IBM Db2 Experten in München

Themen:

• Weiterentwicklung des CRM-Systems NKAM und systemtechnische Trennung von „direct“ und „indirect“sales
• Neumodellierung des Bereichs Discountverwaltung und Auslagerung in ein anderes System.
• Konzeption zahlreicher Verbesserungen auf der Wholsale-Seite zur Reduktion des manuellen Aufwands bis zur Ebene von User Stories.

Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

• Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
• Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
• Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
• Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
• Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
• Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
• Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
• Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
• Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
• Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems

PROFIL Senior Oracle-Spezialist, Consultant und DBA mit langjähriger Erfahrung in Planung, Architektur, Installation, Migration, Betrieb, Performance-Tuning und Troubleshooting großer Oracle-Datenbanklandschaften. Schwerpunkt auf Oracle Database 19c sowie Enterprise-Architekturen mit RAC, Active Data Guard, Golden Gate, Exadata, RMAN und CDB/PDB. Erfahrung in heterogenen Enterprise-Umgebungen auf Linux, AIX, Solaris, HP-UX und Windows sowie in Cloud- und Migrationsprojekten. Über viele Jahre Einsatz als technischer Berater, DBA, Architekt und Projektleiter für Banken, Versicherungen, Energieversorger, öffentliche Einrichtungen, Industrie, Automotive und Luftfahrt. Verbindung von technischem Oracle-Know-how mit Betriebskonzepten, Migration, Projektplanung, Dokumentation und Kundenberatung.

ORACLE-SCHWERPUNKTE

• Oracle Database 19c – Installation, Upgrade, Patch-/RU-Management, Betrieb und Troubleshooting
• Oracle Database 21c / 23ai / 26ai – Kenntnisse der aktuellen Oracle-Release-Linien
• Oracle RAC, Active Data Guard, Data Guard, Oracle GoldenGate
• CDB / PDB, Multitenant-Architekturen und Enterprise-Datenbankbetrieb
• Oracle Exadata und hochverfügbare Datenbanklandschaften
• RMAN – Backup, Restore, Recovery, Migration und Disaster-Recovery-Szenarien
• Data Pump (EXPDP / IMPDP), Transportable Tablespaces (TTS) und datenbankbasierte Migrationen
• Performance-Analyse, SQL / PL/SQL, Tuning, Troubleshooting und Kapazitätsplanung
• Oracle Enterprise Manager / Monitoring und technische Betriebsunterstützung
• Oracle Security: Wallet, TDE, Database Vault, VPD / RLS
• Oracle DWH / BI: OBIEE, ODI, OWB und Discoverer
• Oracle Applications / E-Business Suite und Oracle-basierte Applikationslandschaften

AKTUELLE PROJEKTE

Scope Solutions AG, Basel / CH | 08/2023 – laufend Oracle-Projektmanagement und DBA

• Installation, Wartung und regelmäßige Upgrades von Oracle-Datenbanksystemen mit Schwerpunkt Oracle 19c.
• Patch- und Release-Management einschließlich OPatch und Release Updates; Betrieb auf RHEL 8.x, SLES 15.x und Windows.
• DBA-Unterstützung für Kunden in DACH und Europa sowie Betreuung von Produktions-, Lasttest- und weiteren CDB-/PDB-Umgebungen.
• Technische Betriebsabläufe und Dokumentation über Confluence; Support und Service Requests über My Oracle Support / Metalink.

Bundesagentur für Arbeit, Nürnberg | 04/2022 – 10/2023 Oracle-Betriebsunterstützung / DBA

• Betrieb und regelmäßige Upgrades von Oracle-19c-Datenbanksystemen auf SLES 15.x.
• DBA für rund 2.100 PDBs auf RAC und Exadata in Produktions-, Integrations-, Lasttest- und weiteren Umgebungen.
• Configuration Management über ARS Remedy; Arbeitsabläufe und technische Dokumentation über Jira und Confluence.
• Betriebssupport und Bearbeitung von Service Requests über My Oracle Support / Metalink.

Statistisches Bundesamt, Wiesbaden | 09/2021 – 03/2022 Oracle-Betrieb und Architektur – Erhebung 2022

• Zusammenführung von Daten in ein zentrales Oracle-19c-Datenbanksystem.
• Konzeption von Import-/Export-Verfahren für die zentrale Datenstruktur.
• Kennzahlen- und Performance-Architektur für die Auswertungen.
• Schulung der Mitarbeiter im Oracle-Performance- und DBA-Umfeld.

• Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
• Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
• Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
• Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
• Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
• Entwicklung von Copilot Agent Skills

Endkunde: Openry GmbH

E-Commerce-Plattform zur weltweiten Vermarktung hochwertiger italienischer Kunstproduktionen. Mehrere europäische Shops sind bereits in Betrieb, asiatische Märkte folgen in Kürze. In meiner Rolle als agiler Projektmanager leite ich das gesamte Team auf Kunden- und technischer Seite (Offshore), einschließlich umfassender strategischer Beratung, in einem kontinuierlichen Bereitstellungsansatz. Da es sich um ein Projekt in einem kleinen Unternehmen handelt, sind die Aspekte des Budgetmanagements besonders anspruchsvoll – mit dem Ziel, bei minimalem Verwaltungsaufwand den größtmöglichen Geschäftswert zu liefern. Technologien: Magento 2, M2E Pro, Linux, Apache, MySQL, PHP (LAMP), Stripe

• Manuelle Tests für Schadensmeldungen, Weiterleitung, Reparaturkostenberechnung, Teileauswahl und Protokollierung auf der Plattform Gold.dat.de durchgeführt
• Wichtige Prozesse mit ASKUI automatisiert, einschließlich Login, Schadensmeldung, Berechnungen und Teileauswahl
• Benutzerinteraktionen simuliert (z. B. Drag-and-drop) mit ASKUI
• Automatisierte Tests in CI/CD-Pipelines integriert, um Fehler früh zu erkennen
• Über 50 Testszenarien ausgeführt und kritische Fehler identifiziert
• Testzeit durch Automatisierung um 50 % reduziert
• Plattformqualität und Benutzererlebnis verbessert

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

REPSEM/ REPKON-Energetic (Maschinenbau) – General Manager Start-up Unternehmen. Aufsetzen der Firma und der Struktur. Prozesse erstellen, Dokumenten Templates erstellen, Arbeitsabläufe planen, Mitarbeiter einstellen für die Firmenziele. Mitarbeiter schulen und ins erste Firmen Projekt einführen. Projektakquise, Besprechungen über Projekte mit Firmen. Firmenziele und Strategie Ausbau. Besuch Firmen für Kooperationen. Leitung des ersten Firmenprojekts mit PM zusammen.

• Erweiterung der Web-App für regulatorische Inhalte (PRIIPs) im Versicherungsbereich
• Prozessanpassungen und -automatisierung zur Reporterstellung sowie für Text- und Kostenänderungen
• Anzeige und Prüfung aktueller Performance- und Risikowerte
• Funktions- und Regressionstests mit Microfocus ALM
• UAT

• Projekt: Sensorfusionsanwendung zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern
• Software-Frameworks: C++ (11,14), Python, Visual Studio, MTS, Qt, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence, Conan, CAN, RTOS, DOORS, CMake
• Überarbeitung und Anpassung von Sensorfusionsalgorithmen durch Verarbeitung von Sensordaten (Kamera und Radar) für ACC und EBA gemäß den Anforderungen
• Bearbeitung von Systemtest-Fehlerberichten in JIRA
• Abstimmung von Kalman-Filtern und Einführung neuer Funktionen zur Verbesserung der Objektverfolgung
• Anpassung der Architektur, des detaillierten Designs (UML) und des Simulationstools (Qt)
• Durchführung von Unit-Tests, Code-Reviews und statischen Codeanalysen gemäß den MISRA-Standards
• Durchführung von Regressionstests zur Validierung der Software, Beteiligung an Software-Releases (CI/CD), KPI-Bewertung durch das Testen von NCAP-Szenarien
• Aufspielen der ADAS-Software auf Zielfahrzeuge, Verwendung des UDS-Protokolls und von OBD-II-Tools für Diagnose und Verifizierung

• Testkonzepterstellung
• Erstellung von Testprozessen
• Koordination der TC-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
• HW-Testing: FPGA, RF
• Testautomatisierung und Regressionstests
• Gewährleistung des 24/7-Betriebs des Testsystems
• Analyse & Berichterstattung
• Regelmäßige Koordination des Testteams, Meetings mit anderen Stakeholdern
• Kommunikation und Koordination mit Stakeholdern und Projektleiter

• 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).