Multi-Tenancy Experten in München

• 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.

Als Solution-Architekt für Agentic AI in der KFZ-Schadensabwicklung leitete ich weltweite Kundenimplementierungen, einschließlich Lösungsdesign und -detaillierung, Mandantenfähigkeit, Prozessabläufe, Integration mit Drittanbieterlösungen und Lokalisierungsanforderungen.

• Architekturanalyse: Durchführung einer detaillierten Analyse der Geschäftsanforderungen, Verwaltung der Anforderungen und Erstellung ausführlicher Spezifikationen.
• Definition von Services: Entwicklung umfassender technischer Definitionen für Services und Integrationsverträge.
• KI-Prozessmanagement: Automatisierung des KI-Prozessmanagements mit Fokus auf Analyse, Optimierung und kontinuierliche Verbesserung.
• Anforderungsaufnahme: Durchführung von Sessions zur Anforderungsaufnahme und Analyse von Geschäftsprozessen zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen.
• Agile Zusammenarbeit: Einsatz agiler Methoden und enge Abstimmung mit Stakeholdern zur Gewährleistung von Ausrichtung und Flexibilität.
• Technischer Support: Unterstützung des Senior Managements bei technischen Analysen und Beurteilungen der Umsetzbarkeit.

• Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
• Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
• Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
• Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
• Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
• Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
• Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
• Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
• Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung

• Klärung von Projektzielen, Umfang und fachlichem Zielbild für den Aufbau der KI-basierten Wissensdatenbank.
• Ableitung der initialen Architektur- und Umsetzungsstrategie für den Zasterbot-Chatbot inklusive Abgrenzung von minimal funktionsfähigem Produkt (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 relevanter 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 großer Sprachmodelle (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.

• 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)

• Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
• Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
• Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
• Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
• Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
• Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
• Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
• Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
• Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
• Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
• Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
• Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
• Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.

• 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

• Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.

• Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.

• Bereitstellung und Betrieb von Oracle-Datenbanken gemäß den vereinbarten Service Levels.
• Speicherverwaltung mit Oracle ASM.
• Oracle Grid Infrastructure und Datenbank-Patching.
• Sicherstellung der Einhaltung von SLAs und operativen KPIs sowie Koordination von internem und externem Support bei größeren Störungen.
• Entwicklung und Durchführung zuverlässiger Backup-Strategien und regelmäßiger Wiederherstellungen.
• Planung und Durchführung von Migrationen von Nicht-Multitenant- zu Multitenant-Architekturen sowie Konsolidierung von Datenbanken in mehrere Container.
• Einrichten der Oracle-Datenbank-Authentifizierung mit Kerberos.
• Bereitstellung und Administration von Azure Database for PostgreSQL (Flexible Server) einschließlich Konfiguration, Skalierung und Einrichtung der Hochverfügbarkeit.
• Migration von lokalen PostgreSQL-Datenbanken zu Azure mithilfe von pg_dump/pg_restore, pg_dumpall und dem Azure Database Migration Service.
• Konfiguration von Backup- und Point-in-Time-Wiederherstellungsrichtlinien zur Einhaltung von Compliance- und Wiederherstellungszielen.
• Implementierung von Überwachung und Alarmierung mit Azure Monitor, Log Analytics und benutzerdefinierten Dashboards.
• Durchführung von Performance-Tuning für Abfragen durch Analyse von Ausführungsplänen, Optimierung von Indizes und Anpassung von Parametern (work_mem, shared_buffers, autovacuum).
• Zusammenarbeit mit Entwicklern zur Umsetzung von Verbesserungen im Schema-Design, Partitionierung und Connection-Pooling (PgBouncer) für höhere Skalierbarkeit.

• Softwareentwicklung eines B2B-SaaS zur KI-basierten Suche in internen Kandidatenpools von Personalberatungen
• Konzeption als mandantenfähige, hybride Architektur mit eigenen GPU-Servern und sicherer Cloud-Anbindung
• KI-Engineering
• LLMOps
• Python
• FastAPI