Microsoft Azure Experten in Dortmund

• Aufbau eines Cyber-Resilience-Frameworks für KI-beschleunigte Bedrohungen im Programm Frontier AI Threat Endurance (FATE): Capability Assessments, Reifegradbewertungen und Gap-Analysen zu Cyber Security, operativer Resilienz, Incident Response, Recovery und Governance, daraus abgeleitete Zielkonzepte und Verbesserungsmaßnahmen
• Begleitung der Maßnahmenverantwortlichen von der Konkretisierung bis zur Umsetzung: Umsetzungs-Roadmaps, Entscheidungsvorlagen, Management-Präsentationen und Governance-Reporting sowie audit- und aufsichtsfeste Dokumentation; Steuerung der Stakeholder aus IT, Information Security, Risk Management, Operational Resilience, Business Continuity und den Fachbereichen

• Einrichtung neuer Desktop-Rechner
• Setup eines VPS für Automatisierung, Datenbanken und Chatinterface
• Anbindung an Azure AI Foundry
• Entwicklung diverser n8n Workflows für E-Mail-, Social-Media- und Dokumentenmanagement
• Implementierung eines QM-Systems (Backups, Error Handling, HITL)
• Einrichtung und Optimierung eines Inbound Voice Agents

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

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

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.

• Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
• Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
• „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).

Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest

• Neuentwicklung einer WebApp zur Verwaltung und Konfiguration von Zählgeräten für Großveranstaltungen
• Technologien: .NET 10, C#, Blazor, MudBlazor, MySQL, Git

Aufbau einer Observability- und Alerting-Lösung für Business Central Job Queue Monitoring

• Aufbau einer zentralen Monitoring-Lösung zur Überwachung der Business Central Job Queue in einer Multi-Organisations-Umgebung in Azure DevOps
• Integration von Azure Application Insights und Log Analytics zur strukturierten Erfassung und Auswertung von Job-Laufzeiten und Fehlerereignissen
• Entwicklung von KQL-Abfragen zur gezielten Analyse fehlgeschlagener Jobs und Erkennung von Fehlermustern
• Anbindung von Grafana und Power BI zur Visualisierung operativer Metriken und Job-Status in Echtzeit
• Implementierung eines automatisierten Alerting-Workflows mit Power Automate – bei fehlgeschlagenem Job wird unmittelbar eine Benachrichtigungsmail ausgelöst
• Sicherstellung der Transparenz über den Zustand produktiver Hintergrundprozesse im laufenden Betrieb

Ergebnis: Vollständige Transparenz über fehlgeschlagene Business Central Jobs · Deutliche Reduzierung der Reaktionszeit durch automatisiertes Alerting per Mail · Stabile Grundlage für proaktiven Betrieb produktiver Hintergrundprozesse

Technologien: Azure DevOps | Application Insights | Log Analytics | KQL | Grafana | Power Automate | Power BI | Business Central | Azure Monitor

• Ausbau und Betreuung des Produktportfolios für Videoanalyse und Computer Vision
• Erhebung von Anforderungen und Requirements Engineering
• Beratung, Projektmanagement und Koordination der Pilotierung sowie des internationalen Rollouts
• Tools: IP-basierte Kamera- und Videosysteme, Citrix Administration, OneNote, Microsoft Teams, Node-Red, Office 365, Age Verification, Qognify Umbrella, Thingsboard, Xovis 3D Sensoren, AXIS Kameras, GK Kassensoftware, Atlassian JIRA

• Entwicklung eines automatisierten Job-Scout-Workflows zur Aggregation und LLM-basierten Bewertung von Stellenanzeigen aus RSS-Feeds und APIs.
• Entwicklung eines Telegram-Bots für Sprach- und Textnachrichten mit LLM-gestützter Verarbeitung, Zusammenfassung und strukturiertem JSON-Output.
• Umsetzung eines persönlichen Task-Planning-Assistenten mit n8n, OpenRouter und Supabase für die automatisierte tägliche Planung und Wissensorganisation.
• Entwicklung von LLM-Chatbots für strukturierte Wissensabfragen mit Prompt-Einschränkungen, Guardrails und erzwungenen Ausgabeformaten.

• Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
• Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
• Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau

• Leitung der 12-wöchigen Weiterbildung zum KI- und Automationsspezialisten
• Erstellen von Schulungsunterlagen & Videokursen zu den Themen „Grundlagen der KI“, „Umgang mit ChatGPT“, „Prompt Engineering“, „KI-Agenten mit N8N“, „Automationen mit Make.com“ & KI-generierter Marketingcontent (Bilder, Videos, Blogbeiträge & Social Media Posts)
• Durchführung von Workshops zu den o.g. Themen
• Tools: Loom, N8N, Make.com, ChatGPT, Midjourney, Gamma.app, Canva, Kling AI, Magnific AI
• Ergebnis: Selbstständige lernen das fachliche und betriebswirtschaftliche Know-how, um als KI- und Automationsspezialist erfolgreich ein Unternehmen aufzubauen