Caching-Experten in Berlin

• Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
• Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
• Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert

• 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.

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

• Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
• Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
• Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
• Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
• Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
• Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.

• Savills ist eines der weltweit führenden Immobilienberatungsunternehmen mit mehr als 700 Büros weltweit. In Berlin entwickelte ich zentrale digitale Lösungen für das Bewertungsgeschäft und ersetzte auf Access basierende Legacy-Workflows durch eine auf Vue.js entwickelte Webanwendung auf Enterprise-Niveau.
• Frontend-Architektur und Skalierbarkeit: Entwicklung einer skalierbaren Vue- und TypeScript-Frontend-Architektur für interne Unternehmensanwendungen mit Symfony-Backend und interaktiven Karten.
• Modernisierung von Legacy-Systemen: Leitung der Modernisierung älterer, auf jQuery basierender Systeme hin zu wartbaren Vue-Anwendungen, wodurch Performance, Wartbarkeit und Geschäftsabläufe verbessert wurden.
• Automatisierung von PDF-Berichten: Entwicklung automatisierter, Twig-basierter Pipelines zur PDF-Erstellung, wodurch die manuelle Erstellung von Berichten um etwa 80 % reduziert wurde. Dies sparte pro Analyst und Monat ungefähr 12 Stunden.
• Designsystem und Frontend: Aufbau eines skalierbaren, SASS-basierten Designsystems mit Mixins, Maps, Funktionen und wiederverwendbaren UI-Mustern für Konsistenz und langfristige Wartbarkeit.

• Codebase-Bewertung & Problemdesign: Komplexe Software-Engineering-Probleme gegen große Open-Source-Python-Codebasen (einschließlich pandas) entworfen und unter Last getestet, was tiefes Kontextverständnis und architektonisches Wissen erforderte, um sauber abgegrenzte, realistische Problemstellungen zu erstellen, die strengen Korrektheitsvorgaben entsprechen.
• Analyse von Agentenfehlern: Lösungen von LLM-Coding-Agenten auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft und dabei aussagekräftige Fehler in der Behandlung von Edge Cases, im dtype-Verhalten und in der Logik zur NaN-Weitergabe über mehrere Spalten hinweg identifiziert; Ergebnisse präzise für die weitere Auswertung dokumentiert.
• Programmgesteuerte Test-Suite-Entwicklung: Umfassende pytest-Suites erstellt, um Agenten-generierte Lösungen programmgesteuert gegen definierte Anforderungen zu prüfen, mit gezielter Abdeckung von Randbedingungen und Fehlermodi, die naive Implementierungen nicht erfassen.
• Containerisierte Umgebungs-Entwicklung: Docker-Umgebungen für reproduzierbare Agentenausführung gebaut und debuggt, einschließlich git-basierter Repository-Bereitstellung, Dependency-Pinning mit npm ci und Erstellung von Multi-Stage-Dockerfiles für Linux-basierte Container.

• Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
• Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
• Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.

Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.

Java 21 · Spring Boot 3 · Keycloak · PostgreSQL · Docker · Nginx · GitHub Actions · DigitalOcean · React 18 · TypeScript · Plasmo

• Eine produktionsreife Job-Application-Tracker-Lösung von Grund auf konzipiert und live gestellt: REST-API mit 5-stufigem Workflow, Pagination, Sortierung und dynamischem Filtern — komplette Verantwortung von Design bis zum Live-Deployment in der Cloud auf DigitalOcean.
• Produktives Identity Management umgesetzt: OAuth 2.0 / OpenID Connect / JWT / RBAC über Keycloak, unter Anwendung von Hexagonaler Architektur und DDD-Prinzipien.
• Automatisierte CI/CD-Pipeline gebaut (GitHub Actions); mit Docker containerisiert; Nginx Reverse Proxy mit pathbasiertem Routing und SSL-Terminierung.
• Eine Chrome-Erweiterung entwickelt (Plasmo-Framework, Manifest V3), die Job-Bewerbungen direkt von LinkedIn in den Tracker übernimmt — zeigt ein komplettes Produktverständnis über Backend-API und Browser-Client hinweg.

• Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
• Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
• Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings

• Technischer Relaunch der bestehenden Affiliate-Seite auf Basis von Pimcore und Symfony
• Einsatz von TailwindCSS für performantes und flexibles Frontend-Design
• Implementierung einer CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions
• Nutzung von Redis für Caching und Performance-Optimierung
• Verantwortung für DevOps-Themen inkl. Systemkonfiguration und Deployment
• Integration der eBay API zur automatisierten Datenverarbeitung
• Ticketverwaltung über YouTrack und Teamkommunikation via Slack
• Testabdeckung mit Codeception (Unit & Acceptance Tests)
• Kontinuierliche Weiterentwicklung, Wartung und Performanceverbesserung
• Konzeption neuer Features und Optimierung bestehender Prozesse

• Unterstützte den Wechsel des Unternehmens von einer On-Premise-Architektur zu AWS-Cloud-Diensten, modernisierte die Infrastruktur und optimierte die Betriebseffizienz.
• Setzte Fachwissen in Automatisierung und Softwareimplementierung ein, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Rentabilität zu steigern.
• Implementierte Poetry und Ruff, um das Python-Abhängigkeitsmanagement und die Code-Qualitätsprüfungen zu optimieren, was die Entwicklungseffizienz verbesserte und Fehler reduzierte.
• Implementierte eine automatisierte CI/CD-Strategie mit GitHub Actions, die die Bereitstellungszeiten verkürzte und manuelle Eingriffe minimierte.
• Führte eine Deployment-Automatisierung für Kubernetes ein, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen im gesamten Unternehmen zu verbessern.
• Bewertete und implementierte Apache Airflow für das Workflow-Management, was zu einer effizienteren Planung und Überwachung von Datenpipelines führte.
• Erstellte Datenschnittstellen für Energiehändler, die ihnen ermöglichten, ihre Gewinnmargen durch verbesserte Datenanalyse und Entscheidungswerkzeuge zu optimieren.

• Implementierte und wartete Logistik-Anwendungen mit Angular, C#, ASP.NET, HTML5, CSS3, JavaScript, AJAX und Bootstrap
• Analysierte, entwarf, kodierte und setzte Backend-Services und Integrationen mit .NET, XML-Webservices und RESTful-APIs um
• Entwickelte automatisierte SSIS-Pakete und plante ETL-Jobs zur Unterstützung von Daten-Workflows
• Erstellte und pflegte Python-Skripte für Automatisierung und Prototyping; nutzte Cursor AI zur Integration/Neugestaltung kompletter Full-Stack KI/ML-Modelle
• Führte Unit- und Integrationstests (NUnit) durch und optimierte die Performance von Backend-Services
• Verwaltete die Versionskontrolle und CI/CD mit GitHub, Azure CI/CD-Pipelines und TeamCity

• Optimierte die Amp Healthcare-App zusammen mit einem Senior-Entwickler durch gezielte Verbesserungen im Daten-Caching, was die Ladezeiten um 25% verkürzte.
• Setzte die MVI-Architektur ein, was die Fehleranzahl um 30% reduzierte und die Testprozesse vereinfachte.
• Führte CI/CD mit Bitrise ein und verringerte die App-Größe von 120MB auf 104MB.
• Leitete die Migration von 40% der Java-Codebasis nach Kotlin.
• Erreichte 85% Unit-Test-Abdeckung.

• 99,9% der Nutzer erfolgreich auf die neue App migriert, indem ich sie mit dem in der alten App abgerufenen Token automatisch angemeldet habe.
• Über 400.000 Anmeldungen in den ersten drei Monaten nach Veröffentlichung der neu gestalteten App ermöglicht, indem ich Telefon-, Apple-, Google- und Facebook-Authentifizierung über Firebase unterstützt habe.
• Mehr als 250.000 Nutzern geholfen, erfolgreich ihre Adresse hinzuzufügen, indem ich die Suche mit Google Places unterstützt und mit Google Maps die genaue Position basierend auf den Liefergebieten ausgewählt habe.
• Fähigkeiten: Firebase Auth, Google Places, Google Maps, Segment, Adjust, Braze, Rich Push Notifications