AWS Lambda Experten

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

• Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
• CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
• LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React

Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.

• Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
• Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
• Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
• Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
• Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
• Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
• Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
• RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
• Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
• Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
• Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
• Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
• Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Spätere Migration auf GraphQL Mesh
• Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
• Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
• Enterprise-Security-Architektur & Access Control
• Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
• Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
• Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse

Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

• Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
• Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
• Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
• Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
• Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
• Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
• Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
• Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.

Frontend:

• Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
• Komponententests
• Codedokumentation
• CI/CD mit Gitlab Pipeline

Backend / IoT:

• Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
• Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
• CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
• Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
• Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
• Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
• Jacoco
• Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
• Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
• Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
• Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
• Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
• Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents

• SPA zur automatisierten Befundkommunikation mit rollenbasiertem Zugriff (Sanctum)
• Serverseitige LLM-Integration (OpenRouter) mit strukturierter Verarbeitung
• Automatisierter Versand per SMS/Sprachanruf (Twilio, ElevenLabs) mit Queue + Status-Retry
• vollständige Testabdeckung mit 80+ dokumentierten Testfällen

Technologien: PHP, Laravel, LLM-API (OpenRouter), Twilio, ElevenLabs, Laravel Sanctum, PHPUnit, Playwright, Docker, REST

Unabhängige Open-Source-Entwicklung in Teilzeit mit Schwerpunkt auf Build-Time-Tools für Next.js-, React-, MDX- und JavaScript/TypeScript-Compiler-Pipelines.

• next-slug-splitter zur Optimierung von inhaltsgetriebenen Next.js-Anwendungen entwickelt. Analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Verwendung von Komponenten auf und generiert routenspezifische Handler, sodass Seiten nicht das gesamte Catch-all-Komponenten-Bundle gemeinsam nutzen müssen.

• Unterstützende Plugins und Utilities für bereichsbezogene MDX-Transformationen, die Auflösung verschachtelter Komponentenabhängigkeiten, die Verfeinerung zur Compile-Zeit, die sichere ESTree-Auswertung und den Abgleich von Objektgraphen erstellt.

• Verantwortung für Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Veröffentlichungen, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking.

Bausteine:

• remark-scoped-mdx: Kontextbewusste AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Bereichen, typisierten Komponentenregistern und Prop-Inferenz.

• recma-component-resolver: Analyse von Abhängigkeitsgraphen und selektive Weitergabe von Komponenten über verschachtelte MDX-Includes hinweg.

• recma-static-refiner: Extraktion von Props zur Build-Zeit, Schema-Validierung, Ableitung und Bereinigung.

• estree-util-to-static-value und object-graph-delta: Sichere statische Auswertung und deterministischer, zyklussicherer struktureller Abgleich.

Tech-Stack:

• Frameworks: TypeScript · Next.js · React · MDX

• Compiler-Tools: Unified · Remark · Recma · MDAST · ESTree · ts-morph · esbuild

• Kompetenzen: Statische Analyse · AST-Traversierung und -Transformation · Abhängigkeitsgraphen · Codegenerierung · Schema-Validierung · Aufteilung von Routen und Bundles

• Tools: Vitest · tsup · npm · Performance-Benchmarking

• Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
• Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
• PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
• Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.

• Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

Tätigkeit:

• Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
• Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
• Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
• Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
• Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
• Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

Konversationeller KI-Assistent für Fragen zu Cloud-Infrastruktur und Sicherheit

• FastAPI-Backend mit Multi-Turn-Conversation-Handler, Token-Budgeting und Kontextfenster-Management entworfen.
• Amazon Bedrock (Claude 3 Sonnet/Haiku) integriert; RAG-Pipeline mit MongoDB-Chatverlauf und semantischer Suche aufgebaut.
• Factory Pattern für modulares Wechseln zwischen LLM-Anbietern implementiert; der Aufwand für das Onboarding neuer Modelle um 60% reduziert.
• Die LLM-Inferenzkosten um 35% gesenkt durch Modell-Tiering (Haiku vs. Sonnet) und Konsolidierung von Prompts/Entitäten.

Tech: Python, FastAPI, Amazon Bedrock, MongoDB, Streamlit, Pydantic.