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Re-Platforming eines E-Commerce-Shops auf Microservice-Architektur

• Ziel: Ablösung eines veralteten Shopware-Systems durch eine skalierbare, zukunftssichere Lösung auf Basis von Microservices und einer Headless-Architektur.
• Führte eine umfassende Architekturberatung durch und definierte die Microservice-Grenzen auf Basis einer Headless-Architektur mit commercetools als PIM/OMS und Next.js als Frontend-Lösung.
• Entwickelte und integrierte mehrere dezentrale Services (z. B. Internationalisierung, Personalisierung).
• Übernahm die Konfiguration zentraler Drittanbietersysteme wie Contentstack und Algolia.
• Realisierte eine stabile Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud mit Monitoring über Grafana.

Technologien: commercetools, Next.js, Contentstack, Algolia, Google Cloud, Grafana, TypeScript, Shopware

Entwicklung einer internationalen E-Commerce-Plattform

• Ziel: Entwicklung einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und internationalen E-Commerce-Plattform.
• Definierte eine skalierbare, performante und wartbare Softwarearchitektur, die als Grundlage für die internationale Expansion der Plattform diente.
• Wählte einen Best-of-Breed-Technologie-Stack, der die Entwicklung eines erstklassigen Shops ermöglichte und den Entwicklungsaufwand für neue Features um 30 % reduzierte.
• Stellte die nahtlose Integration kritischer Drittanbieter-Systeme (PIM, CRM, ERP) sicher, um durchgängige Geschäftsprozesse und eine einheitliche Datenbasis zu gewährleisten.
• Implementierte umfassende Tracking- und Analysetools zur kontinuierlichen Performanceüberwachung und Optimierung der Customer Journey.

Technologien: React.js, Next.js, commerceTools, Algolia, Salesforce, Heroku, CI/CD, PHP, Google Analytics

KI-gestützte Personalisierung und Customer-Data-Plattform im E-Commerce

• Ziel: Ablösung statischer Inhalte durch eine dynamische, KI-basierte Personalisierungsstrategie zur Steigerung der Nutzerrelevanz und Automatisierung von Marketingprozessen.
• Konzipierte und baute eine Customer-Data-Plattform zur Aggregation und Zusammenführung von Kunden- und Analyticsdaten aus verteilten Quellen.
• Implementierte eine automatisierte Kategorisierung von Kundenprofilen als Grundlage für die Ausspielung personalisierter Inhalte und Produktempfehlungen im Shopware-Frontend.
• Entwickelte einen Semantic-Similarity-Algorithmus auf Basis von Python und OpenAI zur Berechnung von Produkt- und Inhaltsähnlichkeiten aus Nutzerprofilen.
• Realisierte die technische Anbindung von Retail-Media-Plattformen zur Steuerung externer Werbeplatzierungen entlang der Customer Journey.

Technologien: Shopware 6, Python 3, OpenAI, Elasticsearch, PHP, Symfony, Twig

Shopware-Tracking- & Consent-Architektur (DSGVO) für 4 Onlineshops

• Ziel: Aufbau einer einheitlichen, DSGVO-konformen und shopübergreifenden Tracking-Infrastruktur mit zentralem Consent Management über mehrere Shopware-Instanzen.
• Definition eines umfassenden Tracking-Guides und Entwicklung einer modularen Architektur, kompatibel über mehrere Shopware-Versionen hinweg.
• DSGVO-konforme Integration von Usercentrics und Adobe Launch über einen zentralen Tag Manager.
• Vollständiges Tracking-Setup (Page, Order, Product, User) inkl. partnerspezifischem Tracking (Emarsys, Channelpilot u.a.).
• Detailliertes Event- und Error-Tracking zur proaktiven Identifikation technischer Abbrüche.

Technologien: Shopware, Adobe Analytics, Usercentrics, Tag Manager, PHP, MySQL, DSGVO

KI-/LLM-Suchmaschine mit RAG und Hybrid Search (Python, Elasticsearch)

• Ziel: Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine mit RAG-Architektur und Hybrid Search zur präzisen Vermittlung von Dienstleistern aus über 500.000 Unternehmensdatensätzen.
• Entwicklung einer automatisierten Daten-Pipeline (Web Scraping + LLM), die Unternehmensdaten kontinuierlich crawlt und mittels LLMs in strukturierte Formate überführt.
• Implementierung eines RAG-Workflows inkl. Vektorisierung für semantische Suche zur Steigerung von Suchgenauigkeit und Relevanz.
• Konfiguration und Fine-Tuning von Elasticsearch für Hybrid Search (Vektor- + Keyword-Suche).
• End-to-End-Entwicklung von Backend-API, Frontend und Deployment auf Live-Servern.

Technologien: Python, FastAPI, Elasticsearch, LLM, RAG, React, Docker, Web Scraping

KI-/Computer-Vision-System (Python, ML) – Objekterkennung unter schwierigen Bedingungen

• Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Erkennungssystems mit zuverlässiger Performance auch bei Regen, Nebel, Schnee und Dunkelheit.
• Aufbau und Annotation eines umfangreichen Trainingsdatensatzes inkl. schwieriger Bedingungen.
• Training eines YOLO-basierten Objekterkennungsmodells; systematische Fehleranalyse und Optimierung von Datenqualität und Preprocessing.
• Stakeholder-Abstimmung über regelmäßige Status-Updates.

Technologien: Python, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, YOLO, OpenCV

• Konzeption neuer Apps sowie Weiterentwicklung und Betrieb von 29 Angular-Apps für die digitale Schadenmeldung im Nx-Monorepo
• Pflege und Weiterentwicklung einer gemeinsamen Komponentenbibliothek mit ca. 300 Bibliotheken für mehrere Produktteams
• Migration aller Apps auf ein neues Designsystem inkl. zugehöriger Komponentenbibliothek und systematischem Refactoring
• Weiterentwicklung und Pflege der CI/CD-Pipelines (Jenkins, Azure DevOps, Terraform, AWS)
• Eigenverantwortliche Releases inkl. Branch-Verwaltung, Versionierung, PR-Koordination und Produktivsetzung
• Implementierung und Pflege des Trackings (Adobe Analytics)
• Umsetzung der Barrierefreiheit nach BFSG/WCAG
• Testgetriebene Entwicklung (TDD) mit Jest und Cypress
• Code-Reviews, Mentoring und Etablierung von Best Practices im Team
• Technologien: TypeScript, Angular 16–20, RxJS, NgRx, Nx (Monorepo), npm, HTML, (S)CSS, Storybook, Jest, Cypress, Cucumber, Husky, Node.js, Git, AWS, Azure DevOps (Repos & Pipelines), Jenkins, Terraform, TDD, BFSG, WCAG, Nexus, IntelliJ, Adobe Analytics

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Verbesserte die KI-Modell-Überwachungslösung, um einen Vergleich von Modellversionen und eine umfassende Nachverfolgung von Eingangsvariablen mit relativen Drift-Metriken für eine vollständige Überwachung zu ermöglichen.
• Entwickelte eine maßgeschneiderte LLM-Lösung, um das Zertifikat für Wareneingänge zu automatisieren und eine nachgelagerte Analyse zu ermöglichen.
• Verbesserung von Digital-Twin-KI-Modellen zur Unterstützung der Modellvalidierung.

Skills: Python, Statistische Berechnung, Large Language Models (LLM), Machine-Learning-Engineering, Natural Language Processing (NLP), Data Wrangling, Datenvisualisierung, Statistische Auswertung.

Tools: Python-Programmierung, Snowflake, Databricks, Microsoft Powerapps, Powerautomate, PowerBI, Scipy, Seaborn, Scikit-Learn.

• Entwarf und implementierte ein produktionsreifes GraphRAG-System mit Neo4j, Embeddings und Multi-Hop-Reasoning für über 120 Mio. Knoten, steigerte die Antwortgenauigkeit um 32 %, verringerte Halluzinationen um 41 % und senkte die Abruflatenz um 38 %.
• Entwickelte und implementierte ein Enterprise-Agenten-Ökosystem mit Model Context Protocol (MCP), das interne APIs, Datenbanken und Services als sichere aufrufbare Tools für autonome Workflows und Systemintegration bereitstellt.
• Konzipierte und setzte einen produktionsreifen E-Mail-Routing-Agenten auf LLM-Basis mit Microsoft Graph API, MCP und Azure OpenAI ein, erreichte 96 % Routing-Genauigkeit, senkte den manuellen Triage-Aufwand um 65 % und verkürzte die Reaktionszeiten von 18 Stunden auf unter 4 Stunden.
• Implementierte Selbstkorrektur-Pipelines für autonome Agenten mittels iterativer Feedback-Schleifen (Ralph Wiggum), was eine zuverlässige Fehlererkennung, automatisierte Behebung und produktionssichere Ausführung ermöglicht.
• Entwickelte eine multimodale semantische Suchplattform mit multimodalen LLMs und Vektor-Embeddings, ermöglichte semantisches Auffinden von über 250 000 Bild- und Video-Assets und verbesserte die Trefferquote um 48 %.

• Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
• On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
• Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
• Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
• Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.

• Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die Event-Driven-Architektur
• Konzeption und Implementierung von Prototypen
• Einführung strukturierter Workflows und Verankerung in einer soliden Teststrategie
• Team: Kleines spezialisiertes Team (3-5 Personen) von der Analyse bis zur Implementierungsreife
• Dokumentation von Architekturentscheidungen und Definition von Schnittstellen
• Integration der Event-Driven-Pipeline in die bestehende Landschaft
• Technologien: Kafka, Docker, Microservices, Event-Driven-Architektur, Java, Liquibase

• Strategische Beratung zu den Themen Werbekostenzuschuss (WKZ) und Retail Media mit Fokus auf Monetarisierungspotenziale und datengetriebene Geschäftsmodelle

• Durchführung einer Portfolio-Analyse bestehender WKZ-Maßnahmen zur Bewertung des Umsatz- und ROI-Einflusses der WKZ-Investitionen auf Lieferantenperformance

• Potenzialanalyse digitaler WKZ-Produkte und Initiativen zur Identifikation von Wachstums- und Effizienzhebeln

• Aufbereitung und Präsentation der Ergebnisse gegenüber Management und Ableitung eines strategischen Move-Forward-Plans

• Konzeption und Moderation mehrerer Executive-Workshops zur Entwicklung einer ganzheitlichen Retail-Media-Vision und Transformations-Roadmap

• Definition und Priorisierung von Retail-Media-Business-Cases zur datenbasierten Bewertung von Investitionsoptionen

• Entwicklung einer technischen Zielarchitektur unter Berücksichtigung heterogener ERP-Infrastrukturen und Konzeption eines integrierten Loyalty-Programms

• Konzeption des Change Managements inklusive Impact-Analyse auf Organisationsstrukturen und Prozesse

• Erstellung und Präsentation C-Level-relevanter Entscheidungsvorlagen

• Aufbau einer klaren Retail-Media-Governance-Struktur und technischer Basis für datengetriebenes Marketing

• Erstellung einer Roadmap für die Umsetzung in 2026

• Verantwortlich für die Einrichtung und Konfiguration von AWS Organizations und Control Tower auf dem Master-Organisationskonto des Unternehmens
• Verwaltung und Pflege verschiedener AWS-Services, einschließlich EC2, S3, RDS, Lambda, VPC, IAM usw.
• Überwachung von Systemleistung, Verfügbarkeit und Kapazitätsplanung, um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen
• Implementierung und Pflege von Infrastructure as Code (IaC) mit Tools wie CloudFormation oder Terraform
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklungs- und Betriebsteams, um Deployment-Prozesse mit CI/CD-Pipelines zu automatisieren (z. B. Jenkins, GitLab CI/CD)
• Entwicklung und Pflege von Skripten zur Automatisierung von Routineaufgaben und der Bereitstellung von Infrastruktur
• Implementierung von Automatisierung für Monitoring, Logging und Alerting, um eine schnelle Reaktion auf Vorfälle sicherzustellen
• Umsetzung und Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und Best Practices für AWS-Umgebungen
• Konfiguration und Verwaltung von AWS-Sicherheitsdiensten wie AWS Identity and Access Management (IAM), AWS WAF, AWS Shield usw.
• Zusammenarbeit mit dem Security Team zur Verbesserung und Aktualisierung von Sicherheitsrichtlinien und Sicherheitslage
• Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams, um agile Deployments zu ermöglichen und die Anwendungsleistung sowie Zuverlässigkeit auf AWS zu optimieren
• Technische Unterstützung und Beratung für interne Teams bei AWS-bezogenen Themen und Best Practices
• Teilnahme an bereichsübergreifenden Projekten zur Verbesserung der gesamten Infrastruktur und Betriebseffizienz

• Implementierung einer asynchronen Kommunikation mit Kafka Streams zur Aktualisierung von Benutzer- und Gruppendaten in Microservices
• Durchführung von Last- und Performance-Tests (LUPs) mit JMeter zur Sicherstellung der Systemstabilität
• Migration von Microservices auf aktuelle Versionen der Spring Boot-Bibliotheken für verbesserte Wartbarkeit und Sicherheit
• Optimierung von Hibernate-Abfragen zur Steigerung der Datenbankeffizienz
• Deployment neuer Microservices auf AWS-Infrastruktur mittels Kubernetes für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit
• Erstellung von Opensearch-Dashboards zur Überwachung und Analyse von Systemmetriken
• Integration von Azure Entra Benutzerkonten via SCIM mit Implementierung aller notwendigen REST-Endpunkte
• Verbesserung der Antwortzeiten durch asynchrone Verarbeitung in separaten Threads für bessere Performance
• Verbesserung der Android-Geräte-Logging-Möglichkeiten zur erleichterten Fehlerdiagnose
• Refaktorisierung der Datenbankstruktur mit Flyway für konsistente und nachvollziehbare Migrationen
• Aktualisierung der AWS Cognito-Benutzereinstellungen zur Optimierung der Benutzerverwaltung
• Auslagerung ressourcenintensiver Aufgaben aus dem Haupt-Microservice in separate Docker-Container zur Leistungssteigerung
• Verwendete Technologien: Java, JavaScript, Kotlin, Angular, Maven, Spring Boot, Spring Security, JUnit, Tomcat, Spring Data, Spring Cloud, Hibernate, Jackson, Microservices, Docker, Kubernetes, Opensearch, Grafana, OpenAPI, SonarQube, PostgreSQL, MySQL, JMeter, Kafka, Flyway, AWS, Azure, Jira, Confluence, Agile, Scrum, SAFe

• Erweiterung und Pflege der bestehenden kundenspezifischen Informationssysteme auf Basis von Django
• Verwendete Technologien: Django, Django REST Framework, MySQL, Docker

Weiterentwicklung einer Softwarelösung zur Verwaltung von Prüfanträgen und Prüfmitteilungen nach §106d SGB V für die Kassenärztliche Vereinigung Hamburg.

• Entwicklung zahlreicher Funktionen, Performance-Optimierungen, Refactoring, Fehleranalyse
• Refactoring des Dev-Container-Setups
• Optimierung der GitLab-CI Build-Pipeline
• Einbringung von Verbesserungen im Team-Workflow

• Mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um Anforderungen und Anwendungsfälle für neue Funktionen zu erheben, Implementierungspläne zu erstellen und den Fortschritt zu verfolgen.
• Interne Links für mehr als 60.000 öffentliche Seiten verbessert, indem die Linktexte vereinheitlicht wurden.
• Conversion neuer Talente um 30% gesteigert, ohne deren Qualität signifikant zu verringern.
• Zyklus zur Erstellung von Blog-Domains von zwei Monaten Entwicklungsarbeit auf einen Prozess verkürzt, der von Content-Editoren ausgeführt wird.
• Eine leichte, anpassbare Hanami-CLI-Anwendung entwickelt, um Daten für das KPI-Dashboard des Grafana-Teams aufzubereiten.
• Inhaltsbereiche öffentlicher Seiten mit Daten aus Kafka und BigQuery erzeugt, wodurch nahezu Echtzeitdaten auf den öffentlichen Seiten ermöglicht wurden.
• Mit bereichsübergreifenden Teams bei prioritären Aufgaben koordiniert, technische Herausforderungen gelöst und mehrere Verantwortlichkeiten ausgeglichen, um Projektziele zu erreichen.
• Dringende Updates für kritische Website-Komponenten geliefert, pünktliche Bereitstellung und reibungslose Funktionalität unter engen Fristen sichergestellt.
• Teamkollegen bei Docker-, Service-Bereitstellungs- und Backend-Implementierungsfragen unterstützt.

• Schulung und offizielle Zertifizierung zum Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)
• Open-Source-Entwicklung und Dokumentation in einem persönlichen Projekt
• Aktuell bleiben bei Cloud Native- und KI-Technologien durch Kurse und Bücher
• Tech: Kubernetes, Docker, TypeScript, Node.js