Elastic Stack Experten in Deutschland

• Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
• Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
• Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
• Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
• Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
• Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
• Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.

• Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend KI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code

• Produktverantwortung für die zentrale Plattform „one“ als gruppenweites webbasiertes Kundencenter
• Koordination der Anbindung von 20 Konzerngesellschaften an die Produktplattform
• Ableitung und Steuerung einer gruppenweiten Produktstrategie und Roadmap im Einklang mit den Unternehmenszielen
• Priorisierung und Bündelung strategischer Anforderungen aus den verschiedenen Konzerngesellschaften
• Harmonisierung unterschiedlicher Interessenlagen sowie Moderation komplexer Entscheidungsprozesse auf Managementebene
• Sicherstellung der technischen und fachlichen Integration des Produkts in bestehende Systemlandschaften, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle
• Aufbau transparenter Governance- und Entscheidungsstrukturen für die gruppenweite Produktentwicklung
• Repräsentation des Produkts gegenüber internen und externen Stakeholdern auf Führungsebene

Einheitliches ITSM-Framework

• Definition eines konzernweiten ITSM-Zielbildes
• Einführung einer einheitlichen Service-Struktur über alle Fachbereiche

SLA- und OLA-Management

• Aufbau eines standardisierten SLA-Frameworks
• Definition von Serviceklassen (Business Critical, Standard, Low Priority)
• Einführung von OLAs zwischen internen Teams
• Aufbau eines aussagekräftigen SLA-Reportings
• Definition von KPI- und Service-Dashboards für Fachbereiche

Service Portfolio Management

• Definition von Servicebeschreibungen
• Ggf. Vorbereitung einer möglichen Kosten- und Leistungsverrechnung

Ticketing & Prozesse

• Incident Management
• Einheitliche Ticketkategorien
• Standardisierte Priorisierung
• Eskalationsmatrix
• Automatisierungen
• Self-Service-Optimierung

Request Fulfillment

• Servicekatalog über alle Fachbereiche
• Genehmigungsworkflows

Problem Management

• Einführung von Root-Cause-Analysen
• Known-Error-Datenbank
• Problem-Review-Prozess

Vollständiges Asset-Management-Konzept

• Hardware-Lifecycle-Management
• Software-Lifecycle-Management
• Leasing-Lifecycle
• Mobile-Device-Lifecycle
• Monitor-Lifecycle
• Telefon-Lifecycle

Prozesse

• Beschaffung
• Wareneingang
• Inventarisierung
• Zuweisung
• Rückgabe
• Entsorgung
• Leasing-Rückführung Ziel: Single Source of Truth für alle Assets

CMDB-Design

• Definition aller Configuration Items:
• Workplace
• Notebooks
• Monitore
• Mobiltelefone
• Drucker

Infrastruktur

• Server
• Firewalls
• Switches
• WLAN
• Storage
• Backup-Systeme

Cloud

• Azure-Ressourcen
• Microsoft 365
• SaaS-Dienste

Beziehungen

• User ↔ Asset
• Asset ↔ Service
• Service ↔ Infrastruktur
• Standort ↔ Asset
• Ziel: Vollständige Service-Abhängigkeiten sichtbar machen

Software Asset & Lizenz Management

• Lizenzmanagement-Konzept
• Lizenzbilanzierung
• Compliance-Reporting
• Microsoft-Lizenzmanagement
• Adobe-Lizenzmanagement
• SaaS-Management
• Vertragsmanagement
• Renewal-Management

Schnittstellen & Automatisierung Bestehende Systeme

• Workday
• Joiner
• Mover
• Leaver

TESMA

• Leasingdaten
• Vertragsdaten

Matrix42

• Asset-Synchronisation
• Benutzersynchronisation

Active Directory / Entra ID

• User Management

Microsoft 365

• Lizenzzuweisung
• Gruppenmanagement

Dormakaba

• Zutrittsprozesse

• Lifecycle Services

Monitoring-Plattformen

• PRTG
• Palo Alto
• Cisco

Reporting & KPI Framework

• Definition eines Management-Dashboards
• KPIs
• Ticketvolumen
• SLA-Erfüllung
• MTTR
• Erstlösungsquote
• Asset Accuracy
• Lizenz-Compliance
• Change Success Rate
• Service Availability
• Automatisierungsgrad

Netzwerk-Redesign-Begleitung

• Governance
• Begleitung des Netzwerk-Redesigns aus ITSM-Sicht
• Definition betroffener Services
• Change-Management-Struktur
• Kommunikationskonzept

CMDB-Integration

• Aufnahme aller Netzwerkkomponenten
• Service Mapping
• Abhängigkeitsanalyse

Validierung von Dokumentation und Knowledgebase-Artikeln

• Netzwerkdokumentation
• Betriebsdokumentation
• Standard Changes

Monitoring & Event Management

• Zielbild
• Zentrales Monitoring-Konzept
• Event-Management-Prozess
• Alarmierungsstrategie
• Eskalationsmodell

Systeme

• Cisco

• Palo Alto

• Fortinet

• Rubrik

• Veeam

• Matrix42

• Azure

• Microsoft 365 Automatisierung

• Ticketgenerierung aus Monitoring

• Eskalationen

• Standardmaßnahmen

Audit, Compliance & Informationssicherheit

• ISO-27001-Beratung
• TISAX-Beratung
• NIS2-Vorbereitung - Beratung
• Auditfähige Prozesse
• Dokumentationsstruktur
• Nachweisführung in Matrix42

Roadmap

• 12-Monats-Roadmap
• Priorisierung aller Maßnahmen
• Quick Wins
• Mittelfristige Projekte
• Langfristiges Zielbild
• Dokumentation

• Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

• Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
• Entwarf die 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.
• Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
• Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
• Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
• Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
• 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

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• Ziel von BIENE ist es, ein einheitliches Programm zur Steuererhebung für alle Länder zur Verfügung zu stellen.

• Bei der Steuererhebung geht es darum, die festgesetzten Steuern einzunehmen. Dabei gilt es zum Beispiel Fälligkeiten zu berücksichtigen, Ein- und Auszahlungen zu dokumentieren, Mahnungen oder Erstattungen anzustoßen. Verjährungen und Zahlungserinnerungen spielen ebenso eine wichtige Rolle. Der gesamte Zahlungsverkehr mit den Banken und die Buchführung werden in BIENE abgebildet.

• Aufsetzen der Architektur sowie Koordination der Bereitstellung von Entwicklungs- und Testumgebungen am Standort Hannover

• Installation und Einrichtung der Umgebungen unter Linux Server (Apache Kafka, PostgreSQL)

• Schnittstellentätigkeit: Koordination und Abstimmung für die Anbindung von Softwareprodukten aus anderen Abteilungen und deren Testdaten

• Umstellung von Applikation Server, JDK, Maven-Projektstruktur

• Umgebungskoordination und Build-Management

• Implementierung der externen Schnittstellen

• Umsetzung der fachlichen Anforderungen

• Entwurf und Implementierung von RESTful APIs und OpenAPI-Spezifikationen

• Entwurf und Implementierung von Microservice-Architektur

• Einrichtung und Pflege von CI/CD-Pipelines

• Bereitstellung von Anwendungen auf OpenShift

• Erstellung von technischer Dokumentation und grafischer Darstellungen

• Arbeit mit SQL-Datenbanken (Oracle und PostgreSQL)

• Authentifizierung und Autorisierung für Anwendung & Nutzer

• Containerisierung der Anwendung (automatisiertes Deployment durch CI/CD-Pipeline)

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Leitung der Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps, was die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbesserte
• Implementierung des Datadog-Observability-Stacks mit Terraform und dem datadog-operator
• Einrichtung automatisierter End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse zur Verbesserung der Incident-Response und Service-Zuverlässigkeit
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Migration zustandsbehafteter Dienste (PostgreSQL und Redis) zu GCP, was Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit steigerte

• Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
• Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
• Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
• Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
• Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
• Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.

• Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
• Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
• AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
• Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
• Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana

• Infrastrukturmanagement mit Puppet und Terraform für konsistente Umgebungen
• Wartung und Anpassung von Terraform-Skripten für das Azure-Cloud-Deployment
• Migration von Datenbanksystemen und Services in die Azure Cloud
• Einführung von GitOps mit ArgoCD für vollständig automatisierte Deployments
• Anpassung und Entwicklung von GitHub-Pipelines für CI/CD-Workflows
• Erstellung von Helm Charts für standardisierte Deployments
• Migration der Repositories von Bitbucket nach GitHub
• Betrieb und Performance-Optimierung eines Oracle 19c Grid-Clusters (RAC, Dataguard)
• Aufbau und Verwaltung von MongoDB-Instanzen (On-Premise und Azure Kubernetes)
• Aufbau von PostgreSQL-Clustern in On-Premise- und Azure-Kubernetes-Umgebungen
• Migration von Services, Datenbeständen und Stored Procedures von Oracle zu PostgreSQL
• Fehleranalyse und Performance-Tuning komplexer Dateninfrastrukturen
• Installation, Konfiguration und Upgrade von Tableau in der produktiven BI-Umgebung
• Entwicklung von Sanity Checks zur Überwachung von Geschäftsprozessen und Anwendungslogik
• Anpassung der Backup- und Recovery-Strategie an neue Anforderungen
• Durchführung von Disaster Recovery und Point-in-Time Recovery
• Eingesetzte Technologien: Oracle 19c RAC Grid Dataguard, PostgreSQL 16, MongoDB, MySQL Cluster, Kubernetes (Azure), Tableau, Puppet, Terraform, ArgoCD, GitHub/Bitbucket, CheckMK, Prometheus, Grafana, Icinga2, Ubuntu/RHEL

• Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
• Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
• Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
• Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
• Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
• Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.