Jenkins Experten

Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.

Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.

Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)

Arbeitsumfeld

• Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
• REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter

Aufgabenbereich

• Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
• Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung

Tätigkeiten

• Schnittstelle zwischen IT und Business
• Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
• Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion

Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD

Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)

Ich habe eine Self-Service-AWS-Plattform für Data-Science-Teams mit wenig oder keiner Erfahrung mit Infrastructure as Code entworfen und entwickelt. Ein Team schreibt etwa 10 Zeilen Python und erhält einen bereitstellbaren Stack mit vollständigem SDLC-Release-Zyklus, der bereits den Governance-Regeln folgt. Netzwerk, Verschlüsselung, IAM und Tagging werden von der Plattform festgelegt, nicht von jedem einzelnen Team.

Neue Teams oder AWS-Konten werden mit einem Pull Request eingebunden. Die Vermeidung von Verschwendung und die Kostenkontrolle sind standardmäßig integriert: Data Scientists benötigen keine Infrastrukturkenntnisse.

• Construct-Bibliothek (AWS CDK, Python). Aufbau eines versionierten Katalogs mit etwa 20 gehärteten Constructs für den Einsatz in Data-Science-Projekten mit ML-Kontext
• Governance as Code
• Multi-Account, Multi-Tenant
• Scaffolding für den Golden Path
• CI/CD und Supply Chain. Erstellung wiederverwendbarer GitHub-Actions-Workflows
• Release Engineering
• Qualitätssicherung mit E2E-, Contract- und Unit-Tests bei jedem Release Candidate

• Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die ereignisgesteuerte 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 ereignisgesteuerten Pipeline in die bestehende Landschaft
• Technologien: Kafka, Docker, Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, Java, Liquibase

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

• 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.

• Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
• Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
• Business-Analyse & Prozessdesign:
• Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
• Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
• Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
• Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
• Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
• Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
• Technische Umsetzung:
• Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
• Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
• Entwicklung des Frontends als Single Page Application mit Angular 17.
• Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
• Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
• E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
• KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
• Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
• Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
• CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
• End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

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.

• Experte für den Bereich Architekturmanagement des Hauses

• Unterstützung der Standardisierung der IT-Landschaft des Hauses

• Weiterentwicklung des Architekturmanagements

• Gestaltung der Geschäftsarchitektur des Hauses

• Umstrukturierung, Verwaltung und Pflege aller IT-Assets

• Unterstützung bei der Schaffung eines einheitlichen Software-Asset-Managements und einer CMDB

• Schaffung eines einheitlichen Dokumentenmanagements (E-Akte)

• Übergang von Dokumenten in eine zentrale Struktur des DMS

• Bindeglied zwischen dem Architekturmanagement und dem referatsinternen Geschäftsprozessmanagement

• Unterstützung bei der Ausarbeitung von strategischen und taktischen Bebauungsplänen

• Organisation der Kommunikation mit wichtigen Stakeholdern

• Unterstützung bei der Konzeption, Organisation und Koordinierung des aufzubauenden Architekturbüros

• Begleitung und Beratung des gesamten Prozesses des Architekturmanagements

• Beratung der Fachbereiche des Hauses bei architektonischen Themen und deren Rahmenbedingungen

• MS Office, Windows 10, VBA

• ITIL, TOGAF, Power BI, Kanban, Scrum

• Behördeninterne Tools

• Open Touch Conversation, Webex, wire, bdbos

• MS SharePoint, JIRA, Confluence

• ARIS, Archimate, BPMN

• Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
• Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
• Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
• Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
• Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
• Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.

Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin

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

• 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.

• QA-Leitung für die durchgängige Qualitätssicherung der Banking-Apps Sparkasse & Sparkasse Business (iOS/Android); Konzeption und Umsetzung der Teststrategie einschließlich funktionaler Tests, Regressionstests und UAT für eID, Push-Benachrichtigungen und White-Label-Komponenten
• Erstellung und Pflege von Testkonzepten und Testplänen in TestRail; strukturiertes Fehlermanagement und Fehleranalyse; Stakeholder-Management sowie Risikomanagement zur frühzeitigen Identifikation kritischer Qualitätsrisiken
• Barrierefreiheitstests gemäß WCAG 2.1 (iOS/Android); Koordination KI-gestützter Testautomatisierung und Optimierung der Testprozesse zur Verkürzung der Release-Zyklen
• Release-Management: Planung, Steuerung und Koordination aller Testaktivitäten; Statusberichte für Management und Stakeholder; Qualitätsbewertung von Releases und Freigabeempfehlungen im agilen Scrum-Umfeld
• Herausforderung: Hochkomplexer Build- und Release-Prozess über mehrere Sparkassen-Institute hinweg; enge Abstimmung mit dem DevOps-Team zur Stabilisierung der CI/CD-Pipeline und Sicherstellung reproduzierbarer Test-Builds vor jedem Release.

Tools: Jira, Confluence, TestRail, Android Studio, Xcode, Firebase, Jenkins, GA4

• Erfolg: Erfolgreicher Livegang des eID-Authentifizierungsverfahrens - Qualitätssicherung für 50+ Sparkassen-Institute gewährleistet

• Gesamtverantwortung für die Plattformtransformation über ERP, CRM, PIM sowie KI-gestützte Prozessautomatisierung
• ERP-Transformation: Einführung und Migration auf Microsoft Dynamics 365 Business Central
• CRM & Growth Stack: Implementierung von HubSpot als zentrales CRM sowie Plattform für Lead- und Marketing-Automation
• Produktdaten & Commerce Enablement: Einführung eines ePIM zur Skalierung von Category Management und digitalen Commerce-Prozessen
• KI-gestützte Prozessautomatisierung: Konzeption und Einführung agentenbasierter KI-Workflows zur Automatisierung von Prozessen in Business Services, Accounting, Tender Management und Marketing
• Aufbau einer skalierbaren Plattformorganisation aus Produktentwicklung, DevOps, UX, Cloud Engineering und Corporate IT
• Einführung moderner Produkt- und Portfolio-Governance (z. B. OKRs, Portfolio-Boards, value-basierte Roadmaps) zur Steuerung technologiegetriebener Initiativen
• Harmonisierung heterogener Systemlandschaften und Transformation in eine modulare, skalierbare Plattformarchitektur (ERP, CRM, PIM, integrierte Customer Journeys)
• Coaching und Weiterentwicklung von Product Ownern, Tech Leads, Delivery Managern und UX-Teams im Aufbau einer skalierbaren Produktorganisation