Elastic Stack-Experten in München

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

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• 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).

• 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.

• Betrieb und Erweiterung von Azure DevOps-Pipelines

• Betrieb und Erweiterung von AWS-Services

• Citrix (Windows 10, Bitwarden)

• AWS: ECR, EKS, CloudFront CDN, Route 53, VPC Peering und CNI-Upgrade, Atlas MongoDB, S3-Buckets, Hosting statischer Websites

• Azure: Build und Deployment mit DevOps-Pipelines

• Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
• Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
• Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
• Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend

Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.

Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.

Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Nach der Übernahme (Wirecard zu PagoNxt) als zentraler Produktmanager behalten, um die Plattformmigration und die Produkttransformation voranzutreiben
• Leitung der Automatisierung von über 20 mehrstufigen Onboarding-Workflows auf einer Integrationsplattform mit 22 Systemen von der Konzeption bis zum Launch, wodurch die Aktivierungszeit um ~90% verkürzt und die Betriebskosten reduziert wurden
• Einführung regulierter B2B-Onboarding-Portale auf Salesforce in Großbritannien und Spanien und Ermöglichung des Markteintritts
• Beauftragt, ein verzögertes, unternehmenskritisches Programm zu retten; ein Team mit über 20 Mitgliedern umstrukturiert und Agile-Prozesse überarbeitet, wodurch die Umsetzung in 6 Wochen stabilisiert wurde
• Koordination der Plattformmigration zur PagoNxt-Infrastruktur über 12 Teams hinweg, drei Wochen früher ausgeliefert und ein SLO von 99,9% Verfügbarkeit beibehalten
• Konzeption einer Self-Service-Onboarding-App für interne Teams, Validierung des MVP und Skalierung zu einem Kernsystem
• Verantwortung für Roadmap und Quartalsplanung übernommen, Priorisierung des Backlogs und Abwägung, um die Lieferwirkung zu maximieren
• Verbesserung der Lieferprozesse über Teams hinweg, Steigerung der Zusammenarbeit und Beschleunigung des Durchsatzes um ~30%
• Durchführung von Interviews und Onboarding von über 8 PMs und Ingenieuren in verschiedenen Teams; Mentoring wichtiger Neuzugänge, was die Liefergeschwindigkeit und bereichsübergreifende Zusammenarbeit verbesserte
• Moderation von Architektur-Diskussionen, um schnelle Lieferung, Skalierbarkeit und langfristige Geschäftsziele auszubalancieren
• Leitung von Product-Discovery-Workshops, Validierung von Hypothesen und Ableitung datenbasierter Feature-Verbesserungen

• Entwickelte eine C++-Bibliothek mit IDL für sichere DDS-Systemkommunikation, mit Fokus auf Protokollserialisierung und Schnittstellendefinition.
• Führte umfangreiche Validitätstests durch und erstellte ein CLI-Fenster, um die Integration der Bibliothek zu vereinfachen und optimale Leistung sowie Sicherheit zu gewährleisten.

• Anforderungsanalyse und Planung der Software-Architektur
• Analyse und Design von REST-APIs
• Backend-Entwicklung mit Java 17, Spring Boot, Spring MVC und Spring Data
• Frontend-Entwicklung mit Angular und TypeScript
• Einrichtung von CI/CD-Pipelines
• Code Review, QA und Testing
• Nutzung von MySQL, Docker, ELK-Stack und RabbitMQ

• Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
• Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
• Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
• Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
• Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)

• Netzwerk Automatisierung
• CI/CD und Docker-Umgebung
• Python Nornir für die Netzwerkautomatisierung
• pyATS für Überwachung und Testfall-Automatisierung
• Network Access Control (RADIUS) und Device Admin Access Control (TACACS) mit AAA und Cisco ISE mit Cisco/HP/Aruba-Geräten
• Konfiguration von Cisco ISE Clustern (2/4/8 Knoten)
• Konfiguration von Cisco ISE Authentifizierung und Autorisierung
• Konfiguration von Cisco-/HP-/Aruba-Switches/WLC für TACACS/Dot1x/RADIUS
• Automatisierung von Cisco ISE mit RESTCONF und Python

• Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.

• Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.