Auto Scaling Experten in Deutschland

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• Die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Kunden verstehen und in System- bzw. technische Anforderungen übersetzen
• Schrödingers Anwendungen auf Cloud-Systemen entwerfen und implementieren sowie Erfahrung darin haben, das Senior Management und erfahrene technische Mitarbeiter von den Vorteilen ihres Weges mit Schrödinger in der Cloud zu überzeugen
• Außergewöhnliches technisches Design und fachliche Führung bieten, insbesondere bei AWS-, GCP- und K8s-Architektur-Reviews, Leistung, Hochverfügbarkeit, Kosten und Sicherheit
• Tiefes Verständnis der Well-Architected-Prinzipien und aller Best Practices zum Aufbau sicherer und leistungsfähiger Schrödinger-Anwendungen auf den Cloud-Plattformen
• Technische Workshops leiten und Kunden bei architektonischen und strategischen IT-Entscheidungen beraten
• Den Erfolg beim Entwerfen, Erstellen und Migrieren von Anwendungen, Software und Services auf den Cloud-Plattformen sicherstellen
• Kunden über Best Practices aufklären, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen für eine erfolgreiche Bereitstellung in der Cloud ausgelegt sind
• Mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um Qualität und Kundenerfolg sicherzustellen
• Tickets, Aufgaben und Zeitpläne von Projekten definieren
• Mit Account Managern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Projekte gemäß dem definierten Plan und Zeitrahmen umgesetzt werden
• Den Fortschritt der Projekte überwachen, Risiken und Probleme identifizieren und proaktiv Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen
• Cloud-Architektenteams leiten und inspirieren, Orientierung geben und wichtige Entscheidungen treffen
• Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern
• Mit Schrödingers Managern zusammenarbeiten, um Deployment, Support und Konfiguration von Schrödingers Anwendungen zu verbessern
• Wöchentliche Stand-ups leiten und Prioritäten festlegen

• Enterprise-taugliche Multi-Agent-KI-Orchestrierungsplattform, gebaut mit Go und Kubernetes für skalierbare, sichere Agentenkoordination in Cloud-native-Umgebungen.
• Multi-Agent-Orchestrierung mit intelligenter Workload-Verteilung und dynamischer Skalierung.
• Cloud-native Architektur mit Kubernetes-Deployment und horizontalem Auto-Scaling.
• Echtzeit-Koordination mit Agentenkommunikation unter 100 ms über Go-Channels.
• Enterprise-Sicherheit mit Zero-Trust-Architektur, RBAC und umfassenden Audit-Trails.
• Visuelle Workflow-Engine mit Monitoring, Observability und API-Gateway-Integration.
• Technologien: Go, Kubernetes, ArangoDB, gRPC, Prometheus, Grafana.

Konzeption und Umsetzung eines modular aufgebauten Kundenportals auf Basis von Laravel.

Schwerpunkte waren die Definition einer wartbaren Systemarchitektur unter weitgehender Anwendung von Domain-Driven-Design-Prinzipien (im Rahmen der Laravel-Architektur), die Einführung automatisierter Qualitätssicherungsprozesse (Teststrategie, CI-Integration) sowie die Vorbereitung eines auditierbaren Betriebs (Logging, Nachvollziehbarkeit von Änderungen) in einer AWS-basierten Infrastruktur unter Berücksichtigung von IT-Sicherheitsstandards nach NIST und Prozessanforderungen nach ISO 9001.

Leistungen:

• Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen in enger Abstimmung mit den Stakeholdern
• Dokumentation der Systemarchitektur und Infrastruktur inkl. Change- und Release-Management
• Konzeption und Umsetzung einer Schnittstelle zur Integration von SAP-Systemen
• Planung und Implementierung automatisierter Tests zur Qualitätssicherung
• Umsetzung von Security- und Compliance-Anforderungen, u. a. SBOM-Generierung, Software-Lizenzmanagement und QS-Prozesse
• Technische Beratung und Unterstützung des internen IT-Teams
• Einführung und Etablierung KI-gestützter Entwicklungsprozesse (Spec-Driven Development) inkl. KI-lesbarer Spezifikationen, Integration von KI-Anweisungen in die Entwicklungsumgebung sowie Schulung der Entwickler im produktiven Einsatz

Techniken und Tools: SAP, Docker, ddev, PHP 8.4, Laravel, Filament, C4 Model, Architecture Decision Records (ADR), Mermaid, PlantUML, Spec-Driven Development, Claude, GitHub Copilot, Codex

• Too Good To Throw (KI-basierte Social-Impact-Webapp zur Verringerung von Lebensmittelverschwendung in Nigeria):

• Integration von Paystack Split Payments, um Zahlungen automatisch zwischen der Plattform und Partnern zu leiten.

• Konfiguration automatisierter Subaccount-Erstellungs-Workflows, sodass neue Unternehmen sofort ein Abrechnungskonto erhalten.

• Aufbau eines skalierbaren Cloud-Backends mit Supabase.

• Implementierung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC) für Nutzer, Partner und Admins.

• FaithFlow (KI-gestützte Webapp zur Unterstützung christlicher Jugendlicher auf ihrem spirituellen Weg):

• Entwurf und Implementierung einer KI-gesteuerten Bibelsuchmaschine, die natürliche Sprachfragen interpretiert und sie relevanten Bibeltexten, Kommentaren, Andachten und Querverweisen zuordnet.

• Entwicklung eines Dashboards für spirituelles Wachstum, mit dem Nutzer ihren Lesefortschritt, Gebetsserien und Meilensteine beim Abschluss von Andachten verfolgen können.

• Konzeption eines neuen Cloud Services
• Anforderungsanalyse
• API-Design (REST-API, Kafka)
• Beratung zu Architektur, Machbarkeits- und Aufwandsschätzung
• Umsetzung einer Microservice-Architektur
• Implementierung eines Spring-Boot-Webservices
• Entwicklung von REST-APIs inkl. Business- und Persistenzlogik
• Kafka-Consumer und -Producer
• Verschiedene Excel-Upload/Download-Szenarien
• Change Data Capture
• Cloud Provisioning mit IaC/Terraform
• Go-Live mit 30.000 Nutzern
• Betrieb, Support und Fehlerbehebung bei weiteren Services

Umgebung/Werkzeuge: Gitlab, JIRA, Confluence, IntelliJ, Spring Boot, Java, Docker, Terraform, AWS ECS, Postgres, Apache Kafka, SAP Datasphere, JUnit, Debezium, Apache POI, Hibernate, JPA, Testcontainer

• Übernahme von Betriebsabnahmetests für interne und externe Applikationen in einer Preproduction-Umgebung
• End-to-End-Tests über mehrere Systeme
• Planung und Realisation von Abnahmen auf Basis erwarteter Lasten und Service Levels
• Erstellung von Testplänen und automatisierten Tests
• Monitoring der Systeme, Logauswertungen und Erstellung von Testauswertungen, Monitoring-Grafiken und Abnahmedokumentation
• Begleitung von Rollouts von Security- und OS-Patches in Preproduction
• Last- und Performance-Tests sowie Failover/Rollback-Tests
• Tests von SOAP/REST APIs mit JMeter, Grafana und Kibana
• Batch-Tests mit Bash und Logauswertung
• Last- und Performance-Tests eigener Anwendungen
• Testautomatisierung mit JMeter und PyTest
• Pflege und Erstellung von Bash-Scripting-Tests
• Manuelle Systemintegrationstests

• Weiterentwicklung von Framework-Komponenten und -Services im Umfeld der Enterprise Gesamtbanksteuerung Plattform (EGP-Framework), einer Sammlung querschnittlicher Bibliotheken und Services für alle Bounded Context Scopes der Plattform.
• Durchführung der Migration von Java 17 auf Java 21 sowie Spring Boot 3.2 auf 3.4 in etwa 80 Library- und Service-Repositories (Anpassung von Maven-POMs, Dockerfiles, Jenkins-Pipelines, Sourcecode-Migration, Testevolution).
• Entwicklung von Unit- und Integrationstests mit JUnit und JGiven.
• Durchführung und Analyse von Performance-Messungen mit Dynatrace.
• Weiterentwicklung mehrstufiger CI/CD-Pipelines (Unit-Tests, Security-Analysen, Docker-Build, Harbor-Deployment, ...).
• Eingesetzter Tech-Stack: Java (90 %), Python (10 %), Spring Boot, JPA/Hibernate, JGiven, OpenAPI, Camunda 7, Podman, OpenShift/Kubernetes, Oracle DB, SonarQube, Dynatrace, Jenkins, Harbor, Bitbucket, Jira, Confluence.

• Konzipierte eine Self-Service-Plattform mit Google Kubernetes Engine (GKE) für eine große Finanzinstitution (Commerzbank), die über 1000 Nutzer in Hunderten von Produktteams befähigte, Ressourcen eigenständig bereitzustellen und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.
• Entwarf eine datenproduktorientierte Plattformarchitektur für das britische Verkehrsministerium (Department for Transport, DfT), um mehr als 1500 direkte Endanwender und zahlreiche angebundene Drittsysteme zu bedienen, wodurch Datenzugänglichkeit und Governance verbessert wurden.
• Trieb das Geschäftswachstum voran, indem ich die strategische Roadmap für die Geschäftslinie 'One Cloud' entwickelte, mit dem Ziel einer Umsatzsteigerung von 10 %.
• Diente als Kernmitglied der CTO-Authority und gab strategische Empfehlungen zu internen Cloud-Initiativen und Best Practices.

• Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrum-Nachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
• Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
• Erfassung des Stromverbrauchs von Servern, CPUs und GPUs bei KI-Workloads
• Verwendete Technologien: AWS, EC2, ECS, Fargate, CloudMap, VPC, Route53, Lambda, EventBridge, CodeBuild/CodePipeline/CodeDeploy, Terraform, Docker, Linux, Bash-Scripting, Python, Flask, SQLAlchemy, SQL, MariaDB, InfluxDB, Telegraf, Prometheus, Zabbix, Kubernetes, Letsencrypt, Zertifikatsverwaltung

• Design und Bereitstellung der gesamten AWS-Infrastruktur mit Terraform, Implementierung containerisierter Lösungen mit Docker Swarm und Kubernetes für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Aufbau von CI/CD-Pipelines für mehrere Umgebungen (Prod, Staging, Test) mit Jenkins, GitLab CI und Maven für automatisierte Builds, Tests und Deployments.
• Konfiguration von sicherem Netzwerk mit VPCs, Subnetzen, Security Groups, NAT-Gateways und Routing für hohe Verfügbarkeit.
• Integration von Prometheus, Alertmanager und Grafana für Echtzeit-Monitoring und proaktives Incident-Management.
• Orchestrierung der Bereitstellung von Microservices mit Helm, um unterbrechungsfreie Releases und schnelle Rollbacks zu gewährleisten.
• Schulung von Junior-DevOps-Ingenieuren in Best Practices zu IaC, Terraform, AWS-Sicherheit und Container-Management.

• Planung und Dokumentation der Datenbankarchitektur und Integration mit anderen Komponenten, die von anderen Teams und Anbietern bereitgestellt werden
• Umfangreiche Dokumentation für Architektur, Sicherheit, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Rollen- und Benutzerverwaltung, Backup und Restore, Disaster Recovery und den allgemeinen Betrieb
• Bereitstellung von Datenbank-Clustern an 2 Standorten mit jeweils 2 Availability Zones
• Automatisierung von Deployment und Betrieb einschließlich Backup mit Ansible
• Härtung der Datenbank und des Betriebssystems
• Migration bestehender Einzelserver-Datenbanksysteme zu Cluster-Setups
• Technologien: PostgreSQL, Patroni, etcd, barman, RedHat Enterprise Linux 9 (RHEL), Ansible, Ansible Automation Platform, TLS, HashiCorp Vault, LUKS

• Heycar ist eine führende Automobilplattform, die den Gebrauchtwagenmarkt durch intelligente Datenpipelines, Multi-Tenant-Services und händlerorientierte Tools neu definiert. Ich habe Initiativen in der Backend-Architektur, bei der Datenaufnahme und im Identitätsmanagement geleitet, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität zu steigern.
• Ingestion-Plattform: Entwickelt eine einheitliche Ingestion-Plattform mit YAML-basierter Konfiguration, die das Onboarding neuer Datenpipelines für Händler ohne Codeänderungen ermöglicht, wodurch die Einrichtungszeit von ca. 2 Monaten auf 2–3 Tage gesenkt und die Skalierbarkeit um 40 % gesteigert wurde.
• Keycloak-Expertise: Agierte als unternehmensweiter Keycloak-Experte, skalierte es für das Multi-Tenant-Identitätsmanagement und erweiterte die Funktionalität mit eigenen Plugins und delegierten Admin-APIs.
• Back-Office-Tools: Entwickelt eine Back-Office-Anwendung, die in Salesforce integriert ist und Händlern ermöglicht, Bestände zu verwalten, Interessenten zu konvertieren und Supportanfragen in Echtzeit zu bearbeiten.
• Multi-Tenant-Migration: Zusammenarbeit mit verschiedenen Backend-Teams, um die Kernservices von Heycar in einen einheitlichen Multi-Tenant-Cluster zu migrieren und so hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Frontend-CI-Optimierung: Optimiert die Monorepo-Auslieferung durch Implementierung einer dynamischen CircleCI-Konfiguration mit NX, wodurch nur betroffene UI-Projekte bereitgestellt und die Buildzeiten drastisch verkürzt wurden.
• Beobachtbarkeit & Mentoring: Verbesserte das Monitoring und die Release-Zuverlässigkeit, während ich Backend-Entwickler betreute und die Code-Review-Standards angehoben habe.

• Entwickelt eine Streamlit-ML-Anwendung mit einem RandomForest-Modell (Scikit-learn) zur Vorhersage des Rauchverhaltens, dabei Pandas, NumPy und Matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung eingesetzt; bereitgestellt auf AWS mit Terraform für EC2, IAM-Rollen und S3-Buckets, mit Pickle zur Modellspeicherung.

• Beherrscht AWS-Services wie S3, EC2, CloudFormation, IAM und Auto Scaling, mit Fokus auf erweiterte Funktionen wie Versionierung, CORS, ETags und Prüfsummen anhand von AWS-Examples-Freecodecamp.

• Entwickelt und optimiert CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions zur Bereitstellung statischer Websites auf GitHub Pages, wodurch automatisierte Validierung, Bereitstellung und Wartung verbessert wurden.

• Ein klassisches Snake-Spiel mit Flask erstellt und bereitgestellt, containerisiert mit Docker und auf Render gehostet.