Azure SQL Database Experten in Deutschland

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

Modernisierung der Enterprise-Analytics – In Deutschland ansässige Enterprise-Reporting-Plattform für Betriebs- und Managementanalysen, die von 1,000+ internen Nutzern aus mehreren Abteilungen genutzt wird.

• Leitung von Power-BI- und Microsoft-Fabric-Reporting-Initiativen von Anfang bis Ende; Bereitstellung skalierbarer Dashboards und semantischer Modelle zur Unterstützung täglicher operativer und strategischer Entscheidungen, wodurch die Geschwindigkeit von Entscheidungen um 30% und die Effizienz der Berichterstattung um 25% verbessert wurden.
• Entwicklung einheitlicher Unternehmensdatensätze mit Microsoft Fabric Lakehouse und OneLake, Automatisierung der Verarbeitung historischer Daten und Reduzierung des manuellen Reporting-Aufwands um 40%.
• Aufbau und Pflege automatisierter Datenaufnahmepipelines mit Fabric Dataflows Gen2 und Data Pipelines, Verbesserung der Zuverlässigkeit der Datenaktualisierung auf 99.8% Verfügbarkeit und Sicherstellung einer gleichbleibenden Datenqualität.
• Umsetzung einer unternehmensweiten Reporting-Governance einschließlich Row-Level Security (RLS), Workspace-Strategie, Deployment-Pipelines und Dokumentation; dadurch Steigerung der Dashboard-Nutzung um 35%.

Verwendete Technologien: Power BI, Microsoft Fabric, DAX, Power Query, SQL, Azure Data Fundamentals, Semantic Modeling, RLS, Agile

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

• Beratung von Unternehmen beim Aufbau, bei der Migration und Optimierung von BI- und Reporting-Landschaften (Power BI, SQL, Python, ETL)

• 5 Kundenprojekte in Immobilien und Finanzen seit 05/2025: Übernahme und Stabilisierung bestehender Reports, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

• Angebots- und Machbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

• Einsatz von KI-gestützter Entwicklung (Claude Code), um Automatisierung, Tooling sowie Web-/App-Entwicklung zu beschleunigen

• Individuelles ERP-System

• Problem: Die Kernprozesse eines Kunden liefen über verstreute, voneinander getrennte Excel-Dateien ohne zentrale Datenspeicherung – fehleranfällig, schwer skalierbar und nicht durchgängig auswertbar.

• Vorgehen: Geschäftsprozesse und Anforderungen aufgenommen, Daten modelliert und iterativ gemeinsam mit dem Fachteam entwickelt.

• Umsetzung: Ein maßgeschneidertes, webbasiertes ERP-System mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting aufgebaut – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

• Zeiterfassungs-App

• Ausgangssituation: Zeiterfassung auf Basis einer überladenen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Nutzer und fehleranfällig.

• Umsetzung: Alle Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Mehrbenutzerfähigkeit und automatisiertem Reporting überführt.

• Cashflow-Modellierung

• Ausgangssituation: Das bestehende Cashflow-Modell deckte nur Bestandsinvestitionen ab; Projektentwicklungen fehlten in der Steuerung.

• Umsetzung: Das CF-Modell aufgebaut und erweitert, um Cashflows aus Projektentwicklungen einzubeziehen.

• Optimierung: Bestehende CF-Modelle geprüft und optimiert sowie die KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung erweitert.

Technologien: n8n, Notion, OpenAI API, Claude, MS AI Foundry, MS CoPilot Studio, MS CoPilot, LLM, Node.js, Vercel, LangGraph, PostgreSQL, pgEdge, pgvector, Docker, LangChain, Ollama, Open WebUI

• Kontinuierliche Bewertung und Priorisierung eigener Automatisierungsbedarfe
• ~20 KI-Agenten im aktiven Einsatz: Recherche, Content-Pipelines, Dokumentenverarbeitung
• 5 n8n-Workflows für automatisierte Daten- und Prozesssteuerung
• Architektur nach denselben Prinzipien wie in Kundenprojekten: State Management, event-driven Orchestrierung, API-Integration
• Kontinuierlicher Betrieb und Weiterentwicklung

• Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
• Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
• Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
• Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

Kunden: CARIAD, AUDI AG

• Aufbau und Bereitstellung von Enterprise-MLOps-Pipelines mit Azure Machine Learning und Databricks. Reduzierte die Release-Zyklen für Modelle um 95 Prozent, von vier Wochen auf zwei Tage, durch automatisierte CI/CD-Workflows.
• Auslieferung von cloudnativen DevOps-Plattformen für ADAS-Programme mit Azure-Datendiensten, Kubernetes und Terraform-basierter Infrastrukturbereitstellung.
• Entwurf von High-Availability-Architekturen mit automatischem Failover. Senkte die Systemausfallzeit um 85 Prozent für geschäftskritische Energy-Trading-Plattformen.
• Entwicklung und Integration von KI-Agents und Enterprise-Chatbots mit LangChain, AutoGPT und GPT-Modellen. Ermöglichte autonome Workflows und automatisierte Abläufe auf Basis von Entscheidungen.
• Reduzierung der Cloud-Infrastrukturkosten um 40 Prozent durch Autoscaling-Strategien, Nutzung von Spot-Instanzen und richtliniengesteuerte Ressourcenverwaltung über Azure und AWS hinweg.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Produktmanagern und Führungskräften, um groß angelegte Lösungen für Automotive und Energie zu liefern.
• Implementierung von GitOps-gesteuerten CI/CD-Pipelines für die Softwareauslieferung im Automotive-Bereich für über 500 Ingenieure in verteilten Produktteams.
• Entwurf und Betrieb von Kubernetes-Plattformen auf Azure AKS. Verbesserte die Bereitungsstabilität und reduzierte Rollback-Vorfälle um 70 Prozent.
• Implementierung von Observability- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana und Azure Monitor. Erreichte 99,9 Prozent Serviceverfügbarkeit.

• Aufbau der Microsoft-Fabric-Plattform im Unternehmen als zentrales Data Warehouse- und Reporting-System.
• Das Unternehmen migrierte mehrere operative Systeme, darunter D365, auf eine neue Version. Das neue Data Warehouse basiert auf einer Fabric/Power BI-Architektur mit Azure-Cloud-Entra-Authentifizierung.

Ausgeführte Aufgaben:

• Vollständige administrative Verantwortung für die Fabric-Plattform mit F64- und F32-Kapazitäten sowie zwei F8-Kapazitäten für Entwicklung und Prototyping.
• Integration von Fabric mit Microsoft Entra.
• Datenmodellierung für die Bronze-, Silver- und Gold-Schichten des Data Warehouse mit Datenmodellierungswerkzeugen.
• Star-Schema sowie Entity-Relationship-Modellierung.
• Datenmodellierung für Data Marts und für dimensionales Modellieren sowie Power BI (Semantic Model).
• Design von Datenmodellen für Microsoft SSAS multidimensionale und tabulare OLAP-Cubes mit DAX und MDX.
• Definition von Design-Patterns für das ETL-Team zum Laden von OLAP-Cubes (Tabular und MD), Star Schemas und Data-Vault-Strukturen.
• Planung und Leitung eines Teams von 4 ETL- und Reporting-Entwicklern.
• Performance-Tuning von Power BI Reports, insbesondere der Semantic Layer, sowie der Fabric Notebooks.
• SQL-Performance-Tuning.
• DB-Design für Azure SQL.
• Direkte Berichterstattung an das Senior Management des Projekts.

Label: Power BI, Fabric, Analysis Services (multidimensional und tabular), D365, SSIS, Tabular Editor, SQL Server und Azure SQL, TOAD Data Modeler, DBSchema, Visual Studio Code, DAX Studio, SSMS, Visual Studio, Jira und Confluence.

• 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

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Neuentwicklung von Funktionen für den Projektraum
• Anbindung der REST-API eines eigenentwickelten Webservices (.NET 7/8) als Azure App Service
• UI-Tests mit Playwright
• Erweiterung der Azure DevOps Pipelines
• Migration nach Azure SQL Server
• Software / Technik: SharePoint Online, PowerShell-Skripte, SharePoint Framework, MobX, C#, Logic Apps, Playwright, Azure SQL Server, Graph API

• Unterstützung mehrerer agiler Teams bei der Produktneuentwicklung einer Enterprise-CRM- und ERP-Anwendung
• Web-Frontend-Entwicklung mit Angular 17–21 (Microfrontends, Domain-Driven Design, MDB-Bootstrap)
• Backend-Entwicklung mit C# und .NET 7–10, MongoDB, MassTransit, RabbitMQ, Entity Framework Core, ElasticSearch (Microservices, DDD)
• Technisches Feature-Design für zugewiesene Tasks
• Technische Architekturkonzeption einschließlich vorausschauender Konzeption KI-gestützter Erweiterungsmöglichkeiten
• Proof-of-Concept-Implementierung KI-gestützter Workflows mit n8n und lokal gehostetem LLM (Ollama)
• Abstimmung mit Stakeholdern und Product Ownern, Unterstützung bei der Sprintplanung

Ergebnis: Lieferung produktionsreifer Microservices und Frontend-Module in agilen Sprintzyklen.

Umfeld: .NET 7–10 · Angular 17–21 · C# · TypeScript · OpenAPI · Microfrontends · DDD · Kubernetes · Docker · Helm · MS SQL Server · PostgreSQL · MongoDB · MassTransit · RabbitMQ · EF Core · ElasticSearch · Kibana · Azure DevOps · KeyCloak · n8n · Ollama

• 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.