Cloud Native Experten in Frankfurt

• Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
• Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
• Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
• Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
• NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
• CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
• Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
• Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
• Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
• Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
• Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
• Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.

• Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
• Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
• Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
• Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
• Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform

Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam

Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement

Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)

• 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 Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
• Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
• LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
• Architektur- und Code-Review-Beratung 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

• Plattform aufgebaut und stabil betrieben; bewusst mein Engagement reduziert, um mich wieder auf eine Ingenieursrolle im Finanzbereich zu konzentrieren.
• Eigene SaaS-Lernplattform von Grund auf entwickelt und auf über 20.000 Nutzer skaliert (über 6.000 verkaufte Kurse, B2C und B2B); End-to-End-Verantwortung von der Entwicklung über Infrastruktur bis zum Betrieb.
• Laborumgebung aufgebaut, die für jeden Nutzer einen isolierten Linux-Container bereitstellt (Docker, Traefik, Go), inklusive automatischer Bereitstellung und eigener Subdomain pro Nutzer.
• LLM-Funktionen in das Produkt integriert und die Entwicklung mit KI-gestützten Workflows (Claude Code, Codex) End-to-End beschleunigt; CI/CD mit automatisierten Tests.

• Enterprise-taugliche Multi-Agent-KI-Orchestrierungsplattform, gebaut mit Go und Kubernetes für skalierbare, sichere Agentenkoordination in Cloud-native-Umgebungen.
• Multi-Agent-Orchestrierung mit intelligenter Workload-Verteilung und dynamischer Skalierung.
• Cloud-native Architektur mit Kubernetes-Deployment und horizontalem Auto-Scaling.
• Echtzeit-Koordination mit Agentenkommunikation unter 100 ms über Go-Channels.
• Enterprise-Sicherheit mit Zero-Trust-Architektur, RBAC und umfassenden Audit-Trails.
• Visuelle Workflow-Engine mit Monitoring, Observability und API-Gateway-Integration.
• Technologien: Go, Kubernetes, ArangoDB, gRPC, Prometheus, Grafana.

• Einführung von Vorgehensweisen zur Entwicklung und automatisiertem Deployment von cloud-nativer Software und Machine-Learning-Programmen in OpenShift-Clustern
• Entwicklung diverser Programme in Python
• Technologien: Kubernetes, OpenShift, Kustomize, ArgoCD, Tekton, Docker, PodMan, Airflow, IntelliJ, PyCharm, Git, Bitbucket, Jira, Confluence, Python

• Gründete und leitete eine Cybersecurity-Beratungsfirma, die sich auf virtuelle CISO-Dienstleistungen für Kunden aus den Bereichen Finanzen, SaaS und kritische Infrastruktur spezialisiert.
• Beriet Führungsteams zu Cyberrisiken, regulatorischer Compliance (DORA, NIS2, ISO 27001) und Vorfallvorsorge.
• Entwickelte und implementierte Sicherheitsprogramme von Grund auf und erzielte messbare Reifegradsteigerungen.
• Lieferte maßgeschneiderte Risikoanalysen, Richtlinien und Cloud-Sicherheitsleitfäden (AWS, Azure).
• Skalierte das Geschäft durch Kundengewinnung, Partnerschaften (Vanta, AWS usw.) und ein Netzwerk erfahrener Berater.

• Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
• Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
• Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
• Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen

• Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
• Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript

• Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
• Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
• Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
• Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
• Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.

• Produktstrategie und Roadmap-Entwicklung für digitales Gesundheitsportal
• Requirements Engineering und Priorisierung von Features
• Definition von User Stories und Backlog-Management
• Prototypen-Entwicklung
• Einführung von Continuous Delivery
• Suchmaschinenoptimierung
• Technologische Umgebung: Claude Code, Claude Sonnet 4.5, Agentic Coding, TypeScript, React, AstroJS, PostgreSQL, Jetbrains IntelliJ, Netlify, Supabase, GitHub Actions, git, DevOps, Continuous Delivery

• Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
• Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
• Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
• Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
• Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
• Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher

• End-to-End-Verantwortung für Produktstrategie und Technologiearchitektur in mehreren Kundenprojekten
• Führung strategischer Plattformtransformationen von Legacy- und On-Premise-Umgebungen zu cloud-nativen Architekturen auf Google Cloud und Azure
• Aufbau einer SaaS-fähigen, API-getriebenen Plattformbasis zur Unterstützung von Skalierbarkeit, internationaler Einführung und langfristigem Wachstum
• Konzeption und Implementierung von KI-fähigen Plattformfunktionen, einschließlich agentischer KI in Softwareentwicklungs-Workflows und KI-basierter Automatisierung zur Ablösung klassischer Middleware-Lösungen
• Aufbau und Leitung funktionsübergreifender Produkt-, Engineering- und Technologieteams; Abstimmung der Stakeholder über Business, Produkt und Technologie hinweg

• Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
• Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
• Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
• Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
• Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
• Databricks Workspace Einrichtung und Administration
• Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
• Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
• Etablierung von MLOps mittels MLFlow
• Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog