Azure Functions Experten in Deutschland

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

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.

• Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
• Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
• Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
• Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs

• Data Engineering

• Business Analyst

• Consulting

• 2025 – heute

Data Engineer & Architekt

• Azure Data Factory
• Azure Databricks (PySpark)
• PowerBI Service

Lead Developer für die Weiterentwicklung des Modern Data Warehouse sowie Power BI Berichte und Datenmodelle auf Basis der ERP-Systeme Amparex und EyeOffice. Schwerpunkt bei Themen für den Fachbereich Marketing mit Datenanbindung über API an Amplitude und Klaviyo mit Python

• 2024 – heute

Data Engineer & Architekt

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL)
• SSAS Tabular
• PowerBI Report Server
• Atlassian Jira & Migration zu Azure DevOps mit GIT (KANBAN)

Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von Infor LN ERP-Daten nach Migration aus Baan einschließlich der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zur Weiterentwicklung des Data Warehouse

Beratung des Controlling für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen

• 2025 – 06.2025

Data Engineer & Architekt

• PowerBI Dataflows
• PowerBI Service

Cloud-Migration von Data Warehouse sowie Power BI Berichten und Datenmodellen von Microsoft Dynamics BC 2021 zu Microsoft Dynamics BC Cloud einschließlich der Migration der zugrunde liegenden Datenstrukturen von Microsoft SQL Server zu Power BI Dataflows

• 2022 – 06.2024 (weiterhin Support für Data Engineers)

Data Engineer & Architekt

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL) & BIML
• SSAS Tabular
• Azure DevOps mit GIT (SCRUM)

Entwicklung von analytischen Modellen auf Basis von Microsoft Dynamics BC 2021 in Verbindung mit Daten aus der unternehmenseigenen MariaDB-Datenbank einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse. Datenverschmelzung der ERP-Systeme BC 2021 und DATEV im Data Warehouse

Beratung der Fachanwender für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Coaching der Entwickler für die Entwicklung von Reporting-Lösungen

• 2022 – 08.2023

Business Analyst & Interim Manager

• PowerBI Service
• Azure Databricks (PySpark)
• Atlassian Jira (SCRUM)

Projektmanagement für Anforderungen von Reporting-Lösungen sowie Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen mit Daten aus Azure Databricks auf Basis von SAP R/3, Google Analytics, Webshop und CRM mit fachlichem Schwerpunkt auf die Bereiche Customer, Sales und Marketing

• 2022 – 05.2022

Power BI Spezialist

• PowerBI Service
• Azure DevOps mit GIT (SCRUM)

Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von Daten aus Exasol mit fachlichem Schwerpunkt auf Sortimentsmanagement im Bereich Einkauf

• 2021 – heute (laufende Bestandskundenbetreuung)

Power BI Spezialist & Data Engineer

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL) & BIML
• PowerBI Service
• Azure DevOps mit GIT (KANBAN)
• Azure Functions (Python)

Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von abas ERP-Daten einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse.

Synchronisierung von Kundendaten für Pipedrive CRM über Azure Functions mit Python.

Beratung des Controlling und Geschäftsleitung für agiles Projektmanagement, die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen

• 2021 – heute (laufende Bestandskundenbetreuung)

Data Engineer & Architekt

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL) & BIML
• SSAS Tabular
• Azure DevOps mit GIT (SCRUM)

Entwicklung von analytischen Modellen auf Basis von Microsoft Dynamics 365 FO, CS & CRM in Verbindung mit Microsoft Dynamics AX 2012 R3 einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse

Konzeption der Migration des SQL Server basierten Data Warehouse zu Microsoft Fabric mit zukünftig geplanter Umsetzung und temporärer Nutzung einer hybriden Datenarchitektur zur Einführung von Power BI Service während der Migrationsphase

Beratung der Fachanwender für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen

• Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
• Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung

• Branche: Digitale Musiklösungen
• Eingesetzte Technologien: Flutter, Dart, iOS, Android, GitLab, PlantUML

• Neuentwicklung des Fahrzeugplanungs- und Auslieferungssystems (FAPS)

• Im Rahmen der Modernisierung einer zentralen Backend-Anwendung wurde das bestehende, monolithische System auf COBOL-Basis durch eine serviceorientierte Architektur mit Spring Boot abgelöst. Ziel des Projekts ist es, die digitale Abbildung von Fahrzeugplanung und -auslieferung zukunftssicher und skalierbar zu gestalten.

• Mitarbeit an der technischen Architektur und Schnittstellenkonzeption

• Entwicklung eines Services basierend auf Spring Boot für die Migration der bestehenden Daten in ein neues Datenmodell

• Entwicklung von REST APIs und der dazugehörigen Servicelayer

• Entwicklung einer Middleware für die Integration des neuen Backends in einen bereits bestehenden Client

• Erstellung von Unit- und End-to-End-Tests

• Anpassung der Build-Pipelines

• Entwicklerschulung für Mitarbeiter des Kunden (Java, Azure DevOps, generelle Hilfestellungen)

• Unterstützung für Tester und andere Projektbeteiligte

• Upgrade der Spring Boot Version (& Hibernate)

• Erstellung von Dokumentationen

• Java 8 u. 17, Spring Boot, Spring JPA, Hibernate, Optimistic Locking (Enetitätsversionierung), JUnit, Cucumber, PostgreSQL, Azure Cloud, Microservices, Azure Storage, Azure DevOps, Azure Kubernetes Service, RESTful Webservices, JSON, Scrum, Confluence, ArchUnit

• Backend-Entwicklung: .Net 8, C#, PostgreSQL, Entity Framework Core, REST-Web-APIs, Docker, Kubernetes, Kafka, Open API Swagger, Apache Airflow, Resharper, Git, Microservices, SOAP, gRPC, Hangfire, OAuth 2, GraphQL
• Schnittstellenentwicklung zur Dokumentenverarbeitung mit SmartFix, Softexpansion und Natif.ai: C#, REST API, Resharper, Git
• Deployment: Azure DevOps YAML, Vanilla Helmchart, Rancher, Kubernetes-Cluster, Linux-Docker, Windows-VM, Python
• Unit-Tests und Integrationstests
• Telemetrie, Kibana, Grafana, Elastic Search
• Arbeit in einem Kanban-Team aus 8 Entwicklern, 1 Tester und einem Product Owner

• Entwicklung von Blazor-Server-Anwendungen zur Datenverwaltung
• Schwerpunkt auf einheitlichem Design und Benutzererfahrung
• Mentoring von Junior-Entwicklern
• Erarbeitung und Beratung zu Coding-Richtlinien und Best Practices
• Technologien: .NET 9, Blazor Server, MudBlazor, HTML, CSS, MS SQL Server (T-SQL, Views, Trigger, Stored Procedures, Table-Valued Functions), Entity Framework, Visual Studio, Scrum, agile, git

• ChatGPT-ähnlicher KI-Chatbot mit Datei-Upload- und Interaktionsfunktionen, gehostet auf Azure in Europa, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen des Unternehmens zu gewährleisten
• KI-gestützte Lösung zur Verarbeitung juristischer Dokumente zur automatischen Extraktion steuerrelevanter Daten aus komplexen Rechtsdokumenten, Verbesserung der Genauigkeit bei der Ermittlung steuerlicher Verpflichtungen, Verkürzung der Verarbeitungszeit und Minimierung des Risikos von Nichteinhaltung
• Asset Manager Service-Portal (AMS) entwickelt mit Angular, Python, Docker und Oracle DB, das als zentrales Datenkatalog dient und die Effizienz und Genauigkeit bei der Datenabfrage verbessert
• Dynamics 365 Azure-Integration über kundenspezifische Azure Functions-Plugins, um die CRM-Funktionen an die speziellen Anforderungen eines Investmentinstituts anzupassen

• Softwareentwicklung mit C#

• IT Infrastrukturentwicklung und Wartung mit Microsoft Azure

• Einbindung von 3. Systemen

• DevOps CI/CD Prozesse planen und erstellen

• C# (.net8)

• Azure Cloud Services

• DevOps

• Jira

• Dynamics

• Odata

• Api Management

• Key Vaults

• ServiceBus

• Azure Functions

• Blazor

• Weiterentwicklung und Wartung einer komplexen Vertriebsplattform mit Fokus auf digitale Abschlussprozesse, Kundenportal-Interaktionen und Dokumentenerzeugung für Finanz- und Versicherungsprodukte
• Entwicklung und Pflege von Microservices mit Spring Boot 3 und Kotlin
• Frontend-Entwicklung mit Angular 20 zur Darstellung von Produkten, Anträgen und Dokumenten
• Durchführung von End-to-End-Tests mit Playwright und Integrationstests mit WireMock
• Erstellung und Optimierung von Quartz-Jobs und CronJobs
• Refactoring der Security-Konfiguration bei Multi-Realm-Keycloak-Setup mit eigener FilterChain, Permission Evaluator und Factory-Routing
• Erstellung dynamischer E-Mails mit Thymeleaf
• Umfangreiche Fehleranalysen mit Application Insights, Log Analytics und direktem SQL-Debugging
• Einführung einer dynamisch steuerbaren Security-Architektur mit flexibler Token-Verarbeitung je nach Pfad und Realm
• Stabilisierung und klare Strukturierung des Abschlussprozesses für komplexe Produktmodelle
• Deutlich erhöhte Wartbarkeit und Lesbarkeit des Codes durch modulare Refactorings
• Höhere Teststabilität und -tiefe durch kombinierte Nutzung von Playwright, WireMock und Integrationstests
• Gezielte Performance-Optimierung durch Analyse von Hibernate-Statistiken, Query-Tuning und Nutzung von SQL Execution Plans
• Verwendete Technologien: Java 21, Kotlin, Spring Boot 3, Angular, TypeScript, REST API, JSON, Kubernetes, Docker, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, GitHub Actions, Testcontainers, Azure Application Insights, Thymeleaf, Tilt, Microsoft SQL Server

• Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
• Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
• Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
• Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
• Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
• Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
• Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
• Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
• Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
• Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
• Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
• Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
• Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.

• Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
• Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
• Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
• Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
• Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
• Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
• Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
• Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
• Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
• Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
• Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.