JavaScript Experten

• Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.

• Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.

• Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.

• Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.

• Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.

• Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.

• Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

• Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
• Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
• Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
• Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
• Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
• Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• 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 maßgeschneiderten MediaWiki-Instanz inkl. Installation, MySQL-Datenbank, SSL und automatischer Backups
• Einrichtung von Benutzerrollen (Admin, Mod, Verifiziert, User) und Rechtesystem
• FlaggedRevisions für redaktionellen Prüf-Workflow · Kommentar- und Bewertungs-Extensions

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

• Planung und Entwicklung einer CPU-Monitoring-Anwendung zur Überwachung von Systemleistung und Ressourcenauslastung.
• Entwurf und Implementierung eines Spring-Boot-Backends mit REST-API zur Verarbeitung und Bereitstellung von Monitoring-Daten.
• Entwicklung des React-Frontends zur übersichtlichen und benutzerfreundlichen Darstellung der Monitoring-Informationen.
• Integration von PostgreSQL für die persistente Speicherung und Verwaltung der Anwendungsdaten.
• Containerisierung der Anwendung und ihrer Dienste mit Docker Compose.
• Automatisierte Bereitstellung und Deployment der Infrastruktur mit Terraform auf AWS.
• Strukturierung der Anwendung als modernes, wartbares System mit REST-basierter Kommunikation zwischen Frontend und Backend.
• Entwurf und Entwicklung einer sicheren, skalierbaren CPU-Monitoring-Architektur (cpu-watcher) mit einer separaten Collector-Anwendung, die Monitoring-Daten an das Backend streamt und so die direkte Exposition von Systemressourcen reduziert.
• Entwurf einer sicheren Cloud-Infrastruktur mit in ein privates Netzwerk ausgelagerter Datenbank und OIDC-basierter Authentifizierung.
• Umsetzung von Infrastructure as Code mit Terraform und Integration versionskontrollierter CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Tests, Infrastrukturänderungen und Anwendungsdeployments.
• Entwurf und Implementierung der Frontend-Auslieferungsarchitektur mit AWS CloudFront.

Stack: Spring Boot · React · PostgreSQL · REST API · Docker Compose · Terraform · AWS

• 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.

• Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
• Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
• Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
• Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.

• 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.

Teilprojektleitung im agilen IT-Umfeld

Führung eines Softwareentwicklungsteams (10 Mitarbeiter)

• Leitung eines Softwareentwicklungsteams mit 10 Mitarbeitern
• Budgetverantwortung ca. 3 Mio. Euro pro Jahr
• Führung von Mitarbeiter- und Vorstellungsgesprächen
• Verantwortung für die Ressourcenplanung (Budget und Mitarbeiter)
• Digitalisierung einer Weboberfläche
• Regelmäßige Berichterstattung an Kunden und Stakeholder (C-Level)
• Produktmanagement: Produktstrategien entwickeln und umsetzen; Anforderungen definieren, um die Produktentwicklung zu steuern
• Produktentwicklung und kontinuierliches Testen effizient gestalten, Feedback- und Compliance-Punkte schnell berücksichtigen
• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
• Projekterfahrung in einem energiewirtschaftlichen Unternehmen, einschließlich der Funktionsweise von Energiemärkten, den Grundlagen der Energieerzeugung und -verteilung sowie den aktuellen Herausforderungen und Entwicklungen in der Branche
• Projekterfahrung im Bahnwesen - darunter die Struktur und der Betrieb von Bahnsystemen
• Projekterfahrung innerhalb des 16,7-Hz-Bahnstrom-Bereichs inkl. Kenntnisse der regulatorischen Prozesse
• Formulierung des Teilprojektauftrags und des Projektsteckbriefs nach dem Projektstandard gemeinsam mit der Projektleitung
• Steuerung der Leistungserbringung gemäß Projektauftrag
• Planung und Steuerung personeller Ressourcen inklusive Budgetplanung für das Teilprojekt
• Sicherstellung der Arbeitsfähigkeit der Teilprojektbeteiligten, z. B. durch Beantragung von Zugängen und Dokumenten für das Teilprojektteam
• Planung und Steuerung für das jeweilige Teilprojekt (Zeit, Umfang, Budget) inklusive der Erstellung der notwendigen Dokumente
• Abstimmung mit dem Fachbereich und Product Ownern zur Planung des Teilprojektumfangs und der entsprechenden Implikationen
• Durchführung der Meilensteinplanung gemäß dem vereinbarten Vorgehensmodell
• Aufwandsschätzung und Unterstützung des Teilprojektcontrollings sowie des Gesamtprojektcontrollings bei der Vorschau und Planung
• Berichterstattung des Teilprojektstatus (gem. Statusfolienvorlage) inkl. Fortschritt (gem. Fortschrittsmessung)
• Analyse, Vorbereitung und Adressierung von Handlungs- und Entscheidungsbedarfen
• Eskalation von Teilprojektanliegen an die Projektleitung
• Erstellung und Steuerung von Change Requests (CR)
• Qualitätsbewertung der erbrachten Aufgabenpakete aus Projektmanagement-Perspektive (Zeit, Umfang und Budget)
• Umsetzungssteuerung der übergreifenden Vorgaben und Anforderungen im Teilprojekt. Dabei unterstützen die Querschnittsfunktionen auf fachlicher und technischer Seite.
• Identifikation, Steuerung, Dokumentation und Kommunikation von Chancen, Risiken und Abhängigkeiten im Teilprojekt und teilprojektübergreifend
• Unterstützung der Projektleitung bei der Erstellung des Gesamtprojektplans und der Gesamtstatusberichte
• Vorbereitung und Steuerung der Inbetriebnahme inkl. der erforderlichen Dokumente und Schutzbedarfsfeststellung

Scrum Masterin im agilen IT-Umfeld zur Unterstützung eines Softwareentwicklungsteams im Fullstack-Bereich (7 Leute)

• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
• Einführung der ausgewählten Scrum-Methode, inklusive der erforderlichen Events, Meetings, Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Burndown Charts), Metriken sowie die Durchführung von erforderlichen Trainings im agilen IT-Umfeld
• Vorbereitung von Scrum-Events wie Daily, Retrospektiven, Review, Sprint Planning, Estimation und Refinement (agile Arbeitsweise)
• Moderation von Retrospektiven und Eliminierung von Hindernissen, um Team und Produkt voranzubringen
• Aufbereitung von Maßnahmen und Retros via Whiteboard und Figma
• Anwendung und Verbesserung von agilen Methoden wie Kanban, Scrum, SAFe oder Scrum of Scrum
• Nachverfolgen der "Definition of Done" und "Definition of Ready" für alle Arbeitsergebnisse des Entwicklerteams
• Beratung zum Informationsfluss und zu Kommunikationsverbesserungen zwischen Product Owner und Projektteam
• Erfahrung mit Automatisierung, Validierung wie Pflichtfeldprüfung, Benachrichtigungsfunktionen, Erstellung von Filtern, Boards und Reports via JQL und Aufsetzen der Cycle Time
• Verwendung von Jira & Confluence
• Aufsetzen einer Fortschrittsmessung für das Projektmanagement, um Team-Plan- und Team-Ist-Kapazitäten sowie tatsächliche Aufwände für User Stories transparent abzubilden
• Messung des Teamfortschritts: Erstellung der Team-KPIs: "Velocity", "Burn-Down-Chart", "Throughput", "Kosten", "Quality", "Scope"
• Auswertung agiler Metriken, Prozessmanagement und Prozessmodellierungsmethoden (BPMN, EPK, UML)
• Kommunikations- und Moderations-Know-how
• Methodenkompetenz in Konfliktgesprächen unter Beweis gestellt

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.