Flask Experten in München

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

DWH für Kunden- und Finanzdaten

• Erweiterung des DWH um neue Datenquellen
• Berichtsentwicklung
• Datenqualitätsmanagement

Vorgehensmodell: Scrum

Werkzeuge: Atlassian Confluence & Jira

Datenbanken: Microsoft SQL Server

Programmiersprachen: SQL, T-SQL

ETL: Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Frontend-Plattform: PowerBI, Microsoft Reporting Services

• Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
• Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
• Zusammenarbeit mit DevOps
• Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.

• Entwicklung von Software-Tools im EICACS-Programm (LDACS-Projekt) zur Unterstützung sicherer Avionikkommunikation.
• Aufbau von Python-basierten Automatisierungs- und Überwachungsdiensten zur Validierung von KI-Komponenten gemäß Trustable-AI-Richtlinien.
• Konzeption von CI/CD- und Test-Pipelines, die die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit in allen Teams verbessern.

• Entwicklung des digitalen Organspenderegisters, beauftragt durch das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM)

• Umsetzung von User Stories in mehreren Microservices (Front- und Backend)

• Sicherstellung der Qualität mit Unit-, Integrations- und E2E-Tests

• Durchführung von Codereviews

• Abstimmung mit anderen Entwicklungsteams

• Übernahme der Softwarelizenzprüfung und Vereinfachung des Prozesses

• Verantwortung für Umsetzung und Dokumentation des fachlichen Loggings

• Aufbau einer Entwicklungsumgebung mit Docker Compose

• 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)

• Integrierten Ansatz zur Erkennung von Strukturschäden in Beton, Stahl und Glas eingeführt, basierend auf Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Wechselwirkungen zwischen Materialien hervorgehoben, um Diagnosen zu verbessern und Predictive Maintenance zu ermöglichen.

• NLP-basierten Medical Note Simplifier entwickelt, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches, kindgerechtes Englisch umwandelt. Dabei Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen angewendet, um patientenrelevante Maßnahmen zu extrahieren und als klare To-Do-Punkte umzuformulieren. Zwei Backends mit Flask und Tornado aufgebaut und eine druckbare Weboberfläche erstellt.

• Leitung multidisziplinärer Engineering-Teams bei der Entwicklung von Medizinprodukten der nächsten Generation
• Steuerung von Forschungsinitiativen und Technologieroadmaps zur Bereitstellung innovativer medizinischer Lösungen
• Überwachung des F&E-Budgets und Management von Projektportfolios von der Konzepterstellung bis zur Markteinführung
• Aufbau strategischer Kooperationen mit klinischen Partnern zur Technologievalidierung

• META – H2 Launch: Media Markt (Österreich)
• New Balance: Audits in Sportfilialen
• Hey Dude Shoes: Influencer-Logistik
• Hydro Flask: Standort-Audits – Merchandising
• B-R-S: Optimierung der Geschäftsprozesse für ein Energieversorgungsunternehmen

• Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
• Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
• Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
• Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
• Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)

• Entwickelt eine Streamlit-ML-Anwendung mit einem RandomForest-Modell (Scikit-learn) zur Vorhersage des Rauchverhaltens, dabei Pandas, NumPy und Matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung eingesetzt; bereitgestellt auf AWS mit Terraform für EC2, IAM-Rollen und S3-Buckets, mit Pickle zur Modellspeicherung.

• Beherrscht AWS-Services wie S3, EC2, CloudFormation, IAM und Auto Scaling, mit Fokus auf erweiterte Funktionen wie Versionierung, CORS, ETags und Prüfsummen anhand von AWS-Examples-Freecodecamp.

• Entwickelt und optimiert CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions zur Bereitstellung statischer Websites auf GitHub Pages, wodurch automatisierte Validierung, Bereitstellung und Wartung verbessert wurden.

• Ein klassisches Snake-Spiel mit Flask erstellt und bereitgestellt, containerisiert mit Docker und auf Render gehostet.

• Erstellung von Testkonzepten
• Erstellung von Testprozessen
• Koordination der Testfall-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
• Hardware-Tests: FPGA, RF
• Testautomatisierung und Regressionstests
• Sicherstellung des 24/7-Betriebs des Testsystems
• Analyse und Berichterstattung
• Regelmäßige Koordination des Testteams, Abstimmungen mit anderen Stakeholdern
• Kommunikation und Abstimmung mit Stakeholdern und Projektleitung

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).

• Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.

• Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.

• Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.

• Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.

• OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.

• Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).