Energy Trading Experten in Deutschland

• 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).

• Analyse und Behebung von Sicherheitslücken in einem Risikobewertungssystem für den Energiehandel
• Systemanalyse
• Threat Modeling
• Entscheidung über Strategien zur Behebung von Schwachstellen
• Implementierung von Mechanismen zur Schwachstellenerkennung
• Sicherheits-Scans
• DevSecOps-Praktiken
• Technische Umgebung: Visual Studio Code, JetBrains Suite, MS Threat Modeling Tool, DevSecOps, Git, AWS, DynamoDB, SQL Server, Endur, Snowflake, Orca
• Sprachen: C#, JavaScript, TypeScript, Python, PowerShell, Bash, Terraform, SQL

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.

Mitgründung eines KI-nativen Startups für Sprachenlernen sowie Definition der Produktvision, KI-Architektur und technischen Roadmap. Entwicklung und Aufbau des KI- und Backend-Stacks einschließlich Pipelines zur Feinabstimmung von LLMs, individueller agentischer Workflows und skalierbarer Inferenzinfrastruktur. Das erste Produkt befindet sich derzeit in einer privaten Betaphase.

Lead Product Designer für die Crosschannel-/D2C-E-Commerce-Plattform von BSH — komplexe Geschäftsanforderungen in skalierbare, nutzerzentrierte Shopping-Erlebnisse für B/S/H/- und Partner-Stores weltweit übersetzt.

• UI, User Flows und Komponenten für ein Multi-Themed Designsystem mit mehr als 10 Marken gestaltet — Libraries, Token-Strukturen und Konsistenz über mehrere Produkte hinweg.
• Design Ops vorangetrieben: schlankere Workflows, klarere Prozesse, skalierbare Arbeitsweisen.
• Product, Engineering und Business-Stakeholder auf Prioritäten und Designentscheidungen ausgerichtet, damit die Umsetzung reibungslos läuft.
• Mit Business Analysten zusammengearbeitet, um Problemräume zu schärfen und Annahmen vor dem Design zu validieren.

• Prozeßmanagement, Projektmanagement
• Geschäfts-Prozeßmodellierung market-to-order, order-to-cash
• Austausch eines bestehenden CRM-Systems
• Salesforce energy & utilities cloud, Aurea CRM, SAP-Signavio, iGrafx

• Weiter- und teilweise Neuentwicklung einer verteilten Cloud-Anwendung zur Bereitstellung von Daten im Energiehandel
• Selbstständige Implementierung der Infrastruktur (IaC)
• Erstellung von automatisierten CI/CD-Pipelines, Containern, REST-APIs und Lambdas
• Ständige Kosten- und Performanceoptimierung
• Zusammenarbeit im internationalen Scrum-Team und mit Experten im Energiehandel
• Technologien: C#/ASP.NET Core; EF Core; PostgreSQL; Terraform/AWS CloudFormation; HTTP; REST/Web API; Swagger/OpenAPI; Azure DevOps; Rider; VS Code; git; Docker; AWS (S3, EC2, Fargate, Lambda, Step Functions, Secrets Manager, VPCs, ALB/NLB, RDS, Cloudwatch, AWS CLI, Amazon MQ); Redis; OAuth; OpenID Connect
• Sprachen: C#; TypeScript; HCL; Docker; Bash; PowerShell; YML; JSON

• Gründliche Prozessanalyse zur Identifikation von Schwachstellen und Bewertung des Optimierungspotenzials

• Präzise Modellierung von Geschäftsprozessen nach BPMN 2.0

• Erstellung detaillierter Lasten- und Pflichtenhefte zur Dokumentation von Anwendungsfällen

• Umfassende Erhebung der bestehenden Unternehmensprozesse

• Tiefgreifende Prozessanalysen zur Aufdeckung von Potenzialen

• Moderation und Leitung von Workshops mit Fachexperten und Führungskräften

• Übernahme der Projektleitung für die Auswahl und Implementierung einer neuen ETRM-Systemumgebung

• Tätigkeit bei einem in der Schweiz regulierten Virtual Asset Service Provider (VASP), der institutionelle Crypto-Fiat-Finanzlösungen anbietet
• Mitwirkung an der On-/Off-Ramp-Infrastruktur, die es Kunden ermöglicht, zwischen Kryptowährungen und Fiat-Währungen zu konvertieren
• Unterstützung beim Rollout von Web3-Zahlungen & Zahlungsdiensten von Drittanbietern zur Optimierung von Krypto-Transaktionen für Unternehmen
• Mitwirkung an AML/KYC- und regulatorischer Compliance, um die Einhaltung schweizerischer Vorschriften sicherzustellen
• Unterstützung bei Produktentwicklung oder -einführung für Krypto-gestützte Immobilien- und Luxusgütertransaktionen
• Zusammenarbeit mit institutionellen und vermögenden Kunden zur maßgeschneiderten Bereitstellung von Krypto-/Finanzdienstleistungen
• Verbindung von traditionellem Banking und Web3 durch Reduzierung von Reibungsverlusten bei Fiat-Krypto-Transaktionen

• Leitender Entwickler von Prof. Valmed, dem ersten LLM-basierten Medizinprodukt (mit RAG auf einem medizinischen Korpus von über 2,5 Mio. Dokumenten), das eine CE-Zertifizierung erhalten hat.
• Entwarf und implementierte eine Cloud-native MLOps-Infrastruktur für die Energievehandels-Analytics-Abteilung von ENBW, wodurch die skalierbare Bereitstellung und Überwachung von Prognosemodellen ermöglicht wurde.
• Entwickelte End-to-End-Test- und Validierungs-Frameworks für KI/ML-Systeme und stellte so Qualität, Konformität und Robustheit in kritischen und regulierten Anwendungen sicher.
• Führte professionelle Schulungen zu KI-Tests, EU-Regulierungsrahmen und Qualitätssicherung für produktive KI-Systeme durch.

• Beratung und strategische Begleitung in den Bereichen Systems Engineering, Infrastrukturentwicklung, techno-ökonomischer Machbarkeit, Sektorkopplung und regulatorischer Aspekte von grünem Wasserstoff in Indien zur Bewertung von Integrations- und Dekarbonisierungspotenzialen.
• Entwicklung datengetriebener Modelle erneuerbarer, verteilter Energiequellen (Wind, Solar und Wasserkraft) zur Bewertung der Kosten für Produktion, Verteilung und Nutzung von grünem Wasserstoff mit Fokus auf Wirtschaftlichkeit und Erschwinglichkeit.
• Leitung der Modellierung des indischen Stromnetzes und Simulation des Lastenausgleichs zur Abschätzung der kurz- und langfristigen Marktflexibilität, um den Energiehandel und das Risikomanagement für Wasserstoffanlagen zu unterstützen.
• Führung der KI-basierten Softwareentwicklung zur Entscheidungsunterstützung und Beschleunigung der Etablierung einer Wasserstoffwirtschaft in Indien.

• Leitung eines im Aufbau befindlichen Start-ups mit einem Team von drei Personen
• Verantwortlich für Projektmanagement, Innovation, Strategie und Implementierung von Deep-Tech-Lösungen im Finanzsektor und darüber hinaus
• Entwicklung moderner Prozesse für veraltete Systeme
• Gewann eine Partnerschaft mit einer großen Finanzgesellschaft

• Durchführung der Business Analyse für Batteriespeichersysteme und deren Vermarktung (BESS)
• End-to-end Betrachtung der Optimierungs- und Vermarktungsprozesse inkl. Vertrieb, technische Qualifizierung, Implementierung, Optimierung, Vermarktung, Abrechnung und Querschnittsprozesse
• Konzeption und Durchführung von Workshops mit Fachbereichen
• Aufbereitung, Abgleich und Verankerung der Anforderungen
• Überleitung zur Phase des Solution Designs und Abbildung der Anforderungen auf IT-Lösungen

• Leitung, Organisation und Teamführung der Redaktion EID Energie Informationsdienst (bis 6/2024) mit einem tagesaktuellen Onlineportal, dem wöchentlichen Printmagazin
• Übernahme von Vorträgen und Moderation von Branchenevents
• Strategische Weiterentwicklung des Produktportfolios und Modularisierung der Inhalte
• Interviewpartner als Experte für Tagespresse, Radio- und TV-Sender