Load Balancing Experten in Deutschland

• 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.

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

• Betrieb und Weiterentwicklung der Netzwerk- und Sicherheitsinfrastruktur.

• Überwachung, Analyse und Behebung von Netzwerk- und Sicherheitsvorfällen.

• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen für Betrieb und Weiterentwicklung, Reporting.

• Firewall-Schwachstellenanalyse.

• Firewall-Freischaltungen.

• Troubleshooting von IP-Kommunikationsproblemen auf der Netzwerk- und Firewall-Infrastruktur.

• Sicherheitskritische IT-Infrastruktur, Verarbeitung von Personendaten, Beachtung der gesetzlichen Vorschriften.

• Produkte: Palo Alto Networks Firewalls, Cisco ACI, Checkpoint Firewalls, F5

• Technologien: SDN, SDWAN, Cisco EPIC, Cisco ACI

• Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.

• Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
• Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
• Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
• Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
• Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
• Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
• Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
• Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
• Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
• Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
• Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
• Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
• Umsetzung des IT-Konzepts
• Dokumentation der Infrastruktur

Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot

Als Projektleiter für die Odoo-Implementierung bei einem kleinen Unternehmen war ich verantwortlich für die Konzeption, Umsetzung und Schulung eines vollständig integrierten CRM- und Buchhaltungssystems. Durch eine strukturierte Anforderungsanalyse, präzise Datenmigration und gezieltes Change-Management konnte ich die Einführung in nur acht Wochen realisieren. Das Projekt führte zu einer deutlichen Reduktion manueller Tätigkeiten, schnelleren Geschäftsprozessen und erhöhter Transparenz in Echtzeit.

Hauptaufgaben

Anforderungsanalyse und Prozess-Mapping Konfiguration der Odoo-Module CRM, Sales und Accounting Datenmigration (Excel/CSV → Odoo) und Qualitätskontrolle Erstellung von Workflows, automatisierten E-Mail-Regeln und Dashboards Durchführung von Trainings und Support nach Go-Live Projektkoordination (Budget, Zeitplan, Stakeholder-Kommunikation)

Wichtigste Erfolge

Volle Implementierung der Odoo-Suite innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens (8 Wochen) 30 % Reduktion der Buchhaltungszeit und 25 % Beschleunigung des Lead-Zu-Verkauf-Flows 100 % Kundenzufriedenheit nach dem Go-Live, basierend auf Umfrageergebnissen Erfolgreiche Migration von 100 % der bestehenden Stammdaten ohne Datenverlust Aufbau einer nachhaltigen Support-Infrastruktur (3-Monats-After-Go-Live-Support)

Auswirkungen

Verbesserte Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Dashboards und automatisierte Berichte Erhöhte Effizienz und Kostenersparnis (≈ € 8 000/Monat) Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum (zusätzliche Module können nahtlos integriert werden) Stärkung der Vertriebs- und Finanzabteilungen durch nahtlose Prozessintegration Diese Zusammenfassung verdeutlicht, wie ich durch strukturierte Projektarbeit, technische Expertise und gezielte Schulung konkrete und messbare Mehrwerte für das Unternehmen geschaffen habe.

Tätigkeit:

• Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
• Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
• Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
• Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
• Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
• Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.

• Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
• KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
• Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
• Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
• Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
• Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt

Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks

• Leitete die durchgängige Umsetzung komplexer internationaler kundenorientierter IT- und Systemtransformationsprojekte in den Bereichen Mobility, Retail, Life Sciences und Produktentwicklung.

• Verwaltete Projektchancen und Umsetzungsinitiativen von der Konzeptentwicklung über Planung, Ausführung, Migration, Validierung und Bereitstellung bis zur finalen Kundenabnahme.

• Agierte als zentraler Ansprechpartner für Projektstakeholder und stellte die Abstimmung zwischen Kunden, Geschäftsbereichen, Lieferanten und Umsetzungsteams sicher.

• Stellte durch proaktive Überwachung von Meilensteinen, Liefergegenständen, Abhängigkeiten, Risiken und Ressourcenanforderungen eine termingerechte Projektausführung sicher.

• Leitete und koordinierte globale funktionsübergreifende Teams mit mehr als 20 Mitgliedern über mehrere Zeitzonen hinweg. Diente als zentrale Koordinationsstelle für Projektaktivitäten und stellte Verantwortlichkeiten, Meilensteine, Fortschrittsverfolgung und die zeitnahe Lösung von Problemen über mehrere Stakeholder hinweg sicher. Verwaltete das Status-Reporting mit allen Stakeholdern und lieferte klare und zeitnahe Updates, um die Abstimmung zu den Projektzielen sicherzustellen.

• Übernahm die fachliche Führung, Betreuung, das Coaching und die Unterstützung bei der Problemlösung für Projektteammitglieder. Arbeitete eng mit der Geschäftsleitung und Führungskräften zusammen, um Projektauftrag und Projektumfang, Prioritäten, Meilensteine und Abhängigkeiten festzulegen, Erfolgskriterien zu definieren und Projektziele zu erreichen.

• Arbeitete eng mit der Geschäftsleitung, Business-Stakeholdern, Lieferanten, Betriebsteams und externen Partnern zusammen, um Projektziele zu definieren und eine erfolgreiche Umsetzung sicherzustellen.

• Steuerte die Stakeholder-Kommunikation über Management-Dashboards, KPIs, Governance-Reviews, Sitzungen des Lenkungsausschusses und Projektstatusberichte.

• Erkannte Geschäftsanforderungen frühzeitig und stellte zeitnah effektive technische Lösungen bereit, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

• Leitete und unterstützte Strukturen für das Management von Teilprojekten und stellte eine konsistente Umsetzung, Berichterstattung und Eskalation über komplexe Initiativen hinweg sicher.

• Verwaltete Lieferantenbeziehungen und Dienstleister, um die Einhaltung vertraglicher Verpflichtungen, Service Levels, Zeitpläne und Qualitätsanforderungen sicherzustellen.

• Unterstützte Lieferantenauswahlprozesse, RFP-Bewertungen, Delivery Governance, Kostenüberwachung und Leistungsbewertungen.

• Kontrollierte Projektbudgets, Prognosen, Ressourcenzuweisungen und Finanzverfolgung, um die Umsetzung innerhalb der genehmigten Rahmenbedingungen sicherzustellen.

• Organisierte Workshops zur Erläuterung der Geschäftsanforderungen, Priorisierung der Projektziele und Steuerung von Änderungen.

• Überwachte Cloud-Migrationen (Azure/ AWS), Datenbankmigrationen/-upgrades, Systemupgrades, die Modernisierung von Infrastruktur und Anwendungen, Datenmanagement, die Ablösung von Altsystemen, AI-Lösungen sowie den Übergangsplan für mehr als 2000 Anwendungen usw.

• Koordinierte Umsetzung, Bereitstellung, Integration, Inbetriebnahme, Datenmigration und Übergabe, um die Produktionsbereitschaft sicherzustellen.

• Leitete ein funktionsübergreifendes Team, verwaltete Abhängigkeiten proaktiv und löste Projektprobleme bis zum Abschluss, während die Liefertermine eingehalten wurden.

• Verwaltete Projektrisiken, Abhängigkeiten, Probleme, Änderungsanfragen und Eskalationen proaktiv, um planbare Projektergebnisse sicherzustellen.

• Stellte die Einhaltung von GxP, ITIL, unternehmensweiten Governance-Standards, Validierungsanforderungen und Audit-Kontrollen sicher.

• Leitete interne und externe Audit-Unterstützungsaktivitäten, Validierungsdokumentation, CAPA-Koordination und Initiativen zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

• Vorangetriebene Standardisierung von Prozessen, Automatisierung und Verbesserungen der Governance in den Projektabwicklungsfunktionen.

• Leitete Initiativen zur Rationalisierung von Anwendungen, die zur Stilllegung von mehr als 50 Legacy-Anwendungen führten, die operative Effizienz verbesserten und Wartungskosten senkten.

• Treibt derzeit Generative-AI-Initiativen voran, um Projektdokumentation, Reporting, Wissensmanagement und Umsetzungsprozesse zu automatisieren.

• Moderierte Lessons-Learned-Workshops und setzte Maßnahmen zur kontinuierlichen Verbesserung um, um die Effektivität der Projektdurchführung zu steigern.

• Konzeption und Aufbau einer vollständig abgeschotteten AWS-Offline-Umgebung ohne ausgehenden Internetpfad für den Betrieb einer browserbasierten Fachanwendung
• Entwurf und Implementierung eines Proxy- und Antwortdienstes, der sämtliche externen Aufrufe der Anwendung innerhalb der VPC terminiert und aus lokal vorgehaltenen Inhalten bedient; Ermittlung des tatsächlichen Kommunikationsbedarfs messbasiert über DNS-Query-Logging
• Erstellung von Architekturdesigns und Entscheidungsvorlagen inklusive Variantenvergleich (Application Load Balancer mit Lambda und S3, Reverse Proxy auf EC2, privates API Gateway) mit Bewertung nach Betriebsaufwand, Kosten und Verfügbarkeit
• Übertragung der bislang ausschließlich für Azure vorliegenden Lösungs- und Betriebsdokumentation auf eine AWS-Zielarchitektur inklusive Neuzuordnung sämtlicher Dienste und Betriebsabläufe
• Automatisierter Rollout als Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) mit CI-Deployment über GitHub Actions sowie Aufbau privater DNS-Zonen und einer eigenen Zertifikatskette für den Betrieb ohne Internetanbindung
• Erstellung der Architektur-, Deployment- und Betriebsdokumentation und Übergabe an den Kunden
• Aufbau einer privaten Cloud-Plattform auf OpenStack beim Provider TelemaxX mit Terraform, inklusive FortiGate-HA-Clustern, FortiManager und Kubernetes
• Einführung von Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest) sowie Entwicklung von MCP-Servern (Model Context Protocol) zur Anbindung von KI-Assistenten an Betriebs- und Projektwerkzeuge

Erfolge:

• Fachanwendung erstmals vollständig ohne Internetanbindung betriebsfähig gemacht; die Ursache des Ladefehlers wurde durch systematische Eingrenzung auf fehlende CORS-Header zurückgeführt, nachdem die naheliegende Zertifikatsspur widerlegt war
• Bestehendes Azure-Konzept vollständig auf AWS übertragen und die zuvor manuell erstellte Umgebung durch einen reproduzierbaren, CI-gestützten Rollout abgelöst

Technologie Stack: AWS (VPC, Application Load Balancer, Lambda, S3, Route 53 Private Hosted Zones und Resolver Query Logging, IAM, CloudWatch, EC2, CloudFormation), Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, Remote State), CI/CD (GitHub Actions mit OIDC, Azure DevOps Pipelines), OpenStack, FortiGate, FortiManager, Kubernetes, Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest), Offline- und Air-Gap-Architekturen, PKI & Zertifikate (interne CA, TLS, CRL/OCSP), DNS, Netzwerksegmentierung, Linux, Windows Server, Python, Bash, PowerShell, YAML, JSON, Architekturdesign & Entscheidungsvorlagen, Dokumentation (Confluence, Markdown), Generative & Agentic AI (Model Context Protocol, Agentic AI Coding Tools)

• Die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Kunden verstehen und in System- bzw. technische Anforderungen übersetzen
• Schrödingers Anwendungen auf Cloud-Systemen entwerfen und implementieren sowie Erfahrung darin haben, das Senior Management und erfahrene technische Mitarbeiter von den Vorteilen ihres Weges mit Schrödinger in der Cloud zu überzeugen
• Außergewöhnliches technisches Design und fachliche Führung bieten, insbesondere bei AWS-, GCP- und K8s-Architektur-Reviews, Leistung, Hochverfügbarkeit, Kosten und Sicherheit
• Tiefes Verständnis der Well-Architected-Prinzipien und aller Best Practices zum Aufbau sicherer und leistungsfähiger Schrödinger-Anwendungen auf den Cloud-Plattformen
• Technische Workshops leiten und Kunden bei architektonischen und strategischen IT-Entscheidungen beraten
• Den Erfolg beim Entwerfen, Erstellen und Migrieren von Anwendungen, Software und Services auf den Cloud-Plattformen sicherstellen
• Kunden über Best Practices aufklären, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen für eine erfolgreiche Bereitstellung in der Cloud ausgelegt sind
• Mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um Qualität und Kundenerfolg sicherzustellen
• Tickets, Aufgaben und Zeitpläne von Projekten definieren
• Mit Account Managern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Projekte gemäß dem definierten Plan und Zeitrahmen umgesetzt werden
• Den Fortschritt der Projekte überwachen, Risiken und Probleme identifizieren und proaktiv Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen
• Cloud-Architektenteams leiten und inspirieren, Orientierung geben und wichtige Entscheidungen treffen
• Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern
• Mit Schrödingers Managern zusammenarbeiten, um Deployment, Support und Konfiguration von Schrödingers Anwendungen zu verbessern
• Wöchentliche Stand-ups leiten und Prioritäten festlegen

• 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

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).