JavaScript-Experten in der Schweiz

• UX-Research, UX-Konzept und UX-Design für ein KI-Dialogsystem mit Events, Locations, ÖV-Fahrplan- und Sonderfahrtenauskunft. Beobachtungen, Remote-Benutzertests, Sitzungsaufzeichnungen, Analytics-Auswertungen, RapidUser-Tests usw., Prototyping usw., Figma/Figma Make, Claude Design, OpenAI Codex (Design)

• Seit August 2025 arbeite ich im Conversational-AI-Team. Wir entwickeln eine interne Plattform für die Zukunft des Conversational E-Commerce und ermöglichen es anderen Teams, die Agenten in ihre Nutzererlebnisse zu integrieren. Mein Schwerpunkt liegt auf der Architektur dieses Projekts, insbesondere auf der Überwachung und Live-Evaluierung der Agenten.
• Ich spielte eine entscheidende Rolle bei geschäftskritischen Aufgaben, darunter Upgrades von Adyen-Kunden, Multi-Account-Konfigurationen für App-Releases, Unterstützung bei Domain-Migrationen und die Umsetzung eines wichtigen BFCM-Hotfixes zur Behebung einer 10-minütigen Aktualisierungsabfrage (im Checkout-Workflow), die Verkäufe blockierte.
• Ich war über ein Jahr lang ein wichtiges Mitglied des On-Call-Rotationsdienstes, leitete >15 Vorfälle, trug zur Systemstabilität bei und verbesserte das Distributed Tracing durch die Integration von New Relic. Dadurch vertiefte ich mein Verständnis des Gesamtsystems und die operative Exzellenz.
• Im Rahmen der Conversion Rate Taskforce konzipierte und lieferte ich innerhalb von zwei Wochen ein MVP für einen "Low Stock in Key Variants"-Index (LSKV). Mithilfe statistischer Analysen von Größenkurven wurden OOS-Produkte identifiziert; die Initiative führte nach der Übergabe zu einer Verbesserung der CVR um (0.9%).
• Ich leitete wichtige Initiativen für Performance und Stabilität, darunter ein Ruby-Upgrade (YJIT, Jmalloc), das die durchschnittlichen Antwortzeiten von 220ms auf <100ms reduzierte, und startete ein "Order Table Cleanup"-Projekt zur Verwaltung von mehr als 10M+ Bestelldatensätzen, um die SOX-Konformität und die Gesundheit der Datenbank sicherzustellen.
• Ich entwarf und lieferte eine skalierbare CloudFlare-Worker-Lösung für die kritische Apple-Pay-Domainvalidierung. Damit reduzierte ich betriebliche Risiken und etablierte einen automatisierten Best-Practice-Workflow, der anschließend von mehreren Teams genutzt wurde und teamübergreifende Wirkung zeigte.
• Ich trieb die Weiterentwicklung des zentralen E-Commerce-Backends durch kontinuierliche, wirkungsvolle Beiträge voran (130+ gemergte PRs), von der Umsetzung kritischer Funktionen über komplexe Systemoptimierungen bis hin zur Verbesserung der Plattformstabilität.

• Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
• Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
• Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
• Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
• Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
• Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
• Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
• Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
• Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
• Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
• Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.

• Schnittstellenfunktion zum SOC-Team; Verbesserung der Incident-Response-Zeit um 45% durch strukturierte Eskalationsprozesse und proaktive Sicherheitsüberwachung.
• Definition technischer Standards für Multi-Tenant Enterprise-Plattform (10+ Services), resultierend in 30% reduzierter Onboarding-Zeit für neue Mandanten im Behördenumfeld.
• Aktiver Wissenstransfer und Mentoring eines 6-köpfigen Teams; Steigerung der Team-Autonomie und Etablierung einer nachhaltigen Engineering-Kultur.
• Reduzierung der Time-to-Market um 50% durch Optimierung von CI/CD-Pipelines und Etablierung von Self-Service-Deployments.
• Stack: GitLab CI/CD, Kubernetes, Nexus, Harbor, ArgoCD, HashiCorp Vault, Grafana, Python, PostgreSQL, Java, Spring Boot, Flyway, Quarkus, JBoss, Loki, Go, Kafka, Kustomize, MongoDB

• Erstellte den MetX Assistant und trieb ihn als Hauptverantwortlicher vom Konzept bis zum produktiven Einsatz mit echten Nutzern voran; entwickelte die Telemetrie und präsentierte das System in Demos.
• Entwickelte React-, TypeScript- und Python-Funktionen für MetX, eine wissenschaftliche Plattform zur Wettervisualisierung; integrierte interne Daten-APIs und verbesserte Caching, Anfrageverarbeitung und Rendering-Workflows.
• Arbeitete an den unternehmensweiten MCP-Tools mit und leitete KI-Workshops sowie interne Automatisierungsinitiativen, darunter Experimente zur Verbindung von KI-Agenten mit Slack, Jira und Git.
• War Fachexperte des Teams für Observability und DevOps und unterstützte die Zuverlässigkeit von Services, Deployment-Workflows, Monitoring und Fehlerbehebung.
• Nahm an Communities of Practice zu Security, Observability und KI teil.

• Hauptverantwortlicher Cloud-Architekt für ein in Azure gehostetes Banking-SaaS-Angebot.
• Die Azure-Infrastruktur vollständig mit Terraform automatisiert.
• Cloud-Kosten um 50% reduziert.
• Auf Vorfälle reagiert, Ursachen ermittelt und diese mit Post-Mortems abgeschlossen.

• Alleinverantwortliche Leitung des Beschaffungswesens
• WTO-Ausschreibungen im offenen Verfahren
• Einladungsverfahren
• Direktabrufe und Minitender aus Rahmenverträgen
• Simap.ch, SuisseOffer.ch, Confluence, Jira, Microsoft 365-Anwendungen

• Intelligente Dokumentenverarbeitung mit OCR und Computer Vision: Konzipierte die durchgängige KI-Pipeline im Kern des GenAI-Dokumentenverarbeitungsprodukts von SQPS. Sie wandelt Stapel gescannter Papierdokumente und PDFs in organisierte, durchsuchbare Dokumente um und kombiniert dafür Bildvorverarbeitung, OCR und Layoutanalyse für Scans unterschiedlicher Qualität. Technologien: Python, OpenCV, Tesseract / PaddleOCR, PyTorch, FastAPI
• Automatische Dokumententrennung und -klassifizierung: Entwickelte Modelle, die in einem einzelnen Scan mit mehreren Dokumenten erkennen, wo ein Dokument endet und das nächste beginnt, und jedes Dokument nach Typ klassifizieren (Rechnungen, Verträge, Briefe, Berichte), um eine vollständig automatisierte Ablage zu ermöglichen. Technologien: Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers
• Informationsextraktion und intelligente Dateibenennung mit LLMs: Implementierte ein GenAI-Extraktionssystem auf LLM-Basis, das Datumsangaben, Namen und Referenznummern aus unstrukturierten Dokumenten ausliest und daraus einheitliche, regelbasierte Dateinamen erstellt. Dabei lassen sich die Namenskonventionen für jede Organisation individuell festlegen. Technologien: Python, LangChain, OpenAI, SentenceTransformers, SQL

• Definition eines Produktkonzepts und einer End-to-End-Lösung (schlüsselfertig) für einen Digital Efficiency Hub für die Instandhaltung von Eisenbahnen auf Basis von 5G-Campus-Netzwerken. Integration verschiedener Hardware- und Softwaresysteme in eine umfassende Lösung mit Erfolgskennzahlen. Abstimmung des Konzepts und Prozesses im gesamten Unternehmen. Definition eines konformen Prozesses und Finanzmanagement mit kommerziellem Modell.

Technologien: 5G, RAN, SAP, Cloud, Enterprise Architect, autonome Roboter, ITIL, CoBIT, TBM, BSI, ISO 27001

• Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
• KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
• Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
• Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
• Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
• Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
• Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung

Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker

• Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
• Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
• Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
• Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
• Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
• Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
• Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
• Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen

• Kunden: Zentralbanken der weltweit führenden Volkswirtschaften, deutsche, schweizerische, luxemburgische, monegassische, singapurische, japanische Vermögensverwalter sowie Universal- und Privatbanken, größte Investmentbanken der Welt
• Verantwortlich für die Steuerung der Umsetzung eines Portfolios digitaler Wealth- und CRM-Initiativen
• Projektmanagement von Portfolios im CTO-Produkt- und Technologiebereich (Cyber Security, Architekturänderungen, organisatorische Transformation, Drittanbieter-Apps)
• Produkte: Kernel & Parametrisation für die Core Avaloq Banking Platform; Module: CRM, Kundendatenverwaltung, Wealth Management, Portfolio Management (erzeugt über 90 % des Unternehmensumsatzes)
• Hauptverantwortlichkeiten:
• Berichtslinie an den Leiter der Disruptive Innovation Division; Ansprechpartner für fünf Product Owner und zwei Domänenverantwortliche
• Verantwortung für die Lieferung jährlicher Themen und vierteljährlicher Kernergebnisse
• Steuerung von Nachfrage und Angebot über den QBR-Prozess: Arbeitsplan, Umsetzung, Reporting, Risikomanagement
• Direkte Leitung von rund 40 externen Beratern (Frontend-/Backend-Entwickler, Business Analysten, Designer)
• Rekrutierung und Management von Ressourcen in acht Ländern
• Durchführung von quartalsweisen Abschlussmeetings der Abteilung zur Präsentation von Erfolgen und Herausforderungen
• Lösung von teamübergreifenden Abhängigkeiten und internen/externalen Konflikten
• Verantwortung für das Wartungsbudget; Planung, Forecast, Umsetzung; Sicherstellung der Übereinstimmung von Nachfrage und Angebot
• Identifikation und Besetzung von Schlüsselpositionen in Zusammenarbeit mit Chapter Leads
• Vorgehensweise: Agile, Scrum of Scrums, QBR/OKRs
• Technologien: Angular, PL/SQL, JavaScript, Confluence, JIRA (JQL)

• Hauptverantwortlicher für zwei Portfolios im Gesamtwert von 1Mio. USD mit einer Erfolgsbilanz von durchschnittlich 2% pro Monat
• Verantwortlich für die Anlagestrategie, spezialisiert auf US-Aktien und ETFs (Börsen: NASDAQ und NYSE)
• Markt-, Trend-, Daten- und technische Chartanalyse
• Risikomanagement - Diversifizierung, tägliche/wöchentliche Risikominderungsmaßnahmen (Rebalancing) zur Gewährleistung einer optimalen Portfoliorentabilität

• Unterstützung bei Einführung und Implementierung der Qualtrics XM-Plattform im Beratungs- und Serviceumfeld für Kunden, z. B. im Bankensektor, mit Fokus auf Datenqualität, Parametrierung, technische Koordination und Implementierungsunterstützung

• Technische Validierung von Konfigurationen, Feedback-Flows und Reporting-Setups

• Prüfung und Sicherstellung der Datenqualität (Mapping, Pflichtfelder, regulatorisch relevante Felder)

• Durchführung von UAT, Funktionstests und Datenprüfungen in Zusammenarbeit mit Fachbereich und IT

• Koordination mit Stakeholdern aus Beratung, Service, Compliance, IT und Produktmanagement

• Klärung technischer Anforderungen mit der Fachseite und Ableitung von Anpassungsbedarf in der Plattform

• Erstellung von Dokumentation, Testprotokollen und qualitätsbezogenen Artefakten

• Unterstützung bei der Vorbereitung interner Freigaben und Rollouts

• Erfolgreiche technische Abnahme der neuen Feedback- und Reporting-Funktionen

• Steigerung der Datenqualität in den relevanten Feldern (z. B. Feedback-Klassifizierung, Zuordnung zum Beratungsprozess)

• Stabile Implementierung der Plattform im Beratungsumfeld mit klarer Übergabe an IT und Fachbereiche