GitHub Experten in Düsseldorf

• Anlernen der AI-Modelle, Bilder und Texte bewerten, UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten als Insights mittels OpenAI Feather im Machine-Learning-Ablauf verwandeln

Technologien: OpenAI Feather

Projekt: Konzeption und Umsetzung eines KI-Produkts für vier fachliche Anwendungsfälle

Projektleitung eines KI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes KI-Produkt für vier Anwendungsfälle umgesetzt wurde: automatisierte Briefings aus CRM- und Dokumentendaten, sprachbasierte Erfassung und Strukturierung von Berichten, Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Stammdaten sowie datenbasierte Marktanalysen. Zentraler Schwerpunkt war eine datenschutzkonforme Architektur, die die interne IT-Sicherheitsprüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare KI-Anwendungsfälle mit klar abgegrenztem Produktscope und klarem Nutzenversprechen
• Auswahl und Bewertung von Modellen und Architekturvarianten für Textextraktion, Sprache-zu-Text und Kontextanreicherung aus Fachsystemen, inklusive LLM-Anbindung, Function Calling und Retrieval
• Erarbeitung und Durchsetzung einer Architektur mit europäischem Hosting, Datenminimierung und Maskierung personenbezogener Daten als Voraussetzung für die Freigabe
• Steuerung der Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT, IT-Sicherheit und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
• Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
• Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz

Seqnaut und Sycosm (WIP) – Embedded Audio-DSP- und Synthese-Plattform

• Embedded Audio-DSP-Framework — Synthesizer, Effekte, Drum Machines; modularer Audio-Graph
• Sequenzierung: PianoRoll, StepGrid, MasterClock; 8-stimmiger polyphoner Synth; CLI + OSC
• Transient Detector — duale Hüllkurve mit adaptiver Schwelle, Gitarren-Impulserkennung
• Hardware: Teensy 4.1, eigenes AFE-Design mit Abgriff am BOSS GX-100; MIDI-FX-Integration

Label: C++23, C, Python, CMake, FreeRTOS, Teensy 4.1 (ARM Cortex-M7), Teensy Audio (Stoffregen), DaisySP, I2S/SAI, OSC, MIDI

• 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

• Unterstützung des DevOps-Teams in einer mit Terraform verwalteten Multi-Region-AWS-Infrastruktur, um Umgebungsparität zu erreichen.
• Entwicklung von End-to-End-CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
• Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung kritischer Aufgaben wie Datenbankschemamigrationen und Umgebungs-Sanity-Checks.
• Implementierung eines CI/CD-Workflows speziell für Hotfixes über separate Git-Branches, Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches zu Release-Branches zur Sicherstellung der Code-Integrität durch automatisierte Konfliktauflösung.
• Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung, kosteneffizient auf Azure Container Apps gehostet, um automatisierte Health- und Basisfunktionstests als Post-Deployment-Aktivität via Pipeline auszuführen.
• Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS CloudWatch-Logs.
• Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs für Monitoring-Zwecke.
• Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform mit mehrschichtiger Architektur für das Backend-Testing der Kernplattformdienste, insbesondere des Order-Management-Systems in Zed- und Glue-Schichten.
• Leitung von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
• Verantwortlich für Framework-Migrationen, Einrichtung und Schulung neuer Automatisierungs-Frameworks.
• Förderung eines Shift-Left-Ansatzes im QA-Team und Erstellung des Testkonzepts.
• Teilnahme an Meetings mit IT-Managern, Business Ownern, Product Ownern und Teammitgliedern.

• Vollständiger Fokus auf AI-augmentierte Webentwicklung
• Aufbau und Betrieb dreier eigener AI-nativer SaaS-Produkte (BrainButler, PageUpgrade, termin365)
• Entwicklung eines Self-Hosted Business-Stacks für digitale Souveränität
• Täglicher Arbeits-Workflow mit Claude als Engineering-Partner und Anthropic/OpenAI-APIs für Produkt-Features
• Nutzung von RAG-Systemen mit eigenen Vector-Datenbanken und Prompt-Engineering für komplexe Multi-Step-Pipelines
• Tech-Stack: Python/FastAPI (Backend), React/TypeScript (Frontend), WordPress-Plugin-Architekturen (PHP), Multi-Tenant-Systeme mit Per-User-Encryption

• Entwicklung und Einführung des KI-gestützten 'E-Rechnungs-Korrektors', eines intelligenten Systems zur Prüfung und Korrektur von Rechnungen mit Python, FastAPI und Machine Learning. Das System ist jetzt bei Fintom8 im Einsatz.
• Umwandlung des Korrektors in eine voll funktionsfähige API, veröffentlicht mit Swagger-Dokumentation für einfachen Zugriff und Integration durch interne und externe Nutzer.
• Entwurf, Testen und Optimierung fortgeschrittener LLM-Prompts und Meta-Prompting-Strategien zur Verbesserung des automatisierten Denkens, der Fehlerkorrektur und Entscheidungsfindung in Agent-Workflows.
• Integration bestehender APIs in das Google Agent Development Kit (ADK), um Automatisierungsfunktionen und Conversational-AI-Workflows zu erweitern.
• Implementierung umfassender Unit-Tests mit pytest und unittest sowie Einsatz von Breakpoint-Debugging (VS Code, pdb) zur Sicherstellung von Code-Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und reibungslosem Laufzeitverhalten.
• Einsatz von Pydantic und Tabulate für strukturierte Datenvalidierung, API-Schema-Verwaltung und klare tabellarische Datenrepräsentation in Test- und Debugging-Workflows.
• Verfolge das Google Cloud Professional Certificate.

• Konzeption und Implementierung eines Systems zur Steuerung des kompletten Prozesses für Ein-, Aus- und Tauschvorgänge von Stromzählern durch externe Dienstleister für einen Stromanbieter

• Automatisierter Abruf von Aufträgen sowie verfügbaren Geräten über definierte Schnittstellen (z. B. aus SAP)

• Orchestrierung der Prozessschritte (Zuordnung der Zähler, Verarbeitung der Zählerdaten, Rückübertragung der aktualisierten Informationen an das Quellsystem) über ein Spring-Boot-Backend

• Bereitstellung eines React-basierten Web-Clients zur operativen Nachverfolgbarkeit und Steuerung der Aufträge, z. B. zur Fortsetzung fehlgeschlagener Prozessschritte oder zum erneuten Versenden von Benachrichtigungen

• Analyse der Möglichkeit der Ausgliederung von Marklokationsdaten in einen eigenen Micro-Service in einem übergreifenden Web-Portal
• Erarbeitung eines nutzerfreundlicheren Soll-Prozesses basierend auf dem Ist-Prozess in Abstimmung mit den Nutzern
• Abstimmen des zugehörigen Architektur-Konzepts mit den Architekten/Entwicklern
• Abstimmen der zugehörigen Epics und User Stories mit den relevanten Fachbereichen
• Backlog-Priorisierung und Projektplanung (inkl. Aufwandsschätzung)
• Testen und Abnehmen der umgesetzten User Stories
• Eingesetzte Technologien/Tools: MS Office, Jira, Mural, Kotlin, React, GitHub, MS Azure, SQL, Postman, XML, JSON, Kafka, Balsamiq, BPMN

• Leitung der Entwicklung einer robusten, skalierbaren und leistungsstarken Microservices-Architektur.
• Migration von Legacy-Monolith-Systemen zu Spring Boot mit RESTful-APIs.
• Entwurf, Implementierung, Bereitstellung, Test und Optimierung skalierbarer Backend-Systeme mit hoher Verfügbarkeit und Leistung.
• Wartung und Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker auf Kubernetes, integriert in CI/CD-Pipelines.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Frontend-Entwicklern, Produktmanagern und Designern, zur Umsetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare und effiziente Backend-Lösungen.
• Betreuung der Teammitglieder und Durchführung aussagekräftiger Code-Reviews.

• Das Forecasting Cost Tool (PCCT) importiert Daten per SSIS aus CSV-Dateien und verarbeitet Module für Administrator, Benutzerverwaltung, Zugbetrieb und Fahrzeugmanagement.
• Durchführung von Anforderungsanalysen und Aufwandsschätzungen.
• Datenbankdesign und Entwicklung von Webseiten.
• Testen der Anwendung.

• Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems

• Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora

• Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)

• Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks

• Einführung von Logging mit Loki

• Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python

• Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines

• Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS

• Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests

• Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs

• Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)

• Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks

• Sammeln und Analysieren von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datengesteuerte Lösungen und skalierbare PowerBI Reporting Infrastrukturen zu entwickeln.
• Durchführung detaillierter Fehleranalysen und Optimierungen bestehender semantischer und Datenmodelle, um eine robuste Datenarchitektur und hohe Datenqualität sicherzustellen und das PowerBI Reporting zu verbessern.
• Entwicklung und Implementierung skalierbarer ETL-Prozesse zur Datenaufbereitung und -integration.
• Aufbau eines Wikis für Tabellen- und View-Beschreibungen sowie PowerBI PowerQuery- und KPI-Dokumentationen, um ein einheitliches Verständnis der Datenstrukturen und Kennzahlen zu gewährleisten.

• Implementierung zur Kommunikation von Heizsystem-Modulen über die SOME/IP-Schnittstelle in C++
• Entwicklung weiterer Softwarekomponenten in C++
• Durchführung von Unit-Tests und Integrationstests im GitLab-CI-Workflow
• Aufbau von Desktop-Publishing-Funktionalität
• Tools: C++, Python, Linux, Robot Framework