CI/CD-Experten in Frankfurt

• Fachliches Anforderungsmanagement für DIVID, die Plattform des Umweltbundesamts zur Abwicklung des Einwegkunststofffonds. Schwerpunkt: Anspruchsberechtigte, Unteranspruchsberechtigte und Leistungsmeldungen.
• Konsolidierung und Analyse von Pflichtenheft, Jira, Confluence, Fachkonzepten und UX-Designs. Eigenständige Strukturierung und Abgrenzung von Anforderungen sowie Identifikation von Widersprüchen, Lücken und Abhängigkeiten.
• Erstellung und Qualitätssicherung umsetzbarer User Stories mit eindeutigen, testbaren Akzeptanzkriterien. Vorbereitung von Entscheidungsalternativen und Abstimmung mit Fachseite, Entwicklung, UX und QA bis zum Team-Refinement.
• Durchführung manueller und technisch-unterstützter Barrierefreiheits-Tests. Abstimmung der Befunde mit QA und Product Ownerin, zur weiteren Planung und Umsetzung.
• Ergebnis: konsistentere Anforderungen, klarer abgegrenzte Prozesse und Stories sowie transparente offene Entscheidungen. Trennung von Annahmen und bestätigten Anforderungen; bessere Grundlage für Umsetzung, Refinements und QA-Testfälle.

Eingesetzte Tools: Jira, Confluence

• Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
• Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
• Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
• Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
• Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.

Konzeption, Entwicklung und Markteinführung digitaler Produkte und Plattformen – von der strategischen Ausrichtung über agile Umsetzung bis zum Go-to-Market bzw. Go-Live, Integration von KI in Prozesse und Produkte

• Vervollständigung der Logquellen-Anbindung an Microsoft Sentinel inklusive Integration von GCP-Workloads – zentrale Konsolidierung aller sicherheitsrelevanten Ereignisse aus Azure- und GCP-Umgebungen für vollständige End-to-End-Telemetrie und lückenlose Compliance-Nachweise
• Entwicklung von Custom Rules und Use Cases auf Basis der GFG Use-Case Library und der MITRE ATT&CK Matrix, um unternehmensspezifische Bedrohungen und GFG-relevante Szenarien mit präzisen, gemappten Erkennungsregeln abzudecken
• Tuning der Erkennungsregeln zur Minimierung von Fehlalarmen, Optimierung der Erkennungsschwellen und Modellierung von Ausnahmen – das SOC arbeitet mit relevanten, priorisierten Alerts bei reduzierter Mean-Time-to-Detect/Respond
• Aufbau von SOAR-Funktionalitäten in Sentinel durch Entwicklung von Playbooks zur Automatisierung wiederkehrender Response-Abläufe wie Containment, Nutzer- und Host-Isolierung sowie Ticketing – kürzere Reaktionszeiten und 24/7-Skalierbarkeit
• Konzeption und Aufbau einer Log-Transformationslösung zur Normalisierung und Anreicherung eingehender Rohlogs (GeoIP, CMDB, Threat Intelligence) und Überführung in ein einheitliches Schema für performante KQL-Abfragen, Use-Case-Logik und Korrelationen
• Verwaltung der Azure Security über Azure Policies zur präskriptiven Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards, Verhinderung von Drift sowie kontinuierlicher Remediation von Abweichungen
• Betrieb des Defender XDR Portals zur Verknüpfung von Endpunkt-, Identitäts-, E-Mail- und SaaS-Signalen mit Sentinel-Findings, ganzheitlicher Triagierung von Vorfällen und Orchestrierung von Maßnahmen direkt aus XDR

Technologien: Microsoft Sentinel, Microsoft Defender XDR, Azure Policy, KQL, GCP, MITRE ATT&CK

• Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.

• Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch

• Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA

• Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten

• Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)

• Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben

• Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts

• Vereinbarung von Sprintabschlussberichte

• Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan

• Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)

• Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes

• Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
• Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistenten-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
• Entwicklung von Agenten auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agent-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Prüfungen
• Integration von LLMs in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt Engineering, Guardrails
• Beratung zu Architektur und Code-Reviews sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
• Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
• Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure

Die Basisdienste von DB InfraGO bilden einen zentralen Datenhub zwischen den IT-Systemen des Unternehmens. Es werden gemeinsame Datendienste entwickelt, die Daten aus Quellsystemen an eine Vielzahl nachgelagerter Systeme verteilen (über JMS) und bereitstellen (über REST-API). Die bestehende, auf TIBCO basierende Servicelandschaft wird auf die cloud-native Plattform von DB InfraGO migriert.

• Architekturdesign und Implementierung einer performanceoptimierten Massenverarbeitung von mehreren Millionen Datensätzen zu bestimmten Tageszeiten
• Technische Spezifikation und Dokumentation der Geschäftsanforderungen
• Integration verschiedener Subsysteme (einschließlich SAP und Salesforce) durch die Neuentwicklung von mehr als 40 auf Spring Boot basierenden Microservices
• Migration von TIBCO-basierten Microservices von der Enterprise Integration Platform auf die Cloud Native Platform mit Spring Boot
• Aufbau einer Deployment-Pipeline mit GitLab CI/CD und Artifactory sowie automatisiertes Deployment in eine Kubernetes-Umgebung mithilfe von ArgoCD
• Definition und Implementierung automatisierter Unit-, Integrations- und Regressionstests

Teamgröße: 9

Technologien/Tools: Java, Spring Boot, ActiveMQ(JMS), JUnit, Tibco Business Works, Gitlab (CI/CD), Kubernetes (Amazon AWS), ArgoCD, postgreSQL, Oracle, Postman, Hoppscotch, openAPI, Sonarqube

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

Mitarbeit im EU-geförderten Projekt MORANE-2 zur Validierung des Future Railway Mobile Communication System (FRMCS) in realen Einsatzszenarien: Erstellung der Anforderungsspezifikationen für TOBA sowie der zugehörigen Testspezifikationen.

Technologien: 5GS (Radio & Core), FRMCS, MCx (MCPTT, MCData, MCVideo), MC Gateway UE, MCx Priority/Security/QoS Management, ETCS, SIP, IMS

• Entwicklung einer MCP-Schicht (Model Context Protocol) für den Agentur-Service von Mwanachama, die Methoden von Domain-Managern in aufrufbare Werkzeuge für AI-Agenten umwandelt. Dazu gehörte ein zusammengesetztes Werkzeug, das aus einer einzigen Spezifikation ein vollständiges Organisationsdesign erstellt (Organigramm, Ziele, Workflows, RACI-Matrix).
• Entwicklung des chatgesteuerten Agentur-Builders (Wakala Studio und API), in dem eine Organisation ihre Struktur in natürlicher Sprache beschreibt und ein AI-Agent diese Werkzeuge verwendet, um das laufende Design zu erstellen und zu ändern.
• Hinzufügen eines Insights-Services, mit dem eine Organisation AI-Agenten-Interaktionen und abgeschlossene Arbeiten überprüfen kann. Die Erkenntnisse aus dieser Überprüfung fließen in das Lösungsdesign zurück, freigegeben durch Architekt und Nutzer.
• Parallel dazu Entwicklung und Aufbau der Plattform selbst: etwa 20 Go-Microservices auf PostgreSQL, Flutter- und React-Clients, bereitgestellt auf Kubernetes.
• AI-Agenten durchsuchen die Plattform autonom nach Sicherheitslücken und führen skriptbasierte Tests durch, einschließlich API-Tests (im Stil von Postman) und UI-Tests. Die übrige Arbeit bleibt überwacht. Keine außer Kontrolle geratenen Agenten, versprochen.
• Entwicklung einer AI-nativen Unternehmensplattform, die Organisationsdaten, Workflows und Verantwortlichkeiten für Menschen und AI-Agenten strukturiert.
• Abbildung von Verantwortlichkeit durch RACI, sodass menschliche und AI-Teilnehmer unterschiedliche operative Rollen übernehmen können, darunter Responsible, Accountable, Consulted und Informed. AI-Agenten können außerdem kontrollierte Freigaberollen übernehmen, wenn die Organisation ihnen diese Verantwortung zuweist.
• Übertragung der Themen Organisations- und operationelles Risiko aus meiner Executive-MBA-Thesis in Software, sodass Rollen, Prozesse und Kontrollen explizit und maschinenlesbar werden.
• Strukturierung des Unternehmenskontexts, damit LLM-Interaktionen relevantere Informationen verwenden, anstatt wiederholt große Mengen unstrukturierter Inhalte zu verarbeiten.

• Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
• Entwicklung einer Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
• Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
• Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
• Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
• Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
• Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka

• 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

Statistischer Prognosealgorithmus

• Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
• Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
• Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps

Monitoring-Dashboard

• Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
• Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake

ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI

• Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
• Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI

Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow

• Entwicklung einer vollständigen Plattform für elektronische Signaturen und Identitätsprüfung in einem Zweierteam mit einem erfahrenen Backend-Entwickler, ohne Designer oder PM: Alle Produkt-, UX- und Umfangsentscheidungen wurden gemeinsam getroffen.

Next.js / TypeScript