Microsoft SQL Server Experten in Deutschland

• Gründer CheironX: KI-gestütztes GRC-Management (ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, TISAX, DORA)
• Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI für modernes IT-Governance, Risk & Compliance Management
• IT-Interim-Management und strategische Beratung

• Planung, Bereitstellung und Betreuung gehosteter E-Mail-Lösungen in Linux- und Windows-Umgebungen mit Anti-Spam- und Sicherheitsarchitekturen auf Unternehmensniveau für Service-Provider-Umgebungen.
• Verwaltung von Microsoft-Azure-Umgebungen einschließlich virtueller Maschinen, VNets, Speicher, VPN- und Firewall-Konfiguration.
• Administration von Microsoft Exchange Server (2010-2019), Microsoft Exchange Server SE, Active Directory, PKI, Hyper-V und Zimbra mit Disaster-Recovery-Planung und operativer Betreuung.
• Leitung von Microsoft-365-Onboarding- und Migrationsprojekten von Exchange-, IMAP- und Zimbra-Plattformen zu Microsoft 365.
• Vorbereitung von Sicherheit und Compliance zur Unterstützung von Microsoft 365 Copilot.
• Implementierung von Informationsschutz und Verhinderung von Datenverlust mit Microsoft Purview.
• Implementierung von Aufbewahrung, eDiscovery und Kommunikations-Compliance in Microsoft Purview.
• Integration von Active Directory Domain Services (AD DS), Active Directory Certificate Services (AD CS) und Active Directory Federation Services (AD FS).
• Bereitstellung sicherer hybrider Infrastrukturlösungen durch Integration von Microsoft-Windows-Servern und Linux-basierten Unternehmensumgebungen.
• Unterstützung von Integrationsprojekten für Unternehmen mit Debian, Ubuntu, CentOS, Red Hat, Barracuda ESG, Qmail und Zimbra-Plattformen.

• 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.

• Freischaltungen in der Firewall.

• Behebung von Problemen bei der IP-Kommunikation in 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

• Konzepterstellung und Architektur für die Domäneintegration (SEAT in VW Struktur)
• Domänenvertrauensstellungen und Administration
• Der Betrieb und die Administration von Windows 2022/ 2025 Servern und Domänen
• Domänenumbau
• GPO und SG Bearbeitung und Migration
• DNS Umbau und Migration

Technologien: Windows 2022, Active Directory, ADFS, AD Azure Connect, DHCP, DNS, GPO, VMWare vSphere, Hyper-V, Powershell, Jira, MS Office 365,), SCCM, VSAN Fileservices, Circa 800 Server, 400 User

• Erweiterung einer Swing-basierten UI zur Erfassung von Security Restricted Articles bei der Gepäckkontrolle.
• Einführung eines neuen Workflows zur Erfassung von Deboarding Events.
• Erweiterung des Berichtssystems für Security Restricted Articles und Deboarding Events.
• Implementierung erfolgt unter Einsatz von JBoss Wildfly, PostgreSQL, spring-boot 3.x, Java 8/21, Swing, JSF, JAX-RS/Resteasy, Docker, Maven, Kiro.

Projekt – Evaluierung und Aufbau von Datenbanken für eine neue Produktlinie für einen Messgeräte Hersteller

• Ist Analyse
• Anforderungsanalyse der Datenhaltungsschicht
• Schreiben von Benchmark Tests
• Design der neuen Datenbankschema
• Datenbankmigrationen
• Aufbau eines Audit-Logging und Part11
• Erstellen der Backup- und Recovery-Konzepte
• Design der API der Persistenzschicht
• Schreiben von Unit-Tests
• Erstellen von Requirements Azure

Tools: C#, Visual Studio 2022, Azure DevOps, SonarQube, Git, RestSharp, WebServer, PostgreSQL, MS SQL, SQLite, MinIO, Podman, Docker, DataGrip, SQL Management Studio, HeidiDB, pgAdmin

Arbeitsumfeld

• Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
• REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter

Aufgabenbereich

• Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
• Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung

Tätigkeiten

• Schnittstelle zwischen IT und Business
• Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
• Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion

Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD

Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)

Im Rahmen der Vorbereitung und operativen Begleitung einer Unternehmensnachfolge:

• Unternehmensanalyse: Analyse der wirtschaftlichen, organisatorischen und strukturellen Gesamtsituation (Ist-Zustand, Stärken/Schwächen, Risikopotenziale)
• Prozessanalyse: Aufnahme und Dokumentation aller relevanten Geschäftsprozesse (BPMN, UML) in den Bereichen Management, Finanzen, Einkauf, Vertrieb und Operations
• Prozessoptimierung: Identifikation von Schwachstellen und Ineffizienzen, Erarbeitung und operative Umsetzung von Verbesserungsmaßnahmen
• Stakeholder-Management: Identifikation und Analyse aller relevanten internen und externen Stakeholder; strukturierte Kommunikation und Abstimmung mit bisherigen und zukünftigen Inhabern, Gesellschaftern, Mitarbeitern
• Change-Management: Begleitung der Belegschaft und des Managements durch den Übergabeprozess; Aufbau von Akzeptanz und Vertrauen bei allen Beteiligten
• Governance & Dokumentation: Erstellung und Übergabe strukturierter Betriebshandbücher, Prozessdokumentationen und Organisationshandbuch für den neuen Geschäftsinhaber
• Risiko- & Schwachstellenanalyse: Bewertung operativer und strategischer Risiken im Übergabeprozess sowie Erarbeitung von Handlungsempfehlungen
• Operative Unterstützung: Kommissarische Übernahme von Führungsaufgaben; Sicherstellung der Betriebskontinuität während der Übergangsphase

• Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
• Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
• Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
• Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
• Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
• Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
• Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen

Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4

Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen und Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.

Medizin-IT, Pharmaindustrie

Aufgaben, Verantwortlichkeiten:

• Aufnahme der Kundenanforderungen
• Planung des Teilprojekts
• Konzeption und Definition von KPI's
• Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
• Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
• Ableitung von Handlungsempfehlungen

Methoden, Technologien:

• Simulation
• Künstliche Intelligenz
• Python
• R
• SQL
• Microsoft Power BI
• Amazon Web Services
• Elasticsearch
• PostgreSQL
• Databricks
• Multivariate Statistik

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

Konzeption und Umsetzung einer „unified-commerce“ Plattform für KMUs zum Verkauf und zur Realisierung von Multi-Produkt-Bundles

Erfolge: Termingerechte Konzeption, Bereitstellung und Kundenabnahme eines 100% funktionalen, CPQ-basierten „buy flow“-Prozesses zur Konfiguration und zum Vertrieb von Multi-Produkt-Bundles innerhalb des vorgegebenen Zeitfensters von 90 Tagen. Erfolgreich getestete Integration diverser Schnittstellenservices für die Bereiche: Kundensuche, Anreicherung von Kundendaten, Adressvalidierung, Servicequalifizierung, Rufnummernvalidierung, Bonitätsprüfung, Terminauswahl und Quote-to-Order Transition.

Verantwortlichkeiten:

• Strategische Zielumsetzung: Ableitung und Umsetzung strategischer Kundenziele (z. B. Release-Inhalte, Business Value).
• Backlog Management: Erstellung und Ausarbeitung von Backlog-Items (Initiatives, Epics, User Stories, Defects) in enger Abstimmung mit Projektteam und Kunde.
• Priorisierung & Releases: Verantwortung für die Priorisierung des Product Backlogs sowie die Umsetzung definierter Release-Ziele.
• Nachverfolgung von Ergebnissen: Nachverfolgung von Arbeitsergebnissen auf Lieferanten- und Kundenseite.
• Roadmap & Releaseplanung: Entwicklung und Umsetzung von Roadmaps und Release-Plänen gemeinsam mit dem Kunden.
• Scope-Verantwortung: Verantwortung für den vertraglich vereinbarten Leistungsumfang.
• Claim Management: Aktives Claim- und Änderungsmanagement gegenüber dem Kunden.
• Teamkoordination: Steuerung und Koordinierung des Entwicklungsteams.
• Synergienutzung: Nutzung von Synergien zwischen Kundenprojekten und Produktentwicklung.
• Angebotserstellung: Erstellung von Angeboten (mit Supervision) sowie Präsentation vor Ort bei Kunden und Partnern.

Skills: Entwicklung, Kommunikation und Umsetzung von Produktvisionen; Product Backlog Management; Stakeholder Management; Regelmäßiges Reporting an Management und Steering Committees; Anforderungsanalyse & -Engineering; Durchführung und Dokumentation von Workshops; Fachliche Führung und Koordination von (verteilten) Projektteams und externen Dienstleistern; Epic Management; User Story Spezifikationen; Erstellung von Use Cases, Unterstützung bei Softwaretests und User Acceptance Testing (UAT); Release Management und Sprint Planung; Design von SOLL-Prozessen; Prozessoptimierung; Planung, Konzeption und Spezifikation von Schnittstellen zu Bestands- und Neusystemen; Identifikation, Bewertung und Steuerung von Projektrisiken; Aktives Claim- und Änderungsmanagement; Moderation von Sprint-Planungen und -Reviews; Datenmigration; Scrum; Kanban; REST API; JSON; XML; BPMN; UML; Jira; Confluence

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural