Logstash Experten in Deutschland

• Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
• Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
• Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
• Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
• Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
• Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
• Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.

• Produktverantwortung für die zentrale Plattform „one“ als gruppenweites webbasiertes Kundencenter
• Koordination der Anbindung von 20 Konzerngesellschaften an die Produktplattform
• Ableitung und Steuerung einer gruppenweiten Produktstrategie und Roadmap im Einklang mit den Unternehmenszielen
• Priorisierung und Bündelung strategischer Anforderungen aus den verschiedenen Konzerngesellschaften
• Harmonisierung unterschiedlicher Interessenlagen sowie Moderation komplexer Entscheidungsprozesse auf Managementebene
• Sicherstellung der technischen und fachlichen Integration des Produkts in bestehende Systemlandschaften, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle
• Aufbau transparenter Governance- und Entscheidungsstrukturen für die gruppenweite Produktentwicklung
• Repräsentation des Produkts gegenüber internen und externen Stakeholdern auf Führungsebene

• Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

• Ziel von BIENE ist es, ein einheitliches Programm zur Steuererhebung für alle Länder zur Verfügung zu stellen.

• Bei der Steuererhebung geht es darum, die festgesetzten Steuern einzunehmen. Dabei gilt es zum Beispiel Fälligkeiten zu berücksichtigen, Ein- und Auszahlungen zu dokumentieren, Mahnungen oder Erstattungen anzustoßen. Verjährungen und Zahlungserinnerungen spielen ebenso eine wichtige Rolle. Der gesamte Zahlungsverkehr mit den Banken und die Buchführung werden in BIENE abgebildet.

• Aufsetzen der Architektur sowie Koordination der Bereitstellung von Entwicklungs- und Testumgebungen am Standort Hannover

• Installation und Einrichtung der Umgebungen unter Linux Server (Apache Kafka, PostgreSQL)

• Schnittstellentätigkeit: Koordination und Abstimmung für die Anbindung von Softwareprodukten aus anderen Abteilungen und deren Testdaten

• Umstellung von Applikation Server, JDK, Maven-Projektstruktur

• Umgebungskoordination und Build-Management

• Implementierung der externen Schnittstellen

• Umsetzung der fachlichen Anforderungen

• Entwurf und Implementierung von RESTful APIs und OpenAPI-Spezifikationen

• Entwurf und Implementierung von Microservice-Architektur

• Einrichtung und Pflege von CI/CD-Pipelines

• Bereitstellung von Anwendungen auf OpenShift

• Erstellung von technischer Dokumentation und grafischer Darstellungen

• Arbeit mit SQL-Datenbanken (Oracle und PostgreSQL)

• Authentifizierung und Autorisierung für Anwendung & Nutzer

• Containerisierung der Anwendung (automatisiertes Deployment durch CI/CD-Pipeline)

• 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).

• Beratung und Projektleitung zur Erstellung einer Automatisierungsplattform für Marktdatenanalyse KI-basiert
• Finanzdaten automatisiert testen
• Marktdaten-Automation mit Python und N8N
• KI/AI-Datenintegration und KI-Learning
• Einsatz von Ollama und Qwen
• Datenorganisation und Datenbankmanagement

Gesamtarchitektur und technische Umsetzung eines Wix-basierten Abo-Frontends mit Stripe-Zahlung und Anbindung an das SaaS-Backend von Axxessio. Stripe Checkout, Abos, Webhooks und Transaktionsprotokoll end-to-end umgesetzt. Kundendaten und Vertragsinformationen automatisiert über eine JWT-geschützte REST API übertragen. Proxy- und Sicherheitsarchitektur für IP-Whitelisting, HMAC und den Betrieb dokumentiert und mit dem Backend-Team abgestimmt.

Stack: Wix Studio, Wix Velo, JavaScript, Stripe, Webhooks, JWT, HMAC, REST API, Hetzner, Cloudflare

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
• Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
• Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
• Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
• Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
• Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.

• Fördert kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) durch Anwendung von DevOps-Prinzipien, um Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu beschleunigen und zu automatisieren.
• Unterstützt praktisch bei der Implementierung und Bereitstellung von IaC mit Bicep.
• Verwaltet und optimiert Cloud-Infrastruktur auf Microsoft Azure, wobei Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sichergestellt werden.
• Implementiert und überwacht umfassende Sicherheitsmaßnahmen, insbesondere in den Bereichen Netzwerk- und Datensicherheit, zum Schutz von Systemen und Daten.
• Verwaltet und betreibt Kubernetes-Cluster, um eine effiziente Orchestrierung und Skalierung containerisierter Anwendungen zu ermöglichen.

• Implementierung einer GitLab CI/CD-Pipeline auf Basis der SAP Commerce Cloud 2211
• Entwicklung eines neuen B2C-Shops mit Vue, Node und TypeScript, um Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Leistungsoptimierung zu gewährleisten
• Integration von Microsoft Azure Event-Grid mit SAP Hybris
• Implementierung von BDD mit Cucumber unter Verwendung der Gherkin-Syntax, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Business-Teams zu fördern
• Betreuung und Anpassung eines Spartacus-Shops
• Technologien/Sprachen: Java, REST, OData, Behavior Driven Development (BDD), Cucumber, Node, Vue, TypeScript, Spartacus, GitLab CI/CD, Gradle, Maven, Ant, SonarQube

• Entwicklung eines Multi-Klassen-Klassifikationsmodells zur Vorhersage der Zusammensetzung von Pflanzen und ihrer räumlichen und zeitlichen Veränderungen anhand von Prädiktoren wie Satellitenbildern, Klimazeitreihen und weiteren Umweltdaten (Landnutzung, menschlicher Einfluss, bioklimatische und Bodenvariablen).
• Entwicklung von Empfehlungssystemen mit Contextual Bandits für eine E-Commerce-Plattform.
• Erstellung von tiefen neuronalen Netzwerkmodellen zur Vorhersage von überschwemmten Gebieten.

• Architektur und Umsetzung einer vollständig digitalisierten Abschlussstrecke zur Verwaltung von Wertpapierverträgen innerhalb der DVAG-Infrastruktur. Die Plattform zielt auf maximale Benutzerfreundlichkeit, modulare Erweiterbarkeit und Compliance-gerechte Verarbeitung sensibler Daten.

• Implementierung einer reaktiven UI-Struktur mit Fokus auf User Guidance & Accessibility.

• Dynamische Steuerung von Formular- und Abschlussprozessen inkl. Validierungslogik.

• Reaktives State-Management über SignalStore (Signale + selektive Effects).

• UX-Optimierung durch adaptive Komponenten und Playwright-basierte UI-Tests.

• Modularisierung des Backends zur Anbindung bestehender Vertriebs- und Vertragslogiken.

• API-Stabilität und DTO-Design nach Clean Architecture-Prinzipien.

• Zusammenarbeit mit Domain-Teams zur Definition technischer Verträge und Servicegrenzen.

• Management mit GitHub.

• Unit-Tests mit Jest, E2E-Tests mit Playwright.

• Code-Reviews, CI-integrierte Testausführung, iterative Refactorings.

• Sicherstellung hoher Coverage und UI-Stabilität im Abschlussprozess.

• Technologien: Angular 18, RxJS, SignalStore, HTML5, SCSS, Spring Boot, Kotlin, REST, OAuth2, Jest, Playwright, Clean Architecture.

• Konzeption, Vorbereitung und Durchführung eines Webinars zum Thema „RAG in der Praxis: Wie Verlage mit KI echten Mehrwert schaffen“
• Aufbereitung technischer und strategischer Inhalte rund um Retrieval Augmented Generation (RAG) für ein fachlich gemischtes Publikum aus der Verlagsbranche
• Darstellung konkreter Use Cases, technischer Hintergründe, typischer Herausforderungen und Lösungsansätze im Einsatz von RAG
• Vermittlung von praxisnahen Einblicken in Datenaufbereitung, Modellwahl und Output-Optimierung im Kontext digitaler Verlagsportale
• Inhaltliche Konzeption und fachliche Vorbereitung des Webinars
• Auswahl und Darstellung praxisnaher Use Cases aus dem Verlagsumfeld
• Erarbeitung technischer Hintergründe zur Umsetzung von RAG-Systemen
• Präsentation und Erklärung typischer Herausforderungen und Lösungsstrategien
• Large Language Models (LLMs)
• Retrieval Augmented Generation (RAG)