GitHub-Experten in Düsseldorf

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

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

Projektleitung eines AI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes AI-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-Security-Prüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare AI-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-Security und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
• Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
• Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz

• Unterstützung des DevOps-Teams bei der von Terraform verwalteten AWS-Infrastruktur in mehreren Regionen zur Sicherstellung einheitlicher Umgebungen.
• Entwicklung durchgängiger CI/CD-Pipelines mit AWS CodePipeline, CodeBuild und CodeDeploy zur Automatisierung von Build und Deployment.
• Pflege von Pre- und Post-Deployment-Skripten zur Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Datenbankschema-Migrationen und Sanity Checks der Umgebungen.
• Implementierung eines speziellen CI/CD-Ablaufs für Hotfixes über separate Git-Branches sowie Verwaltung von Back-Merge-Aktivitäten von Feature-Branches in Release-Branches, um die Codeintegrität durch automatisierte Konfliktlösung sicherzustellen.
• Bereitstellung einer dedizierten, schlanken Sanity-Check-Anwendung auf kostengünstige Weise in Azure Container Apps. Die Anwendung führte als nachgelagerte, per Pipeline gestartete Aktivität automatisierte Health- und grundlegende Funktionstests aus.
• Untersuchung von Produktionsvorfällen anhand von Codeänderungen und AWS-CloudWatch-Logs.
• Koordination der Integration von Dynatrace APM und dessen APIs zu Überwachungszwecken.
• Full-Stack-QA-Stratege für eine stark frequentierte E-Commerce-Plattform auf Basis einer geschichteten Architektur für das Backend-Testing zentraler Plattformservices, insbesondere des Order Management Systems in den Zed- und Glue-Schichten.
• Management von Automatisierungsaktivitäten, Testprozessen und Refactoring-Praktiken.
• Verantwortlich für Migrationen und Einrichtung von Frameworks sowie für Schulungen zu neuen 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.
• Entwicklung und Implementierung von Contract Testing zur Validierung der Kompatibilität von API-Schemas zwischen dem Order Management System und den Zed- und Glue-Schichten. Dadurch wurden produktionsrelevante Breaking Changes um etwa 3 % reduziert.
• Leitung der Migration zu einem Multi-Environment-Framework, das die Testausführung über 4 Länderkonfigurationen aus einer einzigen Codebasis ermöglichte.
• Integration automatisierter Unit- und Funktionstests direkt in die GitLab-CI/CD-Pipeline, wodurch die Pipeline-Laufzeit um 32 % reduziert wurde.
• Coaching und Schulung von 5 QA-Ingenieuren in Deutschland und Ungarn zu Testautomatisierung, Framework-Architektur und Best Practices.
• Konzeption eines geschichteten Backend-Testautomatisierungs-Frameworks zur Trennung von Geschäftslogik, API-Request-Buildern und Datenbankschicht.
• Pilotierung von KI-gestütztem Testing mit Playwright Agents, dem Playwright MCP Server und GitHub Copilot für automatisierte Testgenerierung, Testausführung und selbstheilende Playwright-Skripte.

• Titel: Verbesserung des syntaktischen Bewusstseins in Transformer-Sprachmodellen für das Hindi-Dependency-Parsing
• Untersuchung des syntaktischen Wissens, das Transformer-Sprachmodelle (RoBERTa, XLM-RoBERTa) für das Hindi-Dependency-Parsing erfassen, einer morphologisch reichhaltigen und ressourcenarmen Sprache.
• Entwicklung strukturbewusster Modellvarianten (Struct_Roberta_hi, Struct_XLMR) durch Integration eines CNN-basierten Parser-Netzwerks zwischen den Transformer-Schichten, inspiriert von der StructFormer-Architektur.
• Durchführung umfangreicher Fehleranalysen einschließlich Auswertungen nach Label, Distanz, Richtung, Satzlänge sowie LVC/Non-LVC.
• Evaluierung der Modelle bei nachgelagerten NLP-Aufgaben (NER, POS-Tagging) unter Verwendung des IndicXTREME-Benchmarks.

(Mutterschafts-/Elternzeit: Juli 2023 – Aug. 2024)

• Domäne: Zahlungsverkehr | Kunde: Telefonica Germany
• Projekt: General Payment Service

Der General Payment Service ist für die Verarbeitung von Online-Zahlungen über externe Zahlungsdienstleister wie Saferpay und PayPal verantwortlich.

• DOU- und Schnittstellenvertragsdokumentation entwickelt und erstellt, um Klarheit und Konformität über Systemintegrationen hinweg sicherzustellen
• REST/SOAP-Webservices mit Spring Boot und Spring Data JPA entworfen und umgesetzt, Swagger-Verträge über das WSO2 API Gateway veröffentlicht, um Zugänglichkeit und Governance zu verbessern.
• Die Migration von On-Premises in die AWS Cloud geleitet, die Plattform von Oracle auf PostgreSQL auf AWS RDS umgestellt und Services auf EC2 bereitgestellt, wodurch Skalierbarkeit und Kosteneffizienz verbessert wurden.
• Microservices mit Docker containerisiert und Deployments mit Kubernetes orchestriert, wodurch Deployment-Pipelines verschlankt und die Systemzuverlässigkeit verbessert wurden.
• Proaktives Monitoring und Logging mit AWS CloudWatch und Kibana umgesetzt, um Stabilität und Performance während des Cutovers sicherzustellen.
• Die Zusammenarbeit durch Code Reviews und Peer Reviews verbessert und so Wartbarkeit sowie saubere Coding-Standards gefördert.
• Die Qualität durch umfangreiche JUnit-Tests und detaillierte Testfälle gestärkt, wodurch Fehler frühzeitig erkannt werden konnten.
• Automatisierte API-Tests mit Ready API, Postman und SOAPUI geliefert und Performance-Tests mit JMeter durchgeführt, um die Zuverlässigkeit in Umgebungen mit hohem Transaktionsaufkommen sicherzustellen.

• 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

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

• Mitwirkung an der Entwicklung einer fortschrittlichen RAG-KI-Chat-Anwendung, die mehrere LLM-Modelle integriert und es Benutzern ermöglicht, je nach Aufgabe nahtlos zwischen den Modellen zu wechseln. Dadurch wurde die Benutzererfahrung verbessert, da für verschiedene Anwendungsfälle wie Terminplanung, Buchungssysteme und die Verwaltung komplexer Aufgaben passende und effiziente Lösungen bereitgestellt werden.
• Beteiligung am Entwurf und an der Implementierung einer robusten Backend-Architektur mit Spring AI, die fortschrittliche KI-Funktionen wie intelligente Aufgabenautomatisierung, Sprachverarbeitung und kontextbezogene Empfehlungen ermöglicht. Einsatz von Spring-AI-Tools und Advisors zur Verbesserung der Leistung und Entscheidungsfindung der KI-Modelle.
• Mitarbeit bei der Integration von Vektordatenbanken zur Unterstützung von Embeddings, wodurch die Anwendung Benutzeranfragen besser verstehen und auf Grundlage komplexer Echtzeit-Dateneingaben Aktionen ausführen kann.
• Mitwirkung an der Entwicklung einer nahtlosen und benutzerfreundlichen Frontend-Oberfläche mit React und TypeScript, um eine moderne, responsive und skalierbare Benutzererfahrung auf verschiedenen Plattformen sicherzustellen.
• Unterstützung bei der Implementierung der Zustandsverwaltung mit Redux RTK für einen effizienten Datenfluss und Echtzeitaktualisierungen. Dadurch wurde die Benutzererfahrung in dynamischen Szenarien wie Terminplanung und Aufgabenverwaltung optimiert.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern bei der Definition von Funktionsanforderungen, um sicherzustellen, dass die Anwendung an sich ändernde Geschäftsanforderungen angepasst und in andere Systeme wie Kalender- und E-Mail-Dienste integriert werden kann. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunter Data Scientists und UI/UX-Designer, zur Feinabstimmung der KI-Modelle und zur Abstimmung mit den Projektzielen.
• Mitwirkung an der Sicherstellung der durchgängigen Systemleistung, Sicherheit und Compliance durch die Integration von Authentifizierungsmechanismen, rollenbasierter Zugriffskontrolle und sicheren Kommunikationsprotokollen in Backend und Frontend.

Technologie-Stack und wichtigste Beiträge:

• Java / Spring Boot / Spring AI: Entwicklung von Backend-Services mit Spring AI für intelligente Antworten, Aufgabenautomatisierung und komplexe Workflows.
• React / TypeScript: Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen mit React und TypeScript für ein reibungsloses und skalierbares Frontend.
• Redux RTK: Verwaltung des Anwendungszustands mit Redux RTK für eine optimierte Zustandsverwaltung und dynamische Echtzeitaktualisierungen.
• Vektordatenbanken: Integration von Vektordatenbanken (pgVector) zur Unterstützung von Embeddings und Verbesserung der Leistung von KI-Modellen bei komplexen Anfragen.
• PostgreSQL / Redis: Verwaltung dauerhafter und temporärer Daten mit relationalen und In-Memory-Datenspeichern für Datenintegrität und Geschwindigkeit.
• Kafka: Einsatz von Apache Kafka für ereignisgesteuerte Kommunikation und eine nahtlose Integration zwischen Microservices.
• Spring Security: Sicherung der Backend-Services durch robuste Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen.
• CI/CD und DevOps: Integration kontinuierlicher Integrations- und Deployment-Pipelines für eine schnelle und sichere Bereitstellung von Funktionen und Aktualisierungen.

• Verantwortlich für die gesamte Software-Architektur des Elterngeld-Portals
• iOS- und Android-App mit React Native und Expo, einschließlich Push- und OTA-Updates
• Veröffentlichungen in den Stores über App Store Connect und Google Play Console
• TypeScript-Monorepo für App, Website und Backend, Web mit Next.js und Tailwind
• Eigene Promo-, Gutschein- und Rabattlogik mit Kontakt- und Segmentlogik
• Zahlungen über RevenueCat und In-App-Käufe, Authentifizierung mit BetterAuth
• REST-APIs auf Basis von OpenAPI, PostgreSQL mit Prisma und Drizzle
• Self-Hosting bei Hetzner mit Docker, Coolify, Terraform und GitHub Actions
• Tests mit Vitest, Playwright und visuelle Regressionstests mit Chromatic
• Observability über Grafana Cloud und Fehlerüberwachung mit Sentry
• Performance-Marketing über Meta Ads, gemessen mit eigenem Event-Tracking
• Das Produkt auf 20.000 App-Nutzer mit einer Kaufrate von knapp 12 % ausgebaut
• Geschäftsführer seit 04.2025, verantwortlich für Produkt und Technologie

• 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

• 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

• 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.