Distributed Tracing Experten in Deutschland

• Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
• Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
• Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
• Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
• Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
• Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
• Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
• Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
• Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
• Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.

KI-Plattform Backend – Senior Developer

Engagiert, um ein Backend für eine KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen, inklusive Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die Kernplattformlogik und KI-Influencer-Personas, Reduzierung des Modellwechsel-Overheads durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
• Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf in C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Cloud-Infrastrukturaufbau auf Azure.
• Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenpersistenz und Zustellungsgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
• Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Integration von Cloud-Objektspeicher für Upload und Abruf influencer-generierter Inhalte.
• Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests über alle Kernplattform-Flows, deutliche Reduzierung der Produktionsfehlerrate.

Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

• Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
• Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
• Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
• Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
• Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

Kunden: CARIAD, AUDI AG

• Aufbau und Bereitstellung von Enterprise-MLOps-Pipelines mit Azure Machine Learning und Databricks. Reduzierte die Release-Zyklen für Modelle um 95 Prozent, von vier Wochen auf zwei Tage, durch automatisierte CI/CD-Workflows.
• Auslieferung von cloudnativen DevOps-Plattformen für ADAS-Programme mit Azure-Datendiensten, Kubernetes und Terraform-basierter Infrastrukturbereitstellung.
• Entwurf von High-Availability-Architekturen mit automatischem Failover. Senkte die Systemausfallzeit um 85 Prozent für geschäftskritische Energy-Trading-Plattformen.
• Entwicklung und Integration von KI-Agents und Enterprise-Chatbots mit LangChain, AutoGPT und GPT-Modellen. Ermöglichte autonome Workflows und automatisierte Abläufe auf Basis von Entscheidungen.
• Reduzierung der Cloud-Infrastrukturkosten um 40 Prozent durch Autoscaling-Strategien, Nutzung von Spot-Instanzen und richtliniengesteuerte Ressourcenverwaltung über Azure und AWS hinweg.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Produktmanagern und Führungskräften, um groß angelegte Lösungen für Automotive und Energie zu liefern.
• Implementierung von GitOps-gesteuerten CI/CD-Pipelines für die Softwareauslieferung im Automotive-Bereich für über 500 Ingenieure in verteilten Produktteams.
• Entwurf und Betrieb von Kubernetes-Plattformen auf Azure AKS. Verbesserte die Bereitungsstabilität und reduzierte Rollback-Vorfälle um 70 Prozent.
• Implementierung von Observability- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana und Azure Monitor. Erreichte 99,9 Prozent Serviceverfügbarkeit.

• Architektur und Umsetzung einer vollständig digitalisierten Abschlussstrecke zur Verwaltung von Wertpapierverträgen innerhalb der DVAG-Infrastruktur. Die Plattform zielt auf maximale Benutzerfreundlichkeit, modulare Erweiterbarkeit und Compliance-gerechte Verarbeitung sensibler Daten.

• Implementierung einer reaktiven UI-Struktur mit Fokus auf User Guidance & Accessibility.

• Dynamische Steuerung von Formular- und Abschlussprozessen inkl. Validierungslogik.

• Reaktives State-Management über SignalStore (Signale + selektive Effects).

• UX-Optimierung durch adaptive Komponenten und Playwright-basierte UI-Tests.

• Modularisierung des Backends zur Anbindung bestehender Vertriebs- und Vertragslogiken.

• API-Stabilität und DTO-Design nach Clean Architecture-Prinzipien.

• Zusammenarbeit mit Domain-Teams zur Definition technischer Verträge und Servicegrenzen.

• Management mit GitHub.

• Unit-Tests mit Jest, E2E-Tests mit Playwright.

• Code-Reviews, CI-integrierte Testausführung, iterative Refactorings.

• Sicherstellung hoher Coverage und UI-Stabilität im Abschlussprozess.

• Technologien: Angular 18, RxJS, SignalStore, HTML5, SCSS, Spring Boot, Kotlin, REST, OAuth2, Jest, Playwright, Clean Architecture.

• Unterstützt Unternehmen als C-Level Advisor, technischer Sparringspartner und Engineering Leader bei Skalierung, Struktur und technischer Exzellenz
• Über 15 Jahre Erfahrung, davon über 6 Jahre in leitender Verantwortung mit Teams von 18+ Engineers und Budgetverantwortung von mehr als 2 Mio. €
• Direkte Zusammenarbeit mit C-Level, Produkt und Compliance

Leadership & Organisationsentwicklung:

• Führung internationaler crossfunktionaler Teams (18+ Engineers) in agilen Umfeldern
• Erfahrung mit Scrum, Kanban, OKRs durch operative Umsetzung
• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern auf C-Level
• Strategische Mitgestaltung von Engineering-Roadmaps und Organisationsstrukturen

Engineering-Strategie & Developer Enablement:

• Aufbau & Einführung von Developer Productivity Tools wie GitHub Copilot und Synergizer
• Skalierung, Redesign und strategische Weiterentwicklung der Observability-Architektur (Datadog, Grafana Cloud), inkl. Distributed Tracing, Metrikdesign, SLOs, Logging und Kostenoptimierung
• Aufbau von Developer-Enablement-Strukturen: Coding-Guides, QA-Praktiken
• Konsolidierung von CI/CD- und DevOps-Toolchains zur Effizienzsteigerung

People & Culture:

• Mentoring & Coaching von Talenten und Führungskräften
• Aktive Rolle im Recruiting und in der Teamentwicklung
• Performance-Management & Retention (< 5 % Fluktuation in skalierten Teams)
• Gestaltung von Karrierepfaden & Kompetenzmodellen im Engineering

• Zum Design der neuen Integrationsschicht für Finanzdienstleistungen beigetragen und architektonische Diskussionen moderiert
• Das Sicherheitskonzept und die Abnahme der Anwendung überwacht
• Infrastrukturaufbau und Best Practices für das Kotlin-Backend vorbereitet

• Entwicklung eines Proof of Concept für verteiltes Tracing mit OpenTelemetry innerhalb einer Microservices-Architektur, wodurch die Systembeobachtbarkeit verbessert und die mittlere Fehlerbehebungszeit reduziert wurde.
• Aufbau und Wartung von Backend-Services mit Java und Spring Boot, um hohe Zuverlässigkeit und Leistung in Zahlungsabläufen sicherzustellen.
• Implementierung umfassender automatisierter Tests mit JUnit und Mockito, Erreichung einer Testabdeckung von 95 %, um Codequalität und Wartbarkeit zu gewährleisten.
• Einblick in Zahlungsabwicklungsprozesse gewonnen, End-to-End-Systemzuverlässigkeit validiert und Domänenwissen in Finanzprozessen aufgebaut.
• Eingesetzte Technologien: Java, Spring Boot, Microservices, REST API, Kafka, Grafana, Datadog, Docker, MongoDB