Linux Experten in Berlin

• Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.

• Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.

• Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.

• Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.

• Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.

• Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
• Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Ergänzen/Erstellen von Testspezifikationen
• Durchführen von Regressionstests
• Durchführen von Releasetests
• Analyse von Jira-Tickets
• Identifikation von Fehlern in der Software und deren Beseitigung mit C#

• Codebase-Bewertung & Problemdesign: Komplexe Software-Engineering-Probleme gegen große Open-Source-Python-Codebasen (einschließlich pandas) entworfen und unter Last getestet, was tiefes Kontextverständnis und architektonisches Wissen erforderte, um sauber abgegrenzte, realistische Problemstellungen zu erstellen, die strengen Korrektheitsvorgaben entsprechen.
• Analyse von Agentenfehlern: Lösungen von LLM-Coding-Agenten auf Korrektheit und Vollständigkeit geprüft und dabei aussagekräftige Fehler in der Behandlung von Edge Cases, im dtype-Verhalten und in der Logik zur NaN-Weitergabe über mehrere Spalten hinweg identifiziert; Ergebnisse präzise für die weitere Auswertung dokumentiert.
• Programmgesteuerte Test-Suite-Entwicklung: Umfassende pytest-Suites erstellt, um Agenten-generierte Lösungen programmgesteuert gegen definierte Anforderungen zu prüfen, mit gezielter Abdeckung von Randbedingungen und Fehlermodi, die naive Implementierungen nicht erfassen.
• Containerisierte Umgebungs-Entwicklung: Docker-Umgebungen für reproduzierbare Agentenausführung gebaut und debuggt, einschließlich git-basierter Repository-Bereitstellung, Dependency-Pinning mit npm ci und Erstellung von Multi-Stage-Dockerfiles für Linux-basierte Container.

• Biete freiberufliche Softwareentwicklungs- und AI-Orchestrierungsdienste für ein Startup in der Frühphase an.
• Entwickle und koordiniere autonome KI-Systeme, die komplexe, mehrstufige Workflows ausführen können.
• Entwickle Piloten und Proof-of-Concept-Lösungen mit Kundenkontakt.
• Nehme an Meetings mit Kunden und Investoren teil, um die Produktentwicklung und Geschäftsgespräche zu unterstützen.

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.

• Ablöse eines RIS- und PACS-Systems in Kombination mit drei verschiedenen Softwarelösungen, mit Fokus auf Neugestaltung und Weiterentwicklung bestehender Prozesse.
• Sicherstellung des Zusammenspiels der einzelnen Lösungen und Integration zu einer Gesamtlösung zur optimalen Unterstützung des ärztlichen Fachpersonals im Arbeitsalltag.
• Gesamtprojektleitung inklusive Steuerung von drei Dienstleistern.
• Einsatz von Technologien und Lösungen wie RIS, PACS, Smart Reporting und Künstliche Intelligenz.
• Leitung der RIS- & PACS-Ablöse in einem Krankenhaus.
• Unterstützung bei der Kommunikationsstrategie.
• Koordination externer und interner Ressourcen.
• Stakeholdermanagement.
• Steuerung von Lenkungsausschüssen.

• Arbeit nach zeitkritischen Abläufen; Abstimmung von Problemen mit Kunden, Partnern und dem zentralen Support.
• Zuverlässige Übergaben und kurze Incident-Kommunikation bei Service-, Geräte- oder Routing-Problemen.

• IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration

• Mobile Device Management (MDM) für iOS-Endgeräte (iPads, iPhones)
• Verwaltung, Konfiguration und Rollout von Richtlinien, Apps und Sicherheitsmaßnahmen
• eSIM-Einrichtung & Verwaltung sowie Management von Mobilfunktarifen und -verträgen
• Nutzerverwaltung (Anlegen, Sperren, Löschen) in der Sicherheitslösung SecurePIM
• Geräteregistrierung, Vorbereitung und Inbetriebnahme von Endgeräten mit Windows 10/11 und Peripherie
• 1st & 2nd Level Support und Bearbeitung von IT-Anfragen über das Ticketsystem
• Fehlereingrenzung, Entstörung und Instandsetzung von Endgeräten
• Erstellung und Pflege von Anleitungen, Einweisung neuer Nutzender und Bearbeitung von Benutzungsfragen

PCB-Design mit Altium, MCU-Programmierung, Prototyping

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL

• Verwalte den Entwicklungs-, Release- und Update-Prozess für das digitalisierte bundesweite Handelsregisterprojekt „AuRegis“.

• Unterstütze die Software in Kubernetes/OpenShift-Umgebungen, konfiguriere das Management mit Kustomize und setze CI/CD-Pipelines mit Jenkins/GitLab, SonarQube, ArgoCD und Azure um.

• Überwache den System-Release einer Microservice-Architektur.

• Entwickle den CI/CD-Stack von Grund auf mit GitLab CI und integriere Integrationstests, Abhängigkeitsprüfungen und Sicherheitsmaßnahmen.

• Automatisiere die Auslieferung auf OpenShift mit Kustomize.

• Baue Infrastrukturkomponenten für Entwicklung, Code-Review und Code-Qualitätsanalyse inklusive SonarQube auf.

• Integriere GitOps-Tools wie Kustomize und ArgoCD und nutze dabei sowohl Azure als auch eine Private Cloud für den Umgang mit sensiblen Daten.

• Entwickle Python-Skripte in Jenkins für die Konfiguration des Cryptostores und das Packaging von Produkten und Microservices zu auslieferbaren Einheiten.

• Automatisiere die Auslieferung an Kunden und Deployments auf Testsystemen.

• Erstelle Kustomize-Manifeste für Microservices und entwickle die passende Automatisierung, wobei ich Dokumentation als Code behandle, um Klarheit und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.

• Ich diente als technischer Berater für den ersten Go-live des Projekts und übernahm weitere Deployments als technischer Rollout-Manager.