AWS Elastic Beanstalk 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

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

• 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.

• Erweiterung und Wartung von Doktree Steuerberatung Dokumenten-Management-Tool
• Alfresco- und Angular-Entwicklung
• Wartung von Linux-Systemen

• Die Billomat-API-Integration auf die InvoiceNinja-API migriert und so die Systemzuverlässigkeit für 1300 Nutzer um 33% verbessert.
• Eine ESLint-Konfiguration mit Husky und lint-staged eingerichtet, was zu 23% weniger Code-Review-Problemen und einer besseren Code-Konsistenz in 5 Repositories geführt hat.
• Teamprozesse durch die Verbesserung des Kanban-Workflows optimiert.
• Die Frontend-Performance optimiert, eine neue CI/CD-Pipeline aufgebaut und das Monitoring von AWS-Ressourcen implementiert, um die Zuverlässigkeit von Deployments und die Systembeobachtbarkeit zu stärken.

• Mit einer britischen Organisation zusammengearbeitet, die landesweit kostenlose sexuelle Gesundheitsdienste wie STI-Tests, Behandlungen und Verhütungsmittel anbietet.
• Ein kundenorientiertes Portal auf Basis von Liferay DXP (Version 7.4) auf Liferay Experience Cloud erstellt.
• Liferay-Module entworfen und entwickelt.
• Liferay Experience Cloud und Release-Management verwaltet.
• Mit verschiedenen Teams koordiniert und anderen Teammitgliedern bei Liferay-Herausforderungen geholfen.
• Mit dem Business und Stakeholdern über Erwartungen diskutiert.
• Architektur-Best-Practices umgesetzt.

• Bereitstellung von Kubernetes-Infrastruktur auf Azure, GCP oder Bare-Metal beim Hosting-Provider
• Konzeption und Implementierung von REST- und GraphQL-APIs
• Cloud-Governance (Kosten, Compliance, Sicherheit)
• Infrastructure-as-Code und CI/CD als Code (Terraform, Ansible)
• Container-Technologien (Docker, Helm)
• Pflege und Verbesserung von CI/CD-Pipelines (GitLab CI, GitHub Actions), Argo CD
• Deployment, Skalierung und Monitoring von Microservices
• Verteiltes Event-Streaming (Kafka)
• Message Broker RabbitMQ, MQTT
• Softwareentwicklung von Grund auf oder Weiterentwicklung bestehender Projekte mit PHP, Python, Go, C# und Bash

Beratung, Konzeption und Umsetzung des Software-Testlebenszyklus für mehrere Android Apps und Backends Einführung von Testautomatisierung mit Appium, SpringBootTest, RestAssured Aufbau und Verwaltung von Emulatoren Entwicklung eines E2E-Lib, Integration-Lib, Testcontainers-Lib und weiteren Libs Entwicklung, Einführung und Beratung von CI-Strategien Aufbau der Testumgebung mit Testcontainers und Virtualisierungen Entwicklung und Implementierung von Testfällen für: Integrationstests und End-to-End-Tests Aufbau einer wartbaren Testarchitektur mit niedrigen Einstiegshürden zur vereinfachten Erstellung automatisierter Tests Einige eingesetzte Tools und Technologien: JUnit, RestAssured, Testcontainers, Kubedock, Appium, Android-Emulator, Jira Xray, Mockito, WireMock, Spring Framework, Kotlin

• Lösung für Microservices und Frontend-Lösung für das Stromnetz
• Leitung von Entwicklungsteams
• Technologien: React-Native, TypeScript, Kotlin, AWS, Infrastruktur als Code, Serverlose Architektur, React, NoSQL, GraphQL, Angular, Playwright, Python, ML(Ops), Kubernetes, Docker

• 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.

• Tech-Stack: VueJS / NuxtJS, React / NextJS, AWS, Typescript, PostgreSQL, MySQL, NoSQL DBs, Headless CMS (Contentful, Strapi, Storyblok), Scrum

• Als erfahrener Softwareentwickler biete ich ein breites Spektrum an Dienstleistungen in einer Vielzahl von technologischen Bereichen, um den Anforderungen moderner Unternehmen gerecht zu werden.

• Neben Frontend-Entwicklungen bringe ich auch umfassende Kenntnisse und Erfahrungen in der Anwendung verschiedenster Backend-Technologien mit. Die Nutzung von AWS-Diensten ermöglicht es mir, skalierbare, zuverlässige und sichere Infrastrukturen für Webanwendungen zu konzipieren und zu implementieren.

• Meine Expertise erstreckt sich zudem auf die Anwendung von Typescript, um den Code Ihrer Anwendungen sicherer und wartungsfreundlicher zu gestalten.

• Die Integration eines Headless CMS in moderne Webarchitekturen ist heute ein wichtiger Bestandteil für Unternehmen, die eine flexible Content-Strategie benötigen. Mit Plattformen wie Contentful, Strapi und Storyblok kann ich Ihnen dabei helfen, Inhalte nahtlos über eine Vielzahl von Kanälen zu veröffentlichen und zu verwalten.

• Nicht nur die genannten Technologien, sondern auch weitere moderne Tools und Praktiken gehören zu meinem Portfolio.

• Leitete die Umsetzung einer wichtigen Backend-Initiative für die Angebots-Teaser-Funktion, was zu einer 10%-igen Steigerung der Nutzer führte, die aktiv nach Gegenangeboten suchen.
• Trug zu wirkungsvollen Funktionen wie Sofortberatung, Kundenbewertungen und automatischem Vertragswechsel bei, was Nutzerbindung und Conversion-Rate steigerte.
• Entwickelte einen gRPC-Dienst zur Integration interner Systeme mit der ERP-Plattform, wodurch Zuverlässigkeit und Überwachung des Datenaustauschs verbessert wurden.
• Refaktorierte Teile der alten Ruby-Codebasis in eine besser wartbare und skalierbare Architektur auf Elixir-Basis.
• Realisierte ein Greenfield-Projekt von der Konzeption bis zur Produktion auf einem neuen Tech-Stack, integrierte interne Services und übernahm Infrastrukturaufbau sowie Deployment.
• Arbeitete eng mit dem Frontend-Team, Produktmanagern und funktionsübergreifenden Teammitgliedern zusammen, um die nahtlose Integration der Backend-Features sicherzustellen und die bereichsübergreifende Kommunikation zu fördern.
• Stack: Ruby, Ruby on Rails, Elixir, OTP, Phoenix, REST, GraphQL, gRPC, PostgreSQL, AWS, Cognito, Lambda, SNS, SQS, Terraform, Helm, Docker, CI/CD, Grafana, Prometheus, Git, agile Methodik.

• Entwicklung dynamischer Web Components zur Darstellung von KPIs, intelligenter Kartenanwendungen und Betriebsprozessanalyse-Tools
• Angular 18+
• Leaflet, MapLibre
• NestJS, JavaScript, HTML, CSS
• PostgreSQL, GraphQL, RabbitMQ
• Gitea, Jenkins, Docker