GitHub Experten in Germany

Reporting und Controlling mittels Power BI für produktives ERP-System

• Analyse der ERP-Daten und Schnittstellen für die Nutzung in Power BI Dashboards
• Bewertung und Migration bestehender Auswertungen (z. B. Excel) nach Power BI
• Entwicklung eines Berechtigungskonzepts für selektiven Datenzugriff
• Dokumentation und Schulung zur Nutzung und Anpassung der Power BI-Dashboards

Label: Power BI, Excel, SelectLine ERP, Microsoft SQL, SQL Server Management Studio

• Entwicklung von Cloud-Native-Anwendungen, um einen Multi-Vendor-Marktplatz für verschiedene digitale Assets (bspw. NFTs) bereitzustellen
• Konzeption und Betrieb einer Microservicearchitektur mithilfe von Nest.js, MySQL, Redis, Hasura, Algolia, Docker und Serverless
• Konzeption und Betrieb einer Streaming-Data-Architektur mithilfe von Kafka (mit JSON Schemas)
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für das automatisierte Deployment von Anwendungen
• Verprobung und Bewertung neuer Techniken für eine stabilere, schnellere, sicherere und nachhaltigere Entwicklung von Anwendungen
• Aufbau der gesamten Infrastruktur mithilfe von Terraform in AWS
• Integration von Stripe, um den internationalen Zahlungsverkehr zu regeln
• Verwendung von Algolia für die Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern und Halten von internen Meetups
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Diskussion von Architekturentscheidungen der IT-Landschaft und deren Auswirkungen
• Verwendung von Message Queues für die app-interne Kommunikation und Kapselung von Komponenten
• Beratung von internem Personal zur Umsetzung von fachlichen und technischen Anforderungen
• Test Driven Development: Unit-, Integrations- und E2E-Testing mittels JUnit
• Verwendung von Next.js/React mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
• Verwendung von Vue.js mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
• Integration sicherheitsrelevanter Mechanismen (JWT Tokens mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA, Secret Vaults)
• Erstellung von Microfrontends mithilfe von Retool für schnelles Prototyping und Testing von Funktionalität
• Verwendung von nx Monorepo mit nrwl

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
• Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
• Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
• Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ

Teilprojektleitung im agilen IT-Umfeld

Führung eines Softwareentwicklungsteams (10 Mitarbeiter)

• Leitung eines Softwareentwicklungsteams mit 10 Mitarbeitern
• Budgetverantwortung ca. 3 Mio. Euro pro Jahr
• Führung von Mitarbeiter- und Vorstellungsgesprächen
• Verantwortung für die Ressourcenplanung (Budget und Mitarbeiter)
• Digitalisierung einer Weboberfläche
• Regelmäßige Berichterstattung an Kunden und Stakeholder (C-Level)
• Produktmanagement: Produktstrategien entwickeln und umsetzen; Anforderungen definieren, um die Produktentwicklung zu steuern
• Produktentwicklung & kontinuierliches Testen effizient gestalten, Feedback- und Compliance-Punkte schnell berücksichtigen
• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern & verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
• Projekterfahrung in einem energiewirtschaftlichen Unternehmen, einschließlich der Funktionsweise von Energiemärkten, den Grundlagen der Energieerzeugung und -verteilung sowie den aktuellen Herausforderungen und Entwicklungen in der Branche
• Projekterfahrung im Bahnwesen - darunter die Struktur und der Betrieb von Bahnsystemen.
• Projekterfahrung innerhalb des 16,7-Hz-Bahnstrom-Bereichs inkl. Kenntnisse der regulatorischen Prozesse
• Formulierung des Teilprojektauftrags und des Projektsteckbriefs nach dem Projektstandard gemeinsam mit der Projektleitung
• Steuerung der Leistungserbringung gemäß Projektauftrag
• Planung und Steuerung personeller Ressourcen inklusive Budgetplanung für das Teilprojekt
• Sicherstellung der Arbeitsfähigkeit der Teilprojektbeteiligten, z. B. durch Beantragung von Zugängen und Dokumenten für das Teilprojektteam
• Planung und Steuerung für das jeweilige Teilprojekt (Time, Scope, Budget) inklusive der Erstellung der notwendigen Dokumente
• Abstimmung mit dem Fachbereich und Product Owners zur Planung des Teilprojekt-Scopes und der entsprechenden Implikationen
• Durchführung der Meilensteinplanung gemäß dem vereinbarten Vorgehensmodell
• Aufwandsschätzung und Unterstützung des Teilprojektcontrollings sowie des Gesamtprojektcontrollings bei der Vorschau und Planung
• Berichterstattung des Teilprojektstatus (gem. Statusfolienvorlage) inkl. Fortschritt (gem. Fortschrittsmessung)
• Analyse, Vorbereitung und Adressierung von Handlungs- und Entscheidungsbedarfen
• Eskalation von Teilprojektanliegen an die Projektleitung
• Erstellung und Steuerung von Change Requests (CR)
• Qualitätsbewertung der erbrachten Aufgabenpakete aus Projektmanagement-Perspektive (Time, Scope und Budget)
• Umsetzungssteuerung der übergreifenden Vorgaben und Anforderungen im Teilprojekt. Dabei unterstützen die Querschnittsfunktionen auf fachlicher und technischer Seite.
• Identifikation, Steuerung, Dokumentation und Kommunikation von Chancen, Risiken und Abhängigkeiten im Teilprojekt und teilprojektübergreifend
• Unterstützung der Projektleitung bei der Erstellung des Gesamtprojektplans und der Gesamtstatusberichte
• Vorbereitung und Steuerung der Inbetriebnahme inkl. der erforderlichen Dokumente und Schutzbedarfsfeststellung

Scrum Masterin im agilen IT-Umfeld zur Unterstützung eines Softwareentwicklungsteams im Fullstack-Bereich (7 Leute)

• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern & verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
• Einführung der ausgewählten Scrum-Methode, inklusive der erforderlichen Events, Meetings, Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Burndown Charts), Metriken sowie die Durchführung der erforderlichen Trainings im agilen IT-Umfeld
• Vorbereitung von Scrum-Events wie Daily, Retrospektiven, Review, Sprint-Planning, Estimation und Refinement (agile Arbeitsweise)
• Moderation von Retroperspektiven und Beseitigung von Hindernissen, um Team und Produkt voranzubringen
• Aufbereitung von Maßnahmen und Retros via Whiteboard und Figma
• Anwendung und Verbesserung von agilen Methoden wie Kanban, Scrum, SAFe oder Scrum of Scrum
• Nachverfolgen der "Definition of Done" und "Definition of Ready" für alle Arbeitsergebnisse des Entwicklerteams
• Beratung zum Informationsfluss und zu Kommunikationsverbesserungen zwischen Product Owner und Projektteam
• Erfahrung mit Automatisierung, Validierung wie Pflichtfeldprüfung, Benachrichtigungsfunktionen, Erstellung von Filtern, Boards und Reports via JQL und Aufsetzen der Cycle Time
• Verwendung von Jira & Confluence
• Aufsetzen einer Fortschrittsmessung für das Projektmanagement, um Team-Plan- und Team-Ist-Kapazitäten sowie tatsächliche Aufwände für User-Stories transparent abzubilden
• Messung des Teamfortschritts: Erstellung der Team-KPIs: "Velocity", "Burn-Down-Chart", "Throughput", "Kosten", "Quality", "Scope"
• Auswertung agiler Metriken, Prozessmanagement und Prozessmodellierungsmethoden (BPMN, EPK, UML)
• Kommunikations- und Moderations-Know-how
• Methodenkompetenz in Konfliktgesprächen unter Beweis gestellt

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

• Optimierung und Beschleunigung unserer GitLab-CI-Pipeline

• Konzeptarbeit für den PoC des Zero-Trust-Systems

• Erweiterung des Policy-Engine-Backends in Go

• Erweiterung des Policy-Testing-Mechanismus in Python

• Architekturelle Gestaltung der PEP-Komponente von Zero Trust

• Dokumentation des Produkts

• Technologien: Zero Trust, Go, Python, GitLab CI, Docker, JWT, Domain-Driven Design

• Weiterentwicklung der bestehenden E-Commerce-Plattform auf Basis von SAP Commerce (Hybris), um den wachsenden Anforderungen des digitalen Handels gerecht zu werden.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Performance des Backends, wodurch die Plattform auch bei hoher Benutzerlast stabil und effizient blieb.
• Entwicklung und Integration neuer OCC REST APIs und Services für modulare Erweiterungen und flexible Anpassungen, um neue Funktionen schnell zu implementieren.
• Optimierung von Datenflüssen und Schnittstellen, was die Effizienz der Plattform und die Systemleistung erheblich steigerte.
• Sicherstellung einer wartbaren und skalierbaren Codebasis durch den Einsatz von Clean Code-Prinzipien, bewährten Design Patterns und einer zukunftssicheren Architektur.
• Reduzierung der Fehlerquote durch umfangreiche Tests mit JUnit, Mockito und Lasttests mit Gatling, ergänzt durch die Einführung automatisierter Testprozesse.
• Verbesserte Systemleistung durch gezielte Refactoring-Maßnahmen und effiziente Datenbankabfragen, insbesondere zur Handhabung von Spitzenlasten.
• Einsatz moderner Cloud- und Monitoring-Tools wie Kubernetes, Google Cloud Platform (GCP) und Grafana, um eine stabile und überwachte Infrastruktur sicherzustellen.
• Deutliche Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform, die nun den Anforderungen eines dynamischen und wachsenden E-Commerce-Marktes gerecht wird.

Projektziel: Durchführung von Systemtests und Validierung industrieller Kommunikations- und Steuerungssysteme einschließlich Anforderungsdefinition und -verifikation.

Verantwortlichkeiten:

• Testplanung, Testdurchführung
• Teststrategie, Testfälle und Testspezifikationen
• Requirements-Analyse
• Sicherstellung der Traceability zwischen Anforderungen, Testfällen und Defects
• Durchführung von Regressions- und Integrationstests
• Defect-Analyse
• Simulation und Validierung
• NetSniffer Wireshark
• Unterstützung der Testautomatisierung (Python, CI/CD)
• Reporting
• Stakeholder-Koordination und agile Zusammenarbeit (Scrum / SAFe / Kanban)
• V-Modell
• Automatisierung CI/CD mit Python, Groovy und Frameworks (Selenium, PyTest)

Technologien:: CAN, Modbus, Ethernet, PLC, PROFINET, Codebeamer ALM, Scrum, SAFe, MS Teams, Git, CI/CD mit GitLab CI und TeamCity, Windows Batch, FAS, Wireshark, Python, Enterprise Architect (EA), KI-Tools (z.B. ChatGPT, Microsoft Copilot), VS-Code, Tia Portal, SCL, Python (Selenium, PyTest)

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

• LLM-basierte Funktionen zur automatisierten CO₂e-Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten (70 % Reduktion)

• Agentic-AI-Pipeline für die automatisierte Berechnung von Scope-3-Emissionen mit 150.000+ validierten Datensätzen

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Berechnungen des CO₂-Fußabdrucks in ERP- und ESG-Systemen

• ML-Algorithmen zur Vorhersage von Emissionshotspots und zur Optimierung des Produktdesigns

• Automatisierte Datenvalidierungs-Pipelines mit NLP zur Qualitätssicherung von CO₂e-Datensätzen

• Leitung eines 15-köpfigen cross-funktionalen Teams zur Entwicklung von 10+ AI-Features

• Strategische Produktplanung und AI-Roadmap mit 35 % kürzerer Time-to-Market

• Stakeholder-Management mit DAX-Unternehmen (40 % höhere Zufriedenheit, 95 % Retention)

• Termingerechte Projektumsetzung mit 95 % Budgeteinhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

• Agile Methoden (Scrum, Kanban) mit kontinuierlicher AI/ML-Integration (25 % mehr Team-Velocity)

• Product-Market-Fit für AI-Features durch A/B-Testing und Analytics (60 % höhere Adoption-Rate)

• Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
• Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
• Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
• Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
• Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
• Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
• Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.

• 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

• Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
• Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
• Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.