CI/CD Experten in Düsseldorf

• QA-Leitung für die durchgängige Qualitätssicherung der Banking-Apps Sparkasse & Sparkasse Business (iOS/Android); Konzeption und Umsetzung der Teststrategie einschließlich funktionaler Tests, Regressionstests und UAT für eID, Push-Benachrichtigungen und White-Label-Komponenten
• Erstellung und Pflege von Testkonzepten und Testplänen in TestRail; strukturiertes Fehlermanagement und Fehleranalyse; Stakeholder-Management sowie Risikomanagement zur frühzeitigen Identifikation kritischer Qualitätsrisiken
• Barrierefreiheitstests gemäß WCAG 2.1 (iOS/Android); Koordination KI-gestützter Testautomatisierung und Optimierung der Testprozesse zur Verkürzung der Release-Zyklen
• Release-Management: Planung, Steuerung und Koordination aller Testaktivitäten; Statusberichte für Management und Stakeholder; Qualitätsbewertung von Releases und Freigabeempfehlungen im agilen Scrum-Umfeld
• Herausforderung: Hochkomplexer Build- und Release-Prozess über mehrere Sparkassen-Institute hinweg; enge Abstimmung mit dem DevOps-Team zur Stabilisierung der CI/CD-Pipeline und Sicherstellung reproduzierbarer Test-Builds vor jedem Release.

Tools: Jira, Confluence, TestRail, Android Studio, Xcode, Firebase, Jenkins, GA4

• Erfolg: Erfolgreicher Livegang des eID-Authentifizierungsverfahrens - Qualitätssicherung für 50+ Sparkassen-Institute gewährleistet

Zeitlich befristete Interim-Besetzung einer vakanten Programmleitungsposition: gemeinsame Leitung eines komplexen Softwareprojekts und Orchestrierung mehrerer agiler Teams (Fach-, Entwicklungs- und DevOps-Teams) sowie aktives Vorantreiben von Veränderungsprozessen.

• Programmsteuerung & Planung: Verantwortung für die Erstellung und Aktualisierung von Meilenstein-, Ressourcen- und Budgetplanungen zur Sicherstellung der Projektziele unter Anwendung agiler und hybrider Methoden.
• Cross-funktionale Zusammenarbeit: Förderung der teamübergreifenden Kooperation und des Wissensaustauschs; Lösung von Blockern durch proaktives Konfliktmanagement und zielgerichtete Moderation.
• Stakeholder-Management & Transparenz: Gewährleistung einer transparenten und adressatengerechten Kommunikation innerhalb und außerhalb der Projektorganisation unter Nutzung moderner Projektmanagement-Tools.

• Optimierung und Beschleunigung unserer GitLab-CI-Pipeline

• Konzeptarbeit für den PoC des Zero-Trust-Systems

• Erweiterung des Policy-Engine-Backends in Go

• Erweiterung des Policy-Testing-Mechanismus in Python

• Architekturelle Gestaltung der PEP-Komponente von Zero Trust

• Dokumentation des Produkts

• Technologien: Zero Trust, Go, Python, GitLab CI, Docker, JWT, Domain-Driven Design

Gronic Ident & Sign

Kern-Technologien: Android, Jetpack Compose, Retrofit, Regula Document Reader, Adobe Sign

Android App auf dedizierten Geräten für Identifizierungen und elektronische Signaturen am PoS

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

• Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
• Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
• Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
• Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
• Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
• Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
• Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
• Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
• Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.

Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest

• Unterstützung des DevOps-Teams bei der von Terraform verwalteten AWS-Infrastruktur in mehreren Regionen zur Sicherstellung einheitlicher Umgebungen.
• Entwicklung durchgängiger CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
• Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Datenbankschema-Migrationen und Sanity Checks der Umgebungen.
• Implementierung eines speziellen CI/CD-Ablaufs für Hotfixes über separate Git-Branches sowie Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches in Release-Branches, um die Codeintegrität durch automatisierte Konfliktlösung sicherzustellen.
• Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung auf kostengünstige Weise in Azure Container Apps. Die Anwendung führte als nachgelagerte, per Pipeline gestartete Aktivität automatisierte Health- und grundlegende Funktionstests aus.
• Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS-CloudWatch-Logs.
• Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs zu Überwachungszwecken.
• Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform auf Basis einer geschichteten Architektur für das Backend-Testing zentraler Plattformservices, insbesondere des Order Management Systems in den Zed- und Glue-Schichten.
• Management von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
• Verantwortlich für Migrationen und Einrichtung von Frameworks sowie für Schulungen zu neuen Automatisierungs-Frameworks.
• Förderung eines Shift-left-Ansatzes im QA-Team und Erstellung des Testkonzepts.
• Teilnahme an Meetings mit IT-Managern, Business Ownern, Product Ownern und Teammitgliedern.
• Entwicklung und Implementierung von Contract Testing zur Validierung der Kompatibilität von API-Schemas zwischen dem Order Management System und den Zed- und Glue-Schichten. Dadurch wurden produktionsrelevante Breaking Changes um etwa 3 % reduziert.
• Leitung der Migration zu einem Multi-Environment-Framework, das die Testausführung über 4 Länderkonfigurationen aus einer einzigen Codebasis ermöglichte.
• Integration automatisierter Unit- und Funktionstests direkt in die GitLab-CI/CD-Pipeline, wodurch die Pipeline-Laufzeit um 32 % reduziert wurde.
• Coaching und Schulung von 5 QA-Ingenieuren in Deutschland und Ungarn zu Testautomatisierung, Framework-Architektur und Best Practices.
• Konzeption eines geschichteten Backend-Testautomatisierungs-Frameworks zur Trennung von Geschäftslogik, API-Request-Buildern und Datenbankschicht.
• Pilotierung von KI-gestütztem Testing mit Playwright Agents, dem Playwright MCP Server und GitHub Copilot für automatisierte Testgenerierung, Testausführung und selbstheilende Playwright-Skripte.

• KI Platform und KI-Mindset (Anforderungen, Rollen, Governance, Regulatorik, Finetuning Modelle, Beta-Tests, Koordination mit Digital Team, Entwicklungsteams)
• KI Use Cases: Marketing, Produkt-Management, Marktforschung) Verbraucher-Recherchen, Werbemittel/Produkt-Konzepte Sales und Marketing, Durchführung Tiefeninterviews Endkunden
• Trendanalysen, Produkt- und Konzeptentwicklung Neuprodukt mit div. KI-Modellen (Langdock)
• Weiterentwicklung KI-Tools/Effizienz; Lesson Learnt; interne Schulungen u. Kommunikation
• Internationalisierung Prozesse Marke, Kommunikation Alpecin, Bioniq, Linola, Plantur, Vagisan
• Entwicklung Brand Content über KI für Produkt-Management Hair Care, Oral Care

(Mutterschafts-/Elternzeit: Juli 2023 – Aug. 2024)

• Domäne: Zahlungsverkehr | Kunde: Telefonica Germany
• Projekt: General Payment Service

Der General Payment Service ist für die Verarbeitung von Online-Zahlungen über externe Zahlungsdienstleister wie Saferpay und PayPal verantwortlich.

• DOU- und Schnittstellenvertragsdokumentation entwickelt und erstellt, um Klarheit und Konformität über Systemintegrationen hinweg sicherzustellen
• REST/SOAP-Webservices mit Spring Boot und Spring Data JPA entworfen und umgesetzt, Swagger-Verträge über das WSO2 API Gateway veröffentlicht, um Zugänglichkeit und Governance zu verbessern.
• Die Migration von On-Premises in die AWS Cloud geleitet, die Plattform von Oracle auf PostgreSQL auf AWS RDS umgestellt und Services auf EC2 bereitgestellt, wodurch Skalierbarkeit und Kosteneffizienz verbessert wurden.
• Microservices mit Docker containerisiert und Deployments mit Kubernetes orchestriert, wodurch Deployment-Pipelines verschlankt und die Systemzuverlässigkeit verbessert wurden.
• Proaktives Monitoring und Logging mit AWS CloudWatch und Kibana umgesetzt, um Stabilität und Performance während des Cutovers sicherzustellen.
• Die Zusammenarbeit durch Code Reviews und Peer Reviews verbessert und so Wartbarkeit sowie saubere Coding-Standards gefördert.
• Die Qualität durch umfangreiche JUnit-Tests und detaillierte Testfälle gestärkt, wodurch Fehler frühzeitig erkannt werden konnten.
• Automatisierte API-Tests mit Ready API, Postman und SOAPUI geliefert und Performance-Tests mit JMeter durchgeführt, um die Zuverlässigkeit in Umgebungen mit hohem Transaktionsaufkommen sicherzustellen.

• Schaffung der Schnittstellen zwischen der Legacy-Plattform und der neuen Containerlösung
• Koordination der erforderlichen Beistellleistungen der Linieneinheiten
• Moderation regelmäßiger Jour fixes mit dem Softwarehersteller
• Minimalinvasive Umstellung des TWS-Schedulings von der Alt- auf die Neuplattform
• Umfeld: IBM Mainframe, DB2, CICS, MQ, Redhat Linux, Oracle, Kubernetes, Kafka, Helm, Gitlab, Jenkins

• Analyse und Behebung von Sicherheitslücken in einem Risikobewertungssystem für den Energiehandel
• Systemanalyse
• Threat Modeling
• Entscheidung über Strategien zur Behebung von Schwachstellen
• Implementierung von Mechanismen zur Schwachstellenerkennung
• Sicherheits-Scans
• DevSecOps-Praktiken
• Technische Umgebung: Visual Studio Code, JetBrains Suite, MS Threat Modeling Tool, DevSecOps, Git, AWS, DynamoDB, SQL Server, Endur, Snowflake, Orca
• Sprachen: C#, JavaScript, TypeScript, Python, PowerShell, Bash, Terraform, SQL

• Ermittlung von Anforderungen (rechtlich, organisatorisch und technisch)
• Entwurf von Lösungsarchitekturen
• Bewertung von Konzepten und Technologien
• Erstellung von Entscheidungsvorlagen
• Architekturelle Entscheidungsaufzeichnungen (ADR)
• Koordination der Umsetzung
• Überprüfung der Implementierungen
• Dokumentation

• 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

Seqnaut und Sycosm (WIP) – Embedded Audio-DSP- und Synthese-Plattform

• Embedded Audio-DSP-Framework — Synthesizer, Effekte, Drum Machines; modularer Audio-Graph
• Sequenzierung: PianoRoll, StepGrid, MasterClock; 8-stimmiger polyphoner Synth; CLI + OSC
• Transient Detector — duale Hüllkurve mit adaptiver Schwelle, Gitarren-Impulserkennung
• Hardware: Teensy 4.1, eigenes AFE-Design mit Abgriff am BOSS GX-100; MIDI-FX-Integration

Label: C++23, C, Python, CMake, FreeRTOS, Teensy 4.1 (ARM Cortex-M7), Teensy Audio (Stoffregen), DaisySP, I2S/SAI, OSC, MIDI