CII/ZUGFeRD), Stapelverarbeitung und Validierung für die E-Rechnungs-Konformität in Deutschland und Österreich
• Technologien: Nuxt 4, Vue 3, Nitro, TypeScript, Cloudflare (D1, R2), Stripe, OAuth, KI/LLM-Integration