Google App Engine Experten in Deutschland

Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.

Hauptaufgaben:

• Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
• Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
• Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
• Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
• Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
• Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
• Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
• Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team

Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL

• Grundlagen des Cloud Computing & Architektur: Fundiertes Wissen zu den zentralen Cloud-Konzepten, einschließlich der drei Service-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS) und der verschiedenen Bereitstellungsmodelle (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud).
• Moderne Anwendungsbereitstellungsstrategien (GCP-Fokus): Einführung in das GCP Application Hosting-Spektrum, einschließlich virtueller Maschinen, Container (Kubernetes und Cloud Run), Platform as a Service (App Engine) und serverlosem Computing (Functions as a Service - FaaS).
• Datenmanagement & Big Data Analytics: Umfassende Darstellung der Cloud-Speicheroptionen (Object, Block, File) und Datenbanklösungen, einschließlich relationaler (Cloud SQL), NoSQL (Firestore, Bigtable, Memorystore) und serverlosem Enterprise-Data-Warehousing (BigQuery).
• DevOps und Infrastruktur-Automatisierung: Kenntnisse in DevOps-Prinzipien, einschließlich Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD), Infrastructure as Code (IaC) mit Tools wie Terraform, und Implementierung von effektivem Monitoring und Logging für Systembeobachtbarkeit.
• Neue Technologien & verantwortungsbewusste Cloud-Nutzung: Fokus auf wichtige Themen wie Cloud und IoT-Sicherheit, Identity and Access Management (IAM), Datenschutz und ethische Aspekte bei Cloud- und Massendaten-Sammlung.

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

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

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

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

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, 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), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

• Baute ein leistungsstarkes Native-App-Team (Android & iOS) von Grund auf und leitete es
• Modernisierte die Finanzanwendung mit neuen Funktionen unter Einsatz von Kotlin, Java und Spring Boot Microservices
• Führte Backend-Services ein und skalierte diese, um sichere, stark frequentierte Finanztransaktionen für Millionen von Nutzern zu ermöglichen
• Verbesserte die Entwicklungseffizienz mit maßgeschneiderten Tools für Crash-Reporting, CI/CD-Pipelines und Release-Management
• Leitete Recruiting, Coaching und Mentoring von Entwicklern und förderte deren berufliches Wachstum sowie abteilungsübergreifende Zusammenarbeit

In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.

• Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
• Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
• Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
• Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
• Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.

• Selbstständige Tätigkeit als Software-Entwickler

• Entwurf und Bereitstellung von Best Practices für Datenmodellierung mit dbt, einschließlich Changing Dimensions, Umgang mit spät eintreffenden Daten und Tests
• Entwurf des Ingestion-Flows von anderen Systemen nach S3 und Redshift
• Entwurf und Implementierung neuer Partitionen für Dagster und inkrementelles Laden mit dbt
• Übersetzung von fachlichen Anforderungen in technische Architekturen
• Einarbeitung und Anleitung von Junior-Teammitgliedern

• Hybride Rolle als erster Softwareentwickler im Unternehmen, um die Organisation aufzubauen, technische Grundlagen zu schaffen und das Management in organisatorischen Fragen zu beraten.
• Aufbau der SaaS-Plattform-Architektur, Auswahl von Sprachen und Tools sowie Design von Prozessen, um Kunden schnell und zuverlässig Mehrwert zu liefern.
• Entwurf und Implementierung einer Build- und Continuous-Deployment-Pipeline mit Multi-Tenant-Ansatz zur extremen Skalierung der SaaS-Plattform.
• Einführung erster ITSM- und Support-Prozesse, Bereitstellung von Monitoring und Alarming sowie Mitwirkung im On-Call-Team.
• Vorschlag neuer Ansätze zur Skalierung der Plattform und Verbesserung von Backend-Schnittstellen, um Bugs und Kommunikationsaufwand zu reduzieren.
• Mentoring neuer Mitarbeiter und eine vertrauensvolle Teammitgliedschaft sowie Rolle als informelle Führungskraft.
• Durchführung von Interviews für technische Positionen.
• Verwendete Technologien: TypeScript, Node.js, Bash, Google Cloud Platform (App Engine, Cloud Run, Cloud Functions, Google Endpoints, Firebase), GitHub Actions, Docker, Terraform, MongoDB, Firebase, REST-APIs, GraphQL.

• Leitete Entwicklungsaktivitäten für Unternehmensanwendungen, verantwortete Design, Planung und Lieferung zur Erreichung der Unternehmensziele.
• Entwickelte und implementierte Microservices mit Java/JavaEE, Kotlin, Spring Boot und Kafka unter Verwendung synchroner und asynchroner Kommunikation, wodurch eine pünktliche Lieferquote von 95 % erreicht wurde.
• Entwickelte Microservices in Golang mit Frameworks wie Gin, GORM und Viper für leistungsstarke Anwendungen.
• Wartete RESTful- und GraphQL-APIs und ermöglichte so nahtlose Integration mit Unternehmensanwendungen.
• Nutze gRPC für sichere und effiziente Service-zu-Service-Kommunikation in Microservices und verringerte die Latenz.
• Verwendete SQL-Datenbanken (MySQL, PostgreSQL) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Redis).
• Integrierte Publisher-Subscriber-Systeme und Message-Queue-Architekturen (SQS, Kafka).
• Konfigurierte sichere Authentifizierungs- und Autorisierungssysteme (OAuth 2.0, OpenID Connect) mit AWS Cognito und Spring Security.
• Entwarf skalierbare Patterns wie API Gateway, Circuit Breaker, Saga, CQRS und Event Sourcing zur Steigerung von Zuverlässigkeit und Performance.
• Entwickelte Middleware-Lösungen zur Integration komplexer APIs und Drittanbieterdienste für nahtlose Systeminteraktionen.
• Realisierte cloud-native Architekturen mit AWS-Services wie S3, EC2, Lambda, API Gateway, RDS, DynamoDB, SNS, SQS, EKS, ECR und ECS.
• Implementierte eine zentralisierte CI/CD-Pipeline und reduzierte die Bereitstellungszeit durch Automatisierung und Standardisierung um 80 %.
• Integrierte Observability-Tools wie Prometheus, Grafana, Datadog und CloudWatch und verbesserte so Monitoring und Troubleshooting.
• Automatisierte Infrastructure-as-Code-Bereitstellung mit Terraform und sicherte konsistente und skalierbare Umgebungen für Entwicklung, Tests und Produktion.
• Verbesserte Logging- und Visualisierungsfunktionen mit dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
• Optimierte Release-Prozesse für effiziente und fehlerfreie Deployments, was zu einer 30%igen Reduzierung von Fehlern in der Produktion führte.
• Migrierte Services in die Cloud und überführte Legacy-Systeme in eine Cloud-Umgebung zur Verbesserung von Skalierbarkeit und Performance.
• Automatisierte Infrastrukturaufgaben mit Python und optimierte so Workflows wie S3-Datei-Uploads und SQS-Event-Verarbeitung.
• Erstellte Python-Skripte zum lokalen Testen von AWS-Services mit LocalStack und erreichte dabei 98% Genauigkeit.
• Entwarf und architekturierte groß angelegte, skalierbare Enterprise-Anwendungen, führte End-to-End-, Unit- und Integrationstests durch und reduzierte die Produktionsfehler um 25%.
• Entwarf und entwickelte Webanwendungen mit Angular, HTML, CSS und JavaScript.
• Integrierte erweiterte Sicherheitsmaßnahmen in die DevSecOps-Pipeline, darunter SAST mit SonarQube, DAST mit OWASP ZAP, Schwachstellenscans mit Snyk und Container-Image-Scanning via Trivy.
• Betreute über 5 Junior-Entwickler in Java, Kotlin und Microservices und steigerte die Teamproduktivität innerhalb von sechs Monaten um 20%.
• Führte Workshops zu moderner Architektur, DevOps und Cloud-Integrationspraktiken durch und verbesserte die Teamkompetenz.

• Entwicklung von ERP-Software für das B2B-Lieferkettenmanagement mit Buchhaltung, Bestandsverwaltung und KI-gestütztem Lagerverwaltungssystem, integriert mit EDI-Modulen
• Entwicklung nativer Android- und iOS-Apps
• Einrichtung von Linux-Servern, VMWare ESX und MySQL 8 Server
• Cloud-Bereitstellung mit AWS (EC2, RDS, S3) und Ionos
• Erfahrung im Aufbau von CI/CD-Pipelines mit Tools wie Jenkins, GitLab CI
• Unterstützung von B2C-Softwareentwicklungsprozessen in internationalen Teams

• Implementation hierarchieübergreifendes Kennzahlensystem und Shopfloormanagement (SFM)
• Aufbau und Begleitung von strukturierten hierarchieübergreifenden Problemlöseprozessen
• Erarbeitung von Strategien und Organisationsformen in der wertstromorientierten Führung
• Austaktung von Montagebändern mit variantenreichen Fahrzeugen und Motoren inkl. SAB-Erarbeitung
• Materialbereitstellung entlang der Montagebänder inkl. Belieferung und Bedarfsmeldung sowie Aufbau von Kommissionierung, Supermarkt und Route
• Einführung von GAB & GAE, Verbesserung von Rüstzeiten und Aufbau einer Maschinenbelegungsplanung
• Konzeption und Einführung einer Werkerführung für Montage (inkl. Abstimmung mit Programmierern)
• Taskforce Verteilung von Halbleitern mit Konsolidierung globaler Bestände, Bedarfe und Lieferketten
• Verbesserung der Qualität über 6σ-Analysen und Standards von Textildruck-Maschinenparametern
• Reorganisation von Abstimmungsprozessen im Vertrieb

• Unter den Marken Web.de, GMX, 1&1 und Mail.com werden E-Mail- und Cloud-Dienste angeboten, die täglich von Millionen auf dem iPhone genutzt werden.
• Im Rahmen eines zehnköpfigen Teams neue Funktionen hinzugefügt, veralteten Code refaktoriert und die Testabdeckung erhöht.
• Funktionen: E-Mail- und Cloud-Zugriff, E-Mails verfassen, E-Mail- und Cloud-Synchronisation, News, Kontakte, Verwaltung mehrerer Konten, Synchronisation, Benachrichtigungen, Premium-Funktionen, Werbung.
• Verwendete Technologien: UIKit, SwiftUI, Combine, VIPER, Unit-Tests, UI-Tests, Snapshot-Tests, Fastlane, CocoaPods, MailCore.

• Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
• Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
• Zuständig für Webinar:
• IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
• IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
• IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
• Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
• Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
• Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
• Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
• Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
• Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
• Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)