Automic Experten

Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.

• Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
• Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
• Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
• Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
• Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
• Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
• Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
• Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
• Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
• Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
• Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
• Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
• Umsetzung des IT-Konzepts
• Dokumentation der Infrastruktur

Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot

• Schaffung der Schnittstellen zwischen der Legacy-Plattform und der neuen Containerlösung
• Koordination der erforderlichen Beistellleistungen der Linieneinheiten
• Moderation regelmäßiger Jour fixes mit dem Softwarehersteller
• Minimalinvasive Umstellung des TWS-Schedulings von der Alt- auf die Neuplattform
• Umfeld: IBM Mainframe, DB2, CICS, MQ, Redhat Linux, Oracle, Kubernetes, Kafka, Helm, Gitlab, Jenkins

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Analyse und Audit der Ist-Situation intern und bei Kunden
• Planung von IT-Infrastrukturen und Beratung bei neuen Hardwareanschaffungen sowie Migrationsplanungen
• Planung und Verwaltung des IT-Budgets
• Konfiguration und Support der IT-Hardware unter Windows 7, 8.x, 10 und Mac OS
• Prüfung und Aktualisierung der Dokumentation im Hinblick auf DSGVO
• Analyse und Erweiterung technischer und organisatorischer Maßnahmen gemäß DSGVO und BDSG
• Schulung der Mitarbeiter
• Ausbildung in AI-Assistant Consulting und Cybersecurity mit KI
• Erfassen des Ist-Zustands und Planung des Soll-Zustands
• 2nd-/3rd-Level-Support (C/S/N)
• Technisches Umfeld: Exchange Administration, Active Directory, MS Server 2016 R2, MS Server 2022, MS SQL Developer, MS SQL, Visual Studio 2013+, Tivoli Monitoring, Tivoli Remote, TeamViewer, weclapp CRM Solution, RA-Micro, IT-Compliance, Citrix, UltraEdit, SCCM, Windows XP–11, Office 2010–M365, VPN-Lösungen, Lexware-Lösungen, OKI Management Solutions, LogMyTime, SAGE-Systeme

• Eine neue Domain-Driven-Design-Architektur für ein Kernsystem entworfen: eine zentrale Komponente reverse-engineered, die Data-Access-Schicht refaktoriert, um Datenbank-Round-Trips zu minimieren (für bessere Skalierbarkeit), und die Verarbeitung auf async migriert.
• Die Plattform in unabhängige .NET-Core-Microservices zerlegt (Database-per-Service) mit RabbitMQ Pub/Sub unter Einsatz des Outbox Pattern + Saga Choreography, hinter einem Ocelot API Gateway (JWT, Rate Limiting, CORS, Health Checks).
• Umsetzung mit .NET Core / Angular / SQL Server / EF Core sowie Docker und Azure DevOps CI/CD; Health Checks und CORS implementiert; technische Designs für Stories im agilen Scrum erstellt.
• Alleiniger ADR-Verantwortlicher; 3 Engineers betreut und Architekturentscheidungen direkt dem Director of Corporate IT präsentiert.

• Entwurf, Entwicklung und Pflege vollständiger ETL-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Datenintegration
• Unterstützung bei Datenqualitätsprüfungen, Tests und Migrationen
• Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen für strukturierte, modulare und wiederverwendbare Datentransformationen
• Einsatz von KI-gestützter Entwicklung, um ETL-Jobs und die Codequalität zu verbessern
• Entwicklung von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung

• Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
• Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
• Optimierung und Reduzierung
• Regressionstests
• Wissensvermittlung und Dokumentation

• Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.

• Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch

• Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA

• Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten

• Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)

• Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben

• Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts

• Vereinbarung von Sprintabschlussberichte

• Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan

• Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)

• Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes

• Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
• Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
• Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
• Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
• Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
• Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
• Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
• Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
• Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
• Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
• Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
• Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.

Ich erweitere kontinuierlich meine Expertise im Bereich KI und Automatisierung, arbeite mit ChatGPT, OpenAI, Manus, Gemini, MS CoPilot, API, LangChain, Hugging Face, Manus, TensorFlow und Auto-GPT sowie Python-basierten ML-Frameworks und MLOps-Tools, um klassische Softwareentwicklungs-, Analyse- und Testprozesse intelligent zu transformieren.

• Einführung der Girokarte mit Visa-Debit-Kartenzahlungsfunktion (Combocard) für die Commerzbank
• Unterstützung des Card Processing Teams (Kartenverarbeitung; Clearing & Settlement inkl. Dispute-Management-Teams) bei Projekttätigkeiten
• Erstellung von Anforderungen an das Clearing- & Settlement-Team, das Autorisierungsteam (AZ) und das Kartenproduktionsteam (KP) als Teil eines Anforderungskatalogs
• Requirements Engineering (Anforderungsmanagement) mit fachlichem Ansprechpartner
• Teilnahme an Workstream-Gesprächen zwischen VISA Inc., SRC Security Research & Consulting GmbH, Commerzbank AG und Beratungshäusern (PwC und Senacor Technologies AG)
• Sprint-Planung mit Jira-Tickets vom Typ Aufgabe und Nutzung von Confluence
• Erstellung und Präsentation von wöchentlichen Statusberichten der Workstreams Clearing & Settlement, Dispute Management und Reporting & GUI
• Koordination mit Netzwerk- und File-Transfer-Teams bei Verbindungstests neuer Schnittstellen, z.B. Einrichtung von Host Keys, Nutzung von VPN oder Sipnet-Verbindungen
• Koordination der Anlieferung von Testdateien, z.B. Wechselkurse (FX-Rates; TC 56 von VISA-Kursen), VISA-Debit- und Credit-Transaktionen (Format Base II) und EANSS/ISS Base II Clearing-Dateien an das Debit Clearing System (DCS)
• Durchführung von Abstimmungsgesprächen zur Nutzung von Visanet Settlement Service- (VSS-) und PSD2-Reports sowie Zahlungsverkehrsstatistik (ZVS)
• Organisation von Workshops mit FiServ (First Data) zu Dispute Management und Reklamationsbearbeitung
• Aufbau und Pflege einer Open-Point-Liste (OPL) in Confluence
• Technologien/Methoden: Jira, Confluence, Girokarte, VISA Debit Karte, Zahlungsverkehr, Kanban Board, BIN, Routing, CIQ, VPAY, ScalaTest, Dispute Management

• Verwaltung von 8-Knoten-RAC-(19.26)-Datenbanksystemen
• Einsatz von Golden Gate
• Nutzung von UC4

• Der Kunde befindet sich in einer umfassenden Transformation. Alle SAP-ECC-Landschaften weltweit werden auf SAP S/4HANA migriert, mit dem Ziel, weltweit eine Standardvorlage einzuführen.

• Im Rahmen des Programms wird auch das Migrations- und Modernisierungsprogramm „RISE with SAP“ berücksichtigt, das möglicherweise die Migration der Landschaften ausgewählter Länderinstallationen in die SAP Private Cloud vorsieht.

• Auf Stakeholderseite erstreckt sich die Berichtslinie des Programms bis zum Vorstand des Unternehmens und des Implementierungspartners.

• Die ERP-Landschaft von Fiserv Deutschland umfasst derzeit mehrere nicht standardmäßige SAP-Tools und -Anwendungen, die die Funktionen der ECC-Umgebung erweitern und sich häufig in nachgelagerte Systeme integrieren lassen. Im Rahmen der Umstellung auf SAP S/4HANA ist es unerlässlich, die Kernfunktionalität, Integrationspunkte und Zukunftsfähigkeit dieser Anwendungen zu bewerten, um ihre Übereinstimmung mit der Zielarchitektur zu bestimmen.

• Der Schwerpunkt der Tätigkeit liegt auf der Bereitstellung von Expertenberatung und -bewertung, um Umfang, Strategie und Roadmap für die Umstellung des SAP ECC-Systems von Fiserv Deutschland auf SAP S/4HANA zu definieren.

• Dabei werden die empfohlenen SAP-Best-Practices befolgt und ein strukturierter Ansatz genutzt, um einen reibungslosen Übergang mit minimalen Unterbrechungen bei gleichzeitiger Maximierung des Geschäftswerts zu gewährleisten.

• Diese Bewertung bildet die Grundlage für eine erfolgreiche SAP S/4HANA-Transformation und stellt die Übereinstimmung mit branchenüblichen Best Practices, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die zukünftige Skalierbarkeit sicher.

• Definition der Migrationsstrategie – Bewertung verfügbarer Übergangsansätze anhand von Geschäftszielen, technischer Machbarkeit und SAP-Best-Practices.

• Bewertung der technischen Einsatzbereitschaft – Durchführung einer Systemanalyse zur Bewertung von Kompatibilität, Auswirkungen benutzerdefinierten Codes, Datenvolumenmanagement, Integrationspunkten und Infrastrukturbereitschaft für SAP S/4HANA.

• Analyse der Auswirkungen auf Geschäftsprozesse – Überprüfung der aktuellsten Geschäftsprozessdokumentation, um Umfang und Aufwand für die Implementierung der erforderlichen Funktionen in SAP S/4HANA zu definieren und Optimierungspotenziale zu identifizieren.

• Roadmap für Nicht-SAP-Systeme und -Anwendungen – Bewertung von Drittanbieter- und Legacy-Anwendungen hinsichtlich ihrer Integration mit SAP S/4HANA und Empfehlung von Konsolidierungs-, Migrations- oder Ersatzstrategien.

• Bereitstellungs- und Implementierungsplanung – Definition eines stufenweisen Ansatzes für die Umsetzung, einschließlich Projektzeitplänen, Risikominderungsstrategien und wichtiger Meilensteine, abgestimmt auf Geschäftsprioritäten.

• Die Transformation erfolgt stufenweise: Die Analysephase führt zur Erkundungsphase, diese anschließend zur Entwurfsphase und schließlich zur Implementierungsphase.

• Programmmanagement

• Änderungsmanagement

• Anforderungsmanagement

• Übergangsmanagement

• Stakeholder-Management

• Risikomanagement

• Umfassende Koordination

• Beratung SAP S/4HANA Transformation
• Geschäftsprozesse und -anforderungen analysieren
• Prozessmodellierung und -visualisierung
• Beratung SAP CO und PS
• Konzeptionierung Customizing CO und PS
• Unterstützung Migration CO und PS Stamm- und Bewegungsdaten über SNP
• Testmanagement, Testunterstützung, Fehleranalyse und Fehlerbehebung
• Durchführung von Testfällen, Dokumentation der Testergebnisse und Nachverfolgung der Behebung erkannter Fehler