Multi-Tenancy-Experten in München

• Steuerung der erfolgreichen Erprobung und kommerziellen Einführung der OpenRAN-Technologie sowie des Austauschs von Legacy-SRAN für 2 Mobilfunknetzbetreiber in Deutschland.
• Governance und Koordination des gesamten End-to-End-Projektlebenszyklus für mehrere Workstream-Leads, z. B. Operations, Performance, Site Solution Management, Design, SW Delivery, Integration & Implementation, OSS Tools und Unterstützung durch 3rd-party Resource.
• Projektplanung zur Abdeckung wichtiger Meilensteine durch Abstimmung der Roadmap gemäß den Vorgaben der deutschen Bundesnetzagentur (BNetzA) als Anbieter.
• Unterstützung des Account-Teams vor und nach dem Vertrieb bei RfP/RfQ-Einreichungen.

• Klärung von Projektzielen, Scope und fachlichem Zielbild für den Aufbau der KI-basierten Wissensdatenbank.
• Ableitung der initialen Architektur- und Umsetzungsstrategie für den Zasterbot-Chatbot inklusive Abgrenzung von MVP und Ausbaustufen.
• Erarbeitung eines fachlichen Zielbilds für den Aufbau einer strukturierten Wissensdatenbank und die Integration eines zukünftigen Chatbots.
• Ableitung und Priorisierung von Anwendungsfällen für die Informationsbeschaffung und -bereitstellung durch den Chatbot.
• Modellierung von Datenstrukturen und -flüssen zur effektiven Organisation der Wissensdatenbank auf der Base44-Plattform.
• Konzeption und Implementierung der Datenmodelle zur Speicherung und Verknüpfung von relevanten Informationen.
• Entwicklung von Prozessen zur Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Rohdaten für die Wissensdatenbank.
• Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität als Grundlage für den zukünftigen Chatbot.
• Planung der Integration von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) für präzise und kontextbezogene Antworten.
• Implementierung von Funktionen zur Analyse und Darstellung von Daten aus der Wissensdatenbank.
• Nutzung der Base44-Plattform mit JSON-Schema-basierten Entitäten und flexiblem Berechtigungskonzept.
• Implementierung von Deno-Funktionen für Backend-Logik, Eventverarbeitung und Anbindung externer APIs.
• Integration von OpenAI-Services für die initiale Datenanalyse.

• 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

PROFIL Senior Oracle-Spezialist, Consultant und DBA mit langjähriger Erfahrung in Planung, Architektur, Installation, Migration, Betrieb, Performance-Tuning und Troubleshooting großer Oracle-Datenbanklandschaften. Schwerpunkt auf Oracle Database 19c sowie Enterprise-Architekturen mit RAC, Active Data Guard, Golden Gate, Exadata, RMAN und CDB/PDB. Erfahrung in heterogenen Enterprise-Umgebungen auf Linux, AIX, Solaris, HP-UX und Windows sowie in Cloud- und Migrationsprojekten. Über viele Jahre Einsatz als technischer Berater, DBA, Architekt und Projektleiter für Banken, Versicherungen, Energieversorger, öffentliche Einrichtungen, Industrie, Automotive und Luftfahrt. Verbindung von technischem Oracle-Know-how mit Betriebskonzepten, Migration, Projektplanung, Dokumentation und Kundenberatung.

ORACLE-SCHWERPUNKTE

• Oracle Database 19c – Installation, Upgrade, Patch-/RU-Management, Betrieb und Troubleshooting
• Oracle Database 21c / 23ai / 26ai – Kenntnisse der aktuellen Oracle-Release-Linien
• Oracle RAC, Active Data Guard, Data Guard, Oracle GoldenGate
• CDB / PDB, Multitenant-Architekturen und Enterprise-Datenbankbetrieb
• Oracle Exadata und hochverfügbare Datenbanklandschaften
• RMAN – Backup, Restore, Recovery, Migration und Disaster-Recovery-Szenarien
• Data Pump (EXPDP / IMPDP), Transportable Tablespaces (TTS) und datenbankbasierte Migrationen
• Performance-Analyse, SQL / PL/SQL, Tuning, Troubleshooting und Kapazitätsplanung
• Oracle Enterprise Manager / Monitoring und technische Betriebsunterstützung
• Oracle Security: Wallet, TDE, Database Vault, VPD / RLS
• Oracle DWH / BI: OBIEE, ODI, OWB und Discoverer
• Oracle Applications / E-Business Suite und Oracle-basierte Applikationslandschaften

AKTUELLE PROJEKTE

Scope Solutions AG, Basel / CH | 08/2023 – laufend Oracle-Projektmanagement und DBA

• Installation, Wartung und regelmäßige Upgrades von Oracle-Datenbanksystemen mit Schwerpunkt Oracle 19c.
• Patch- und Release-Management einschließlich OPatch und Release Updates; Betrieb auf RHEL 8.x, SLES 15.x und Windows.
• DBA-Unterstützung für Kunden in DACH und Europa sowie Betreuung von Produktions-, Lasttest- und weiteren CDB-/PDB-Umgebungen.
• Technische Betriebsabläufe und Dokumentation über Confluence; Support und Service Requests über My Oracle Support / Metalink.

Bundesagentur für Arbeit, Nürnberg | 04/2022 – 10/2023 Oracle-Betriebsunterstützung / DBA

• Betrieb und regelmäßige Upgrades von Oracle-19c-Datenbanksystemen auf SLES 15.x.
• DBA für rund 2.100 PDBs auf RAC und Exadata in Produktions-, Integrations-, Lasttest- und weiteren Umgebungen.
• Configuration Management über ARS Remedy; Arbeitsabläufe und technische Dokumentation über Jira und Confluence.
• Betriebssupport und Bearbeitung von Service Requests über My Oracle Support / Metalink.

Statistisches Bundesamt, Wiesbaden | 09/2021 – 03/2022 Oracle-Betrieb und Architektur – Erhebung 2022

• Zusammenführung von Daten in ein zentrales Oracle-19c-Datenbanksystem.
• Konzeption von Import-/Export-Verfahren für die zentrale Datenstruktur.
• Kennzahlen- und Performance-Architektur für die Auswertungen.
• Schulung der Mitarbeiter im Oracle-Performance- und DBA-Umfeld.

Englischunterricht an der Munich Volkshochschule, Entwicklung von Schulungsmaterialien und Durchführung von Kursen für erwachsene Lernende

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.

• Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
• Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
• Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
• Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
• Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
• Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.

Interne Systeme mit regulatorischen und sicherheitsrelevanten Anforderungen konnten nicht direkt durch KI-Tools für Incident-Triage, Fehlersuche und Dokumentationssuche genutzt werden. Ziel war die sichere Integration dieser Systeme über MCP unter Beibe...

KI-Assistenz und Zielbild für teilautonome Energieportfolio-Steuerung

Aufbau einer KI-Steuerungsschicht direkt auf dem tagesaktuellen Live-Portfolio eines großen Energieversorgers — nicht als isolierter Pilot, sondern als operative Erweiterung der bestehenden DB1- und Portfolio-Steuerung. Ziel ist die schrittweise Entwicklung von Assistenz über Monitoring/Alerting bis zu Analyse-Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben, ergänzt um ein rollenspezifisches System of Engagement neben dem BI-System of Record. Parallel werden Business Case, Zielbild und Management-Pitch gegenüber statischem Monatsreporting erarbeitet.

• KI-Steuerungsschicht: Konzeption und Aufbau auf dem bestehenden Live-Portfolio-Datenprodukt (mehrere Mio. Verträge) — Ausbaustufen Assistenz → Monitoring/Alerting → Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben.
• LLM-gestützte Datenanalyse: Semantische Abfragen, SQL-/Tool-Anbindung und ergänzende RAG-Komponenten auf Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätsdaten (Azure OpenAI, Snowflake) mit Drill-downs bis auf Einzelvertragsebene.
• Analyse-Agenten: Mehrstufige Agenten für Abweichungs- und Treiberanalysen zu Churn, Preisanpassungen, Mengen und Beschaffungskosten.
• Sichtenkonzept: Rollenspezifische Oberflächen für Fachbereich, Management und C-Level als System of Engagement neben dem BI-System of Record.
• Business Case & Pitch: Zielbild und Kosten-Nutzen-Argumentation gegenüber statischem Monatsreporting.
• LLM-Setup (Datenschutz & Security): Abstimmung mit IT-Security und Datenschutz — EU-Region, Datentrennung, Freigabeprozesse.
• Agenten-Architektur: Mehrstufige Agenten-Pipelines (Analyse → Validierung → Zusammenfassung) mit dokumentierten Datenquellen, Tool-Aufrufen, Prüfschritten und Quellenbezug je Aussage.
• Datenfundament: Aufsatz auf dem tagesaktuellen DB1-Datenprodukt (Snowflake, dbt) — Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätskennzahlen als gemeinsame Basis aller KI-Analysen.
• Guardrails & Evaluation: Evaluations- und Freigabeprozesse für LLM-Antworten bei steuerungsrelevanten Aussagen — Testsets, Metriken, Human-Review.
• Prototyping & Validierung: Iterative Validierung der Agenten-Antworten mit dem Fachbereich — Testfragen-Katalog, Feedback-Schleifen, Antwortqualität je Release.
• Roadmap & Ausbaustufen: Detaillierung der Stufen Assistenz → Monitoring/Alerting → teilautonome Steuerung inkl. Übergangskriterien und Governance je Stufe.
• Integration: Einbettung in die bestehende BI- und Datenlandschaft — BI bleibt System of Record, die KI-Schicht liefert interaktive Drill-down-Pfade als System of Engagement.
• Enablement: Befähigung der Anwender im Fachbereich — Prompting-Leitfäden, Schulungen und Betriebsmodell für den laufenden Einsatz.
• Steuerung: Koordination Fachbereich, Data Engineering, IT-Security & Datenschutz.
• Change Management: Kommunikation und Erwartungsmanagement gegenüber Fachbereich und Management entlang der Ausbaustufen.

Ergebnisse:

• Auf bestehendes tagesaktuelles Datenprodukt mit mehreren Millionen Verträgen aufgesetzt
• Mit Datenschutz und IT-Security abgestimmtes LLM-Setup in EU-Region mit Datentrennung und Freigaben etabliert
• Drei Ausbaustufen bis zur teilautonomen Steuerung definiert
• Rollenspezifische Sichten für Fachbereich, Management und C-Level konzipiert
• Business Case und Management-Pitch für die Ausbaustufen erarbeitet
• Iterativer Validierungsprozess für Antwortqualität mit dem Fachbereich etabliert
• Betriebsmodell für den Assistenzbetrieb konzipiert und in Validierung

Stack: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Snowflake, dbt, React, TypeScript, Entra ID, RAG, Agentic AI, Analyse-Agenten, Human-in-the-Loop, Prompt Engineering, LLM Evaluation, LLMOps, DSGVO / EU-Region, Azure DevOps, Python, SQL, Change Management

Projekt für einen führenden deutschen E-Mail- und Cloud-Dienstleister: Als Senior Frontend Developer und Technischer Webarchitekt entwickelte ich einen internationalen, mandantenfähigen White-Label-Consent-Management-Layer für mehrere Marken.

Hauptaufgaben:

• Architektur und Implementierung mit Vue 3, TypeScript und Vite
• Entwicklung automatisierter Tests mit Vitest und Playwright
• Erstellung markenspezifischer CMP-Konfigurationen, CSS-Themes, i18n-Strukturen und Vendor-Einstellungen
• Umsetzung der Playout- und Initialisierungslogik sowie der Backend-Anbindung
• technische Entscheidungsgrundlagen, Projekt- und Code-Dokumentation

Wirkung: Ablösung externer CMP-Lösungen durch eine wiederverwendbare und langfristig wartbare Inhouse-Basis für mehrere internationale Marken und Rollouts.

Technologien: Vue 3, TypeScript, Vite, Vitest, Playwright, IAB TCF, Google Additional Consent, i18n, Git, CI/CD.

• Erfolgreiche Umstrukturierung von ProSiebenSat.1 Digital und Fusion mit der Seven.One Entertainment Group, um eine Digital Consumer Products-Strategie für über 6.000 Mitarbeitende in der DACH-Region zu ermöglichen.

• Übernahme der Streaming-Plattform JOYN (4 Mio. Unique Users) von Warner Bros. Discovery und erfolgreiche Integration von über 160 Mitarbeitenden bei gleichzeitiger Effizienzsteigerung.

• Umstellung auf eine Plattform-Organisation mit einem gedeckelten Jahresbudget von -100 Mio. EUR, wodurch Time-to-Market verkürzt und Produkttests innerhalb von 3 Monaten ermöglicht wurden, ohne hohe Vorabinvestitionen.

• Fokus auf Wiederverwendbarkeit und modulare Komponenten, die durch Live-Interactive-Shows (Projektbudget 2,5 Mio. EUR, 7 Monate Entwicklung) neue Erlöse im mittleren zweistelligen Millionenbereich generierten.

• Aufbau eines neuen Publishing-Geschäfts für Digital News und Sport von Grund auf und Livegang innerhalb von 6 Monaten, wodurch über 250 Redakteur:innen mit Multi-Tenancy-Unterstützung versorgt wurden.

• Das Produkt mit neuer Tech-Stack erzielte +66 % YoY bei den Unique Monthly Active Users und +60 % YoY bei der täglichen Nutzungsdauer (>2h).

• Aufbau der neuen Digitalisierungsstrategie.
• Mit Hilfe von Camunda als Prozess-Engine wird eine neue Art der Bearbeitung von von Batch- und Dialogaufträgen erstellt.
• In enger Zusammenarbeit mit der Fachabteilung werden die einzelnen Prozesse erstellt und in Produktion gebracht.
• Masken zum steuern der manuellen Eingriffe, z.B. bei Aussteuerung von Anträgen, werden implementiert.
• Schrittweise Migration von altem Code von IBM WebSphere zu JBoss.
• Skills: Arquillian, Camunda, Eigeninitiative, Empathie, Hibernate, Jackson, Java/JEE, JBoss, Jersey, JSON, JUnit, Kritikfähigkeit, Lernbereitschaft, REST, Teamfähigkeit, WebServices.

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Analyse und Beurteilung der behördlichen Fachverfahren im Hinblick auf die Migrationsfähigkeit
• Definition und Vorbereitung der technischen Rahmenbedingungen im neuen Master-Rechenzentrum
• Entwicklung und Optimierung von Migrationsverfahren und -prozessen
• Transformation von Bestandslösungen in neue technische Standards (Technology Refresh)
• Koordination von Architektur- und technischen Querschnittsthemen