Distributed Systems Experten in Berlin

• Entwicklung des RunBot-KI-Assistenten geleitet und dabei LLM-basierte Workflow-Automatisierung eingesetzt (React, TypeScript, Java, MongoDB, NATS)
• Architektur der TMS-Plattform entworfen, die ein einheitliches Transportmanagement und Echtzeit-Logistikübersicht mit KI-gestützten Verarbeitungspipelines bietet
• Ereignisgesteuerte Microservices-Architektur für den Marktplatz entwickelt
• Technische Entscheidungen getroffen und technische Führung bei der Full-Stack-Plattformentwicklung übernommen

• Microservices in Kotlin und Spring Boot entwickelt und ausgeliefert, AWS Secrets Manager integriert, um Zugangsdaten zu sichern, und Netzwerkaufrufe dank Spring Cache verringert.
• Kafka-Consumer mit Spring Kafka überarbeitet und mittels semaphore-basierter Rückdrucksteuerung begrenzt, um Datensätze zu kappen und Heap-Speicher auch bei Lastspitzen stabil zu halten; auf Batch-Upserts umgestellt, um Datenbankzugriffe zu reduzieren; Testcontainers-Integrationstests für Kafka und Datenbank hinzugefügt, um künftige Änderungen zu erleichtern.
• Finanzabstimmungs-Workflow in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen automatisiert, wodurch das Buchhaltungsteam wöchentlich mehr als 16 Stunden spart.
• End-to-End-Testframework für Zahlungsprozesse in Robot (Python) entworfen und dockerisiert, mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; in GitLab CI integriert (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80 % zu erhöhen.
• End-to-End-Beobachtbarkeit mit Datadog umgesetzt, indem Services mit Datadog APM instrumentiert, Metriken und Logs korreliert, Dashboards bereitgestellt und Monitore mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalie-Erkennung erstellt wurden, um die Zuverlässigkeit zu stärken und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird

• Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren

• Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen

• Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion

• Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust

• IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration

• Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero

• Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management

• Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte

• Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)

• (Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden

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.

• Habe Memorable umgesetzt, eine Produktions-iOS-App mit lokaler, auf dem Gerät laufender CLIP-basierter semantischer Fotosuche. Ich war für den gesamten Stack verantwortlich: Core-ML-Konvertierung, lokaler Inferenz-Pipeline, App-Store-Release und Weiterentwicklung nach dem Launch.
• Habe ein praxisnahes Framework für den KI-Einsatz entwickelt, das Workflow-Redesign, Priorisierung von Anwendungsfällen, Systemintegration, Evaluationsplanung und Human-in-the-Loop-Kontrollen abdeckt.
• Führe Gespräche zur Identifizierung von KI-Anwendungsfällen und berate Fachleute aus den Bereichen Recht, Steuern und Immobilien.

• Vram.run: Rust, TypeScript, HF-Inference-API mit 19 Anbietern, über 220 Hardware-Konfigurationen und mehr als 30 Cloud-GPUs. Suche nach einem Modell, um zu sehen, welche API-Anbieter es bereitstellen, welche GPUs es lokal ausführen können (und wie schnell) und was ein Cloud-Leasing kosten würde. Oder suche nach deiner Hardware und finde die passende. Beinhaltet auch ein Rust-CLI.
• Psychotron: JavaScript, Web Audio API, AudioWorklet, Canvas 2D. Frontend für Flash-Fiction-Hörbuch mit einer Web-Audio-DSP-Kette mit Pitch-Shifting, 12-stimmigem Chor, Flanger, 13-Band-EQ und Convolver-Hall. Beinhaltet eine 2D-Canvas-Effekt-Morphing-Engine und einen synchronisierten Teleprompter.
• RecentWork: Swift, macOS, FSEvents, launchd. macOS-Daemon, der Projektverzeichnisse überwacht und einen flachen Ordner mit Symlinks auf kürzlich geänderte Dateien pflegt. Über Homebrew installierbar.
• Mini-llm: Bash, macOS, launchd, Ollama, llama.cpp, MLX, Open WebUI. Ein einzelner Befehl verwandelt einen Mac Mini in einen Headless-KI-Server.
• ThatSlop: JavaScript. Chrome-/Firefox-Erweiterung zur KI-Inhaltserkennung auf LinkedIn und Twitter.
• Smux: Bash, tmux. Benutzerfreundlicher tmux-Wrapper, der über Homebrew installierbar ist.
• Learn Rust Course: Rust. Kurs zum Rust-Speichermodell für C++-Programmierer, geschrieben aus der Erfahrung des Übergangs von C++ zu Rust bei Irreducible.

• Entwickelte eine SolidJS-Frontend-Oberfläche für ein spektrometrisches Wasseranalysesystem auf einer ARM-basierten Embedded-Linux-Plattform
• Prototypisierte die Benutzeroberfläche in TypeScript React/Nx mit LitElements und MQTT-Integration
• Erstellte die Produktions-UI mit SolidJS, SUID, i18next, Ajv, MQTT.js und C3.js
• Verfeinerte Anforderungen gemeinsam mit dem UX-Team und den Ingenieuren des Wasseranalysesystems
• Definierte und dokumentierte Systemarchitektur, MQTT-Nachrichtenformate, Frontend-Architektur und Entwicklungs-Setup
• Setzte das Frontend-System von Grund auf auf, implementierte ein domänenorientiertes Typsystem, UI-Komponenten und den Anwendungszustand
• Verwaltete MQTT-Pub/Sub-Dienste und schema-basierte Nachrichtenvalidierung im Frontend
• Betreute zwei Junior-Frontend-Entwickler
• Arbeitete in einem agilen Remote-Team mit JIRA, Git und Bitbucket

• Leitung der Engineering-Umsetzung: Roadmap-Planung, Kapazitätsabstimmung, Risikomanagement, Abhängigkeiten und Lieferverfolgung.
• Konsolidierung mehrerer Gehaltsabrechnungs-Produktlinien zu einer einheitlichen SaaS-Plattform auf Dynamics 365 Business Central, was skalierbare Post-Merger-Operationen ermöglichte und die betriebliche Komplexität im Portfolio verringerte.
• Umstrukturierung der Engineering- und Produktteams in einer Remote-First-Umgebung in Deutschland, Österreich und Polen, bestehend aus fünf funktionsübergreifenden Einheiten: Compliance/Enabling, Plattform, DevOps und zwei Stream-Aligned-Teams mit wechselnder Gesamt-FTE je nach Phase der Reorganisation.
• Wiederaufbau der mittleren Führungsebene und Mentoring von Engineering-Führenden, Aufbau einer Führungspipeline und Stärkung der architekturellen Entscheidungsfindung in den Teams für skalierbares Wachstum, Lieferverantwortung und Planbarkeit.
• Gestaltung der Plattformgrundlagen und Systemgrenzen mithilfe von Team-Topologies-gerechten Strukturen, wodurch skalierbare Verantwortungsbereiche, klare Schnittstellen und parallele Entwicklung in verteilten Teams ermöglicht wurden.
• Vorangetrieben der KI-Transformation durch Implementierung KI-unterstützter SDLC-Praktiken mit SpecKit und GitHub Actions für automatisierte, ausführbare Spezifikationen und Bereitstellung agentischer Produktfunktionen durch sichere Offenlegung von Plattformdaten und -diensten an KI-Agenten und Copilots über RAG-basierte Retrieval-Pipelines und MCP-ähnliche Erweiterungen.
• Förderung der Modularisierung stark gekoppelter Legacy-Logik in unabhängig bereitstellbare Services, Verbesserung der Wartbarkeit, Testbarkeit und architektonischen Klarheit bei gleichzeitiger Erhaltung der Kontinuität durch gezielte, risikoarme Extraktion anstelle kompletter Neuentwicklungen.
• Etablierung von Observability, CI/CD und DevOps-Governance als Plattformfunktionen, Erhöhung automatisierter Compliance-Gates von 25 % auf 75 % und Verbesserung der Deployment-Cadence um 40 % über mehr als 15 Produktversionen.
• Verbesserung der operativen Resilienz durch DORA-konforme Praktiken (Lead Time ↓50 %, SaaS MTTR ↓85 %), Stärkung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des Support-Aufwands.
• Koordination der technischen Wiederherstellung der deutschen Gehaltsabrechnungsplattform während eines unternehmensweiten P0-Ransomware-Vorfalls; Wiederherstellung der Plattform-Kontinuität innerhalb von 72 Stunden, Validierung der Datenintegrität und Einführung gehärteter Runbooks und automatisierter Recovery-Playbooks.
• Verantwortlich für Budgeteinhaltung und Kostenkontrolle im Engineering, mit begrenzter P&L-Verantwortung und Beteiligung am jährlichen COGS/OPEX/CAPEX-Planungszyklus.

• Leitung der Architektur und Bereitstellung einer KI-gestützten Plattform für Bildungsinhalte, Verantwortung für zwei Entwicklungsteams mit voller technischer Verantwortung.

• Entwurf und Architektur der Content-Hub-Plattform als Ersatz für das Legacy-System SiteFusion, wodurch Dozenten KI-unterstützte Lernmaterialien erstellen können, um die Lernergebnisse der Studierenden zu verbessern.

• Festlegung der technischen Strategie, Definition der Architektur-Anforderungen und Abstimmung von zwei funktionsübergreifenden Teams (AI Media Team, TEAQ Team) auf eine gemeinsame Roadmap.

• Umsetzung der Clean-Architecture-Prinzipien und KI-agentenfreundlicher Dokumentationsstandards in der gesamten Engineering-Organisation.

• Förderung moderner Entwicklungsabläufe einschließlich CI/CD-Automatisierung und MongoDB-basierter Content-Management-Lösungen.

• Verantwortlich für die Digitalisierung komplexer Finanzprozesse durch Einsatz von KI-Funktionen und Stabilisierung eines technischen Teams mit ausgeprägter Engineering-Kultur
• Mitglied der Unternehmensleitung neben CEO und COO, Definition und Umsetzung der Gewinn- und Verluststrategie
• Neuaufstellung des Engineering-Teams durch Austausch leistungsschwacher Mitarbeiter, Hinzunahme flexibler Engineering-Profile für experimentelle Projekte, Unterstützung des Geschäfts und Umstrukturierung der G&V durch Aussetzen finanziell unproduktiver Bereiche
• Aktive Unterstützung bei der Kapitalbeschaffung durch detaillierte Analyse der Finanzstrukturen und Validierung der Business-Logik zur Fokussierung auf strategische Ziele
• Einstellung von Produkten ohne relevante Einnahmequellen
• Priorisierung des Pivots zu Datenprodukten
• Neuverhandlung mit Anbietern
• Bereinigung unproduktiver SaaS-Lösungen
• Umstrukturierung des Tech-Organigramms in ein flexibles Team zur Reduzierung des festen Cash-Burn
• Aufbau von Daten- und KI-Teams sowie Einführung von KI-Spezialisten, die Geschäftslösungen entwickelten, wie innovative Vorhersagemodelle für Finanz-Scoring und Digitalisierung von Bankprozessen
• Erstellung und Umsetzung von Compliance-Anforderungen im Fintech-Bereich gemäß ZAG/BaFin
• Verantwortlich für die Entwicklung und Umsetzung einer datengesteuerten Sicht auf Finanzdienstleistungen basierend auf transaktionalen Daten zur Bewertung und Steuerung des Finanzrisikos von KMU
• Bildung der ersten Führungsebene im Engineering durch Gründung funktionsübergreifender Teams und Einführung von Plattform-Teams für Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit
• Entwicklung einer schlanken Strategie zur Implementierung einer skalierbaren Microservices-Architektur mit ereignisgesteuertem Design und Migration bestehender Projekte von Bare Metal zu GCP mit CI/CD-Pipeline

• Technologien: Java, React, Python, Scala, Spring Boot, JPA, Microservices, Kubernetes, Docker, OpenShift, Eureka, Prometheus, Grafana, Zookeeper
• Führte das Design und die Entwicklung einer unternehmensweiten Data-Warehouse-Plattform für effizienten und sicheren Datenaustausch mit zustandslosen, ereignisgesteuerten Microservices-Architekturen
• Diente als Komponentenverantwortlicher und Scrum Master für drei Microservices, stellte nahtlose Integration sicher und bewahrte hohe Datenintegrität
• Optimierte die Performance mithilfe von Prometheus und Grafana und erreichte messbare Systemresilienz