Helm Experten in Berlin

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

• Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.

• Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.

• Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.

• Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.

• Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.

• Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Schlagwörter: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
• k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
• Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

• Microservices in Kotlin und Spring Boot entwickelt und ausgeliefert, AWS Secrets Manager integriert, um Zugangsdaten zu sichern, und Netzwerkaufrufe dank Spring Cache verringert.
• Kafka-Consumer mit Spring Kafka überarbeitet und mittels semaphore-basierter Rückdrucksteuerung begrenzt, um Datensätze zu kappen und Heap-Speicher auch bei Lastspitzen stabil zu halten; auf Batch-Upserts umgestellt, um Datenbankzugriffe zu reduzieren; Testcontainers-Integrationstests für Kafka und Datenbank hinzugefügt, um künftige Änderungen zu erleichtern.
• Finanzabstimmungs-Workflow in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen automatisiert, wodurch das Buchhaltungsteam wöchentlich mehr als 16 Stunden spart.
• End-to-End-Testframework für Zahlungsprozesse in Robot (Python) entworfen und dockerisiert, mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; in GitLab CI integriert (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80 % zu erhöhen.
• End-to-End-Beobachtbarkeit mit Datadog umgesetzt, indem Services mit Datadog APM instrumentiert, Metriken und Logs korreliert, Dashboards bereitgestellt und Monitore mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalie-Erkennung erstellt wurden, um die Zuverlässigkeit zu stärken und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• Eine hybride Kubernetes-Plattform über Bare Metal und Cloud aufgebaut und betrieben, um Multi-GPU-Workloads, die Isolation von Sicherheitszonen und Disaster Recovery zu validieren.
• Selbst gehostete KI-Coding-Agenten im Git-Workflow der Plattform betrieben – von der Bearbeitung von Issues bis zur Prüfung von Pull Requests; jede Änderung wird in CI durch Manifest-Diffs und Policy-Prüfungen abgesichert.
• Eine Plattform für Sensorfusion und GPU-Edge-Inferenz mitentwickelt, die vom European Defense Tech Hub aus 50 Lösungen für Feldtests ausgewählt wurde.

OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.

• Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
• Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
• Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
• Support für unser Produkt und On-Call-Duty
• Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
• Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
• POC für neue Ideen entwickeln
• Wartung und Erweiterung des Backends
• DevOps-Aufgaben
• Kubernetes-Update ausführen
• Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
• Helm Charts entwickeln und anpassen
• ArgoCD anpassen und updaten
• CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln

• Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
• Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
• Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
• Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
• Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
• Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden

• Neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und bestehende sowie geplante Services ersetzt
• Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Bereiche

Tech-Stack:

• Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
• Backend/Frontend: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
• DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD

• Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero

• Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management

• Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte

• Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)

• (Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden

• Leitung der Engineering-Organisation mit 45 Ingenieuren in 8 Teams und gleichzeitige Rolle als Leiter Backend
• Bewältigung kritischer organisatorischer Herausforderungen wie isolierte Abteilungen, fehlende Engineering-Prozesse und fehlende technische Strategie
• Umfassende Engineering-Führung in Personalmanagement, Organisationsgestaltung und strategischer Planung übernommen
• Vorantreiben der Plattformmodernisierung, einschließlich Migration auf ein neues Python-Backend, Implementierung von React-Micro-Frontends und Umstellung auf ereignisgesteuerte Architektur
• Aufbau eines Frameworks für technische Exzellenz durch Architecture Decision Records, RFC-Prozesse und umfassendes Technologieroadmapping
• Umwandlung des Engineerings in einen integrierten Geschäftspartner durch Aufbau von Kollaborationskanälen mit dem Produktmanagement und den Customer-Operations-Teams
• Verringerung der in die Produktion gelangten Fehler um 50 % und Erhöhung der Testabdeckung in Altsystemen
• Erreichen von 100 % der Q2-Roadmap durch realistische Planung und verbesserte Schätzgenauigkeit
• Einführung einer KI-Engineering-Strategie, Erarbeitung von Richtlinien, Bereitstellung von Tools und Schulung des Teams in Prompt Engineering und agentenbasierten Workflows
• Einsparung von 10.000 € pro Monat durch Infrastrukturoptimierung, einschließlich Migration von AWS IoT zu RabbitMQ und Stilllegung von Altsystemen
• Verbesserung des Team-Engagements von 60 % auf 100 % Umfragebeteiligung und Steigerung der eNPS-Werte der Teamleiter
• Aufbau eines Hochleistungsteams durch strategische Einstellung von Python-, Go- und Frontend-Entwicklern und Verbesserung des Onboardings
• Implementierung des Übergangs zu selbstorganisierten, cross-funktionalen Teams