Grafana Experten

• Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
• CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
• LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React

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

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

• Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
• Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
• Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
• Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
• Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
• Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
• Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
• Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
• Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
• Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

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.

• IT-Systeme: Azure DevOps, SharePoint, Opal/Repost, JustinMind, Monday, SAP

• Analyse der Anforderungen an die Filialsoftware

• Koordination interkultureller Teams

• Teilweise agile Projektorganisation

• Stammdatenverwaltung / DMS

• UI/UX-Design und Mockup-Erstellung

• Anforderungsdokumentation

• Digitalisierung von Unterschriften

• Stakeholder-Management und Workshop-Moderation

• Abrechnung / Banküberweisung

• Business Analyse / Requirements Engineering

Workflow-Automation-SaaS für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freelance-Engagement mit Reporting an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interim-Mandat, zweimal verlängert durch den KI-Aufbau; verantwortlich für ein Produkt-Squad und Coaching der anderen Produktmanager im Prozess.

• Generative-KI-(LLM)-Integration ins Kernprodukt geleitet: von LLM-gestützten Schritten über Workflow-Erstellung in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu dynamischen, von KI gesteuerten Workflows, ausgeliefert hinter Eval-Gates mit Human-in-the-Loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31 % aller neuen Workflows, und die mediane Time-to-first-Workflow fiel von 3 Tagen auf 4 Stunden.
• KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on mit Preis pro ausgeführtem Automatisierungsschritt verpackt und gemeinsam mit Sales und Marketing positioniert: rund 800.000 € zusätzlicher ARR im ersten Jahr, und Accounts, die das Produkt einführen, hatten 1,8 Prozentpunkte weniger Churn.
• Roadmap end-to-end verantwortet: quartalsweise Planung auf Basis von Feature-Requests durch eine outcome-basierte Rolling Roadmap mit Quartals-Wetten und klaren Kill-Kriterien ersetzt, monatlich an das Executive Team und quartalsweise an den Vorstand präsentiert.
• Das Product-Management-Operating-System neu aufgebaut: wöchentliche Customer-Discovery-Routine inkl. Workshop-Moderation, RFC-/Decision-Doc-Reviews und eine einheitliche quartalsweise Metrics-Story; vier Product Manager gecoacht, eine Person während des Mandats zum Senior befördert.
• Engagement wie geplant abgeschlossen: permanente VP Product eingestellt und eingearbeitet, Prozess-Playbook und Roadmap übergeben und planmäßig im Juni 2026 ausgeschieden.

• 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.

• 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.

• Entwickelte cloud-native Enterprise-Anwendungen auf der SAP Business Technology Platform mit Node.js, SAP UI5 und RESTful APIs und lieferte Lösungen in den Bereichen Trainingsmanagement, Beschaffung, Mitarbeiterinformationen und Logistik
• War der Hauptentwickler für Wartung, Erweiterung und Produktionssupport von drei Enterprise-Anwendungen, lieferte neue Funktionen, behob Produktionsprobleme und stimmte Releases mit den Fachbereichen ab
• Erfahren im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools wie Microsoft Copilot, um die Feature-Entwicklung zu beschleunigen, Code zu erzeugen, Lösungen zu prototypen und bei Migration und Modernisierung von Anwendungen zu unterstützen
• Entwarf Backend-Services, Domänenmodelle und SAP Fiori/UI5-Oberflächen und implementierte Geschäftsabläufe, rollenbasierte Zugriffssteuerung, Validierungen, Terminplanung, Reporting sowie Import-/Exportfunktionen für Daten
• Entwarf und integrierte Enterprise-Services mit SAP SuccessFactors, SailPoint, ERP-Systemen und externen Learning-Management-APIs, einschließlich automatisierter Synchronisierung für über 11.000 Benutzerdaten
• Entwarf und implementierte AMQP-basierte ereignisgesteuerte Services zur Verarbeitung von bis zu 500 RFID-Paket-Scan-Events pro Tag für eine Logistikanwendung
• Verwaltete Deployments und den Applikationsbetrieb mit CI/CD-Pipelines, SAP Solution Manager, SAP BTP Cockpit, Kibana und Cloud-Monitoring-Tools, führte Root-Cause-Analysen durch und behob Produktionsvorfälle
• Verwaltete Anwendungsabhängigkeiten durch die Behebung von npm-Paketversionskonflikten und die Beseitigung kritischer und hoher Sicherheitslücken, um Produktionskonformität und Anwendungsstabilität sicherzustellen
• Arbeitete eng mit Architekten, Fachanwendern, SAP-Governance-Teams und verteilten Agile-Teams bei technischem Design, Code-Reviews, Sprint-Planung, Dokumentation und Softwareauslieferung zusammen

• 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.

Embedded Analytics & KI-gestützte BI

Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.

Entwicklung eines KI-Agenten mit Function-/Tool-Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.

Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.

Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.

Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID

• Kubernetes: EKS-Management, Cluster-Upgrades und Verbesserungen der Stabilität, Reviews und Updates von Infrastructure as Code, AWS-Support und Kostenoptimierung.