Microservices Experten

• Reparatur eines defekten „ScrumBan“-Prozesses, danach ein reines Kanban-System etabliert; Steigerung des Outputs im Kanban-Flow um 22 % in vier Wochen

• Team-Autonomie und Entscheidungsfähigkeit durch Implementierung neuer Entscheidungsstrategien gesteigert; somit bis zu 25 % bessere Resultate

• Neugestaltung von Retrospektiven (u. a. durch Einzelcoaching und Workshops), die zur konsequenten Umsetzung der resultierenden Action Items führten

• Intensives Coaching von Product Ownern (POs) zur Entwicklung und Förderung von „Empowered Teams“ neben Führungskräfteentwicklung zur realistischen Einordnung („De-Illusionierung“) agiler Frameworks und Methoden

• Begleitung von Change-Management-Prozessen zur Förderung einer agilen Firmenkultur bei Management und Teams, wobei die interne Kommunikation zur Erhöhung der Transparenz und Effektivität in agilen Prozessen verbessert wurde

• 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 eines skalierbaren Nearshore-IT-Developer-Hubs (Kroatien, Tschechien, Polen) als eigenständige Gesellschaft über ein BOT-Modell (Build – Operate – Transfer)
• Identifikation, Auswahl und Steuerung von Full-Service-Agenturen; Einführung von Steuerungs- und Kontrollmechanismen inkl. KPIs, SLAs und regelmäßigen Service Reviews
• Erstellung und Prüfung von AVVs und Rahmenverträgen in Abstimmung mit Legal & Compliance; Integration regulatorischer Vorgaben (u. a. KRITIS) in die Prozessgestaltung
• Beratung zu Cloud-vs.-On-Premise-Strategien, Datenhaltung und Berechtigungskonzepten; Unterstützung des Einkaufs bei Vergabe- und Dienstleisterbewertungen
• Change Management und Prozessharmonisierung zwischen internen Teams und Nearshore-Partnern; Reporting an Geschäftsführung, CFO und CIO

Ergebnis: Skalierbarer IT-Developer-Hub mit revisionssicherem Governance-Modell, reduzierten Betriebskosten und beschleunigter Produktentwicklung.

• Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
• CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
• LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen

• Umfeld:* Automated Visual Inspection (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).

• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.

• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

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

Interner Beratungsdienstleister und Treiber der Transformation im Verbund, Multi-Stakeholder-Umfeld und C-Level.

Neuausrichtung und Stabilisierung eines bereichsübergreifenden Transformations- und Skalierungsprogramms im Verbund. Schärfung von Zielbild, Prioritäten und Maßnahmenportfolio sowie Aufbau belastbarer Governance-, Planungs- und Steuerungsstrukturen. Strukturierung von Rollen, Verantwortlichkeiten und strategischen Vorhaben unter Einbezug von KI- und IT-Automatisierungsimpulsen.

• Programm-Neuausrichtung und Projekt-Portfolio-Management konzipiert

• Strategie-Modell und Zielbild für IT-Projekte erarbeitet

• Portfolio, Roadmap und Prioritäten strukturiert

• Governance und Regeltermine etabliert

• Operating Model für Leuchtturmprojekte ausgearbeitet

• KI- und Automatisierungsimpulse eingeordnet

• Rollen und Verantwortlichkeiten geschärft

• Change-Maßnahmen umgesetzt

• Workshops entwickelt, moderiert und ausgewertet

• 17 Initiativen in ein Steuerungsmodell überführt

• Transparenz und Entscheidungsfähigkeit erhöht

• Verbindlichkeit in der Steuerung gestärkt

• Operating Model strukturell geschärft

• Drei Top-5-Institute integriert

• Über 80 % Stakeholder eingebunden

• Governance

• Portfolio-Steuerung (PPM)

• Change Management

• Künstliche Intelligenz

• Workflow-Automatisierung

• KI-Use-Case-Assessment

• Confluence

• Jira

• Stakeholder-Management

• Planung und Entwicklung einer CPU-Monitoring-Anwendung zur Überwachung von Systemleistung und Ressourcenauslastung.
• Entwurf und Implementierung eines Spring-Boot-Backends mit REST-API zur Verarbeitung und Bereitstellung von Monitoring-Daten.
• Entwicklung des React-Frontends zur übersichtlichen und benutzerfreundlichen Darstellung der Monitoring-Informationen.
• Integration von PostgreSQL für die persistente Speicherung und Verwaltung der Anwendungsdaten.
• Containerisierung der Anwendung und ihrer Dienste mit Docker Compose.
• Automatisierte Bereitstellung und Deployment der Infrastruktur mit Terraform auf AWS.
• Strukturierung der Anwendung als modernes, wartbares System mit REST-basierter Kommunikation zwischen Frontend und Backend.
• Entwurf und Entwicklung einer sicheren, skalierbaren CPU-Monitoring-Architektur (cpu-watcher) mit einer separaten Collector-Anwendung, die Monitoring-Daten an das Backend streamt und so die direkte Exposition von Systemressourcen reduziert.
• Entwurf einer sicheren Cloud-Infrastruktur mit in ein privates Netzwerk ausgelagerter Datenbank und OIDC-basierter Authentifizierung.
• Umsetzung von Infrastructure as Code mit Terraform und Integration versionskontrollierter CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Tests, Infrastrukturänderungen und Anwendungsdeployments.
• Entwurf und Implementierung der Frontend-Auslieferungsarchitektur mit AWS CloudFront.

Stack: Spring Boot · React · PostgreSQL · REST API · Docker Compose · Terraform · AWS

Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.

• Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
• Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen

Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps

• 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.

Als Projektkoordinator in Entwicklungsprojekten (bestehend aus Software und Hardware) beratend zuständig für die Erstellung von Handlungsempfehlungen und organisatorischen Rahmenbedingungen in den Bereichen Reporting, Projektzeitplanung, Fortschrittskontrolle, Ressourcenallokation und Ergebnispräsentation.

• Technologie-Stack: Teams, Azure DevOps, Android
• Stichworte: Software, Hardware, KI, MDM, Kanban, Lastenheft, Pflichtenheft, SaaS, Ergonomie, Gesundheit, Medizinprodukt

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
• Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
• Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
• Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.

Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Use Cases sowie Prototypen abzuleiten.

• Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
• Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
• Überführung räumlicher Daten in konkrete Use Cases, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
• Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen

Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Use Cases, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur

• 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