GitHub Actions Experten in Deutschland

• Browserbasierte Plattform für die codefreie Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern entwickelt
• CLI in Typescript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-Oberfläche zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Richtliniendurchsetzung und Supply-Chain-Sicherheit sowie Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Befehlszeilen-Tool implementiert.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, oAuth/OIDC und Social-Login-Abläufe entworfen.
• LLM verwendet, um Benutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An der Integration mehrerer Sovereign-Clouds wie stackIt, Hetzner, CIVO und UpCloud sowie öffentlicher Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, SpringBoot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multi-Tenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm und React

TOURISMUS

colle-il-diaccino.de · Ferienunterkünfte

• Website konzipiert, gestaltet und entwickelt: interaktive Geländeansicht, Unterkunftsvergleich und Bildergalerien.
• Deutsche, englische und italienische Sprachversionen umgesetzt. Anfrageformulare mit Eingabeprüfung und Spam-Schutz, sprachabhängige SEO-Metadaten und automatisierte Tests eingerichtet.

Stack: Next.js, React, TypeScript, Tailwind, next-intl, React Hook Form, Zod, Resend, Playwright, Vitest

• Erstellung und Leitung von Roadmap-Prognosen für Support-Möglichkeiten, einschließlich der Schulung von Kollegen, Prozessdesign und -verbesserung sowie des Onboardings neuer Mitarbeiter.
• Nahtlose Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunter Professional Services, Support, Product, Sales und Solution Engineering.
• Verwaltung geschäftlicher und finanzieller KPIs im Einklang mit den übergeordneten Unternehmenszielen.
• Industrielle IT- & Datenintegration: Implementierung, Konfiguration und Integration von OT/IT-Systemen und Datenflüssen, wobei Quellen aus der Steuerungsebene (DCS, PLC, SCADA) über APIs und Standardschnittstellen mit Historian-, Datenplattform- und Unternehmenssystemen verbunden werden.
• AVEVA PI & Historian: Konfiguration, Wartung und Erweiterung von AVEVA PI (PI Data Archive, Asset Framework, Schnittstellen/Konnektoren) zur Erfassung, Kontextualisierung und Bereitstellung von Echtzeit- und historischen Betriebsdaten.
• Alarmmanagement: Unterstützung und Optimierung von Alarmmanagementsystemen – z. B. Honeywell Alarm Management – einschließlich Alarmrationalisierung, Klassifizierung und Analyse der Alarmleistung, kritischer Alarme und Alarmfluten.
• Konnektivität & Protokolle: Einrichtung und Fehlerbehebung industrieller Konnektivität mit OPC UA und OPC A&E, einschließlich der Konfiguration von Tunnellösungen / Wrappern zur sicheren und zuverlässigen Verbindung von OT-Datenquellen.
• Produktionsdatenfluss: Sicherstellung eines nahtlosen, sicheren und strukturierten Datenflusses in der industriellen IT-Landschaft sowie Umwandlung unverarbeiteter Betriebsdaten in aussagekräftige Informationen für Betrieb und Entscheidungsfindung.
• Systemsupport & Fehlerbehebung: Laufender Support für OT/IT-Anwendungen sowie Fehlerbehebung in Netzwerken, Software und Datenintegrationen, damit die Systeme effizient betrieben werden können.
• Wissensmanagement & Best Practices: Mitwirkung an interner Dokumentation, Best Practices und Leitfäden zur Fehlerbehebung sowie kontinuierliche Verbesserung der Bereitstellung industrieller IT- und Datenlösungen.

Tools & Software: Aveva PI, Salesforce, Active Directory, Microsoft Dynamics 365, Jira, Microsoft, Scrum, DevOps, Docker, CI/CD, Jenkins, GitHub.

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural

• Entwicklung skalierbarer Backend-Anwendungen mit C#/.NET und Java
• Konzeption und Umsetzung verteilter Microservice-Architekturen
• Entwicklung und Integration von REST-APIs für industrielle Anwendungen
• Entwicklung moderner Webanwendungen mit React, Angular und TypeScript
• Implementierung von MQTT-basierten Kommunikationslösungen
• Integration industrieller Protokolle wie OPC UA und Modbus TCP
• Entwicklung von Batch-, Prozesssteuerungs- und HMI-Komponenten
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker
• Durchführung von Code Reviews und Unterstützung bei Architekturentscheidungen
• Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, QA und interdisziplinären Teams
• Analyse fachlicher Anforderungen und Umsetzung technischer Lösungen
• Weiterentwicklung bestehender Softwarearchitekturen mit Fokus auf Wartbarkeit und Performance

Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Java, C++, React, Angular, TypeScript, Vue.JS, MQTT, OPC UA, Modbus TCP, Docker, GitLab, MariaDB, MySQL, Linux

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
• Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
• Business-Analyse & Prozessdesign:
• Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
• Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
• Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
• Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
• Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
• Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
• Technische Umsetzung:
• Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
• Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
• Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
• Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
• Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
• E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
• KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
• Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
• Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
• CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
• End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

• Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
• Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
• Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
• Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
• Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
• Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.

Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin

Arbeitnehmerüberlassung

• System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
• Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
• Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
• Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
• Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
• Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
• Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
• CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
• Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
• Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
• Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
• Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
• Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
• Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.

• Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
• Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
• Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
• Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
• Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
• Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
• Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
• RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
• Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
• Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
• Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
• Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
• Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Spätere Migration auf GraphQL Mesh
• Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
• Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
• Enterprise-Security-Architektur & Access Control
• Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
• Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
• Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse

Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest

• Opt-in-RAG-Erweiterung über mandanteneigene Datenquellen (SharePoint, Confluence) auf einer bestehenden mandantenfähigen Enterprise-KI-Plattform
• Architektur: ADRs, Lösungsbewertungen, Berechtigungsstrategie, Kostenmodellierung
• End-to-End-SharePoint- und Confluence-Konnektoren: OAuth-Zustimmungsabläufe, Token-Erneuerung, Metadatensynchronisierung, Suchintegration
• Berechtigungsauflösung: ACL-Indizierung bei der Datenaufnahme und Überprüfung zum Abfragezeitpunkt (Dokumentensicherheit)
• Hybride Elasticsearch-Suche (semantisch + Keyword) mit RRF-Bewertung
• RAG-Chat mit Kontextinjektion und Quellenangaben
• Stack: Elastic Cloud, Elasticsearch, Docker, Northflank, Next.js, React, TypeScript, Prisma, Microsoft Graph API, Atlassian REST API, OAuth 2.0