Apache Hadoop Experten in Berlin

• ▶ 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.

• Aufbau unabhängiger Projekte im Bereich KI/Entwickler-Tools.
• Erprobung von Produktideen, schnellem Prototyping und Validierung der Markteinführung.
• Entwicklung eines KI-nativen Betriebsmodells – unter Einsatz agentischer Pipelines, dynamischer Kontextschemata und strenger Evaluierungs-Frameworks, um den Hebel einzelner Entwickler zu vervielfachen und Umsetzungshürden zu beseitigen.

Ich arbeite als unabhängiger / interimistischer / Fractional CTO / Engineering Director, technischer Leiter, Entwickler und Coach. Ausgewählte Erfolge:

• Fractional CTO für ein Music-Tech-Startup. Ich half dabei, weitere Finanzierung zu ermöglichen, indem ich die technische Strategie und den Plan hinter dessen Vision und Pitch Deck entwickelte und anschließend umsetzte: von der Vision zu einer funktionierenden Beta, von 0 auf 1, termingerecht und innerhalb des Budgets gemäß diesem Plan.
• KI-Automatisierung für ein Compliance-Unternehmen. Ein jährlicher Rechercheprozess — bei dem eine Person tagelang Tabellen durchging und Websites manuell prüfte, weshalb er so teuer war, dass er jahrelang nicht mehr durchgeführt wurde — läuft nun jeden Monat automatisch und benötigt etwa eine Stunde zur Überprüfung. Veraltete oder fehlende Daten wurden zu aktuellen Daten, zwölfmal pro Jahr.
• Ein KI-Entwicklungs-Autopilot. Agents übernehmen ein freigegebenes Ticket, implementieren test-first, überprüfen die Lösung anhand eines laufenden Systems und eröffnen einen Pull Request. Ein KI-Komitee prüft verschiedene Kategorien und erstellt auf Grundlage meiner Spezifikationen Risikobewertungen. Ohne einen Menschen wird nichts gemergt.
• Coaching und Sparring für Engineering Leader. Die Entwicklung von Engineering Managern war als Director der größte Teil meiner Arbeit; heute mache ich das im direkten Einzelgespräch.

• Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, Onchain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
• Entwicklung von Daten- und Handelsarchitekturen für die Bereitstellung von Liquidität

OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.

• Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
• Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
• Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
• Support für unser Produkt und On-Call-Duty
• Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
• Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
• POC für neue Ideen entwickeln
• Wartung und Erweiterung des Backends
• DevOps-Aufgaben
• Kubernetes-Update ausführen
• Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
• Helm Charts entwickeln und anpassen
• ArgoCD anpassen und updaten
• CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln

• Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden

• Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten

• Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins

• Leitung von Abstimmungen zwischen Fachbereich und IT
• Koordination von Entwicklung und Test
• Business Analyse und strukturierte Anforderungsaufnahme
• Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen
• Integration von Schnittstellen zu internen Systemen
• Entwicklung von SQL-Abfragen und Reporting
• Dokumentation in Confluence Ergebnis: Termingerechte Inbetriebnahme, strukturierte und abgestimmte Projektbasis, Sicherstellung eines koordinierten Projektablaufs.

• Produktstrategie & Vision: Leitung der Reporting-Plattform für Kampagnen-Performance mit über 700 Partnern, Umwandlung manueller, auf MSTR basierender Wochenberichte in eine Echtzeit-Self-Service-Plattform zur Steigerung der Partner-Autonomie und operativen Effizienz
• Strategisches Roadmap-Management: Führung einer stufenweisen Migration mit Priorisierung von Performance-Kampagnen (70 % Umsatz) vor Awareness und Engagement, um eine iterative Plattformentwicklung im Einklang mit Zielen, Partner-Feedback, DSGVO-Vorgaben und Datenaufbewahrungsrichtlinien voranzutreiben
• Nutzerforschung & Kundenerkundung: Regelmäßige Interviews mit Partnern geführt, um Berichtserfordernisse, Entscheidungsprozesse und zusätzliche KPI-Anforderungen zu verstehen, und diese Erkenntnisse in Plattform-Verbesserungen und Feature-Priorisierungen überführt
• Funktionsübergreifende Führung: Zusammenarbeit mit Produktberatern, Analysten, Dateningenieuren, Frontend-Teams und Produktmarketing zur nahtlosen Plattformmigration, Verringerung des PC-Teams um 2 FTE bei gleichzeitiger Verbesserung der Servicequalität
• Skalierte Nutzerakzeptanz: Strategisches Onboarding der Top-30-Partner im Partnerprogramm, Ausweitung auf über 700 Partner im Partnerprogramm und Großhandel durch Schulungsdokumentation, Trainingskoordination und iterative Feedback-Einbindung
• Datengetriebene Produktoptimierung: Implementierung von Google Analytics Tracking und Engagement-Monitoring, Identifikation von Features mit geringer Nutzung (Bericht-Downloads, Detaillinks), Einsatz von AppCues und Re-Engagement-Kampagnen mit einer wöchentlichen Engagement-Rate von 40 %
• KPI-Standardisierung & Governance: Leitung einer funktionsübergreifenden Initiative zur Vereinheitlichung von KPI-Definitionen und -Formeln in Berichten, Dashboards und der ZMS-Plattform, Festlegung von North-Star-Metriken und wesentlichen KPIs für jedes Kampagnenziel zur Gewährleistung konsistenter Messung und Entscheidungsfindung

• Als Datenspezialist habe ich meine analytischen Fähigkeiten genutzt, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und damit strategische Entscheidungen und operative Verbesserungen vorangetrieben. Meine Aufgaben umfassten Dateninterpretation, Automatisierung von Berichten und funktionsübergreifende Zusammenarbeit unter Einsatz von Tools wie Microsoft Excel, Power BI und Python für umfassende Datenanalysen.
• Implementierung von Python-Skripten zur Validierung und Abstimmung großer Datensätze, wodurch manuelle Fehler reduziert und die Datenzuverlässigkeit erhöht wurden.
• Einsatz von Python (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn) zur Automatisierung von Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung, was Effizienz und Genauigkeit im Reporting steigerte.
• Entwicklung interaktiver Dashboards in Power BI zur Darstellung wichtiger Kennzahlen, Trends und Leistungsindikatoren, um Entscheidungsprozesse in Echtzeit zu unterstützen.
• Gestaltung und Durchführung automatisierter Berichte mit Excel (Pivot-Tabellen, Power Query, VBA) und Power BI, um Datenkonsistenz und -genauigkeit abteilungsübergreifend sicherzustellen.
• Datenanalyse: Excel (Erweiterte Pivot-Tabellen, Power Query), Power BI (DAX, Datenmodellierung), Python (Pandas, NumPy, Visualisierungsbibliotheken)
• Automatisierung & Reporting: Power BI Dashboards, Excel-Makros (VBA), Python-Skripting.

Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.

• Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
• Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
• Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
• Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
• Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.

• Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten

• Entwickelte eine Plattform basierend auf IoT, Azure, Kubernetes und Postgres für eine bestehende Anwendung
• Migrierte von "Click-Ops" und UI-definierten CI/CD-Pipelines zu Infrastruktur als Code mit Terraform, wodurch eine vollständige Neubereitstellung mehrerer Umgebungen möglich wurde
• Technologien: Terraform, OpenTofu, Azure, Azure DevOps, Kafka, IoT, Kubernetes, Grafana, Prometheus, GitOps, relationale Datenbanken

• Entwicklung von Backendsystemen für die DWS-Investment-App, eine White-Label-Investmentlösung (Robo-Advisor) sowie einer Investmentlösung für institutionelle Anleger.
• Java 8-17, Kotlin, Spring Boot, Spring MVC, OpenAPI 3.0, JPA, JDBI, Oracle, Hazelcast, JXLS, Apache POI, Apache PDFBox, Apache Kafka & Avro, Active MQ, Elasticsearch, React Native, Spock Test, IntelliJ IDEA, Kubernetes, Helm, Microservices/Netflix-Stack, TeamCity, Splunk.
• Kanban-Team, Continuous Integration.
• Cloud-Migration der bestehenden Anwendungen aus der Private-Cloud-Umgebung der Deutschen Bank nach Azure als Teil eines Carve-Outs.