Node.js Experten in der Schweiz

• Erstellte den MetX Assistant und trieb ihn als Hauptverantwortlicher vom Konzept bis zum produktiven Einsatz mit echten Nutzern voran; entwickelte die Telemetrie und präsentierte das System in Demos.
• Entwickelte React-, TypeScript- und Python-Funktionen für MetX, eine wissenschaftliche Plattform zur Wettervisualisierung; integrierte interne Daten-APIs und verbesserte Caching, Anfrageverarbeitung und Rendering-Workflows.
• Arbeitete an den unternehmensweiten MCP-Tools mit und leitete KI-Workshops sowie interne Automatisierungsinitiativen, darunter Experimente zur Verbindung von KI-Agenten mit Slack, Jira und Git.
• War Fachexperte des Teams für Observability und DevOps und unterstützte die Zuverlässigkeit von Services, Deployment-Workflows, Monitoring und Fehlerbehebung.
• Nahm an Communities of Practice zu Security, Observability und KI teil.

• Hauptverantwortlicher Cloud-Architekt für ein in Azure gehostetes Banking-SaaS-Angebot.
• Die Azure-Infrastruktur vollständig mit Terraform automatisiert.
• Cloud-Kosten um 50% reduziert.
• Auf Vorfälle reagiert, Ursachen ermittelt und diese mit Post-Mortems abgeschlossen.

• Intelligente Dokumentenverarbeitung mit OCR und Computer Vision: Konzipierte die durchgängige KI-Pipeline im Kern des GenAI-Dokumentenverarbeitungsprodukts von SQPS. Sie wandelt Stapel gescannter Papierdokumente und PDFs in organisierte, durchsuchbare Dokumente um und kombiniert dafür Bildvorverarbeitung, OCR und Layoutanalyse für Scans unterschiedlicher Qualität. Technologien: Python, OpenCV, Tesseract / PaddleOCR, PyTorch, FastAPI
• Automatische Dokumententrennung und -klassifizierung: Entwickelte Modelle, die in einem einzelnen Scan mit mehreren Dokumenten erkennen, wo ein Dokument endet und das nächste beginnt, und jedes Dokument nach Typ klassifizieren (Rechnungen, Verträge, Briefe, Berichte), um eine vollständig automatisierte Ablage zu ermöglichen. Technologien: Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers
• Informationsextraktion und intelligente Dateibenennung mit LLMs: Implementierte ein GenAI-Extraktionssystem auf LLM-Basis, das Datumsangaben, Namen und Referenznummern aus unstrukturierten Dokumenten ausliest und daraus einheitliche, regelbasierte Dateinamen erstellt. Dabei lassen sich die Namenskonventionen für jede Organisation individuell festlegen. Technologien: Python, LangChain, OpenAI, SentenceTransformers, SQL

• Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
• KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
• Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
• Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
• Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
• Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
• Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung

Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker

• Kunden: Zentralbanken der weltweit führenden Volkswirtschaften, deutsche, schweizerische, luxemburgische, monegassische, singapurische, japanische Vermögensverwalter sowie Universal- und Privatbanken, größte Investmentbanken der Welt
• Verantwortlich für die Steuerung der Umsetzung eines Portfolios digitaler Wealth- und CRM-Initiativen
• Projektmanagement von Portfolios im CTO-Produkt- und Technologiebereich (Cyber Security, Architekturänderungen, organisatorische Transformation, Drittanbieter-Apps)
• Produkte: Kernel & Parametrisation für die Core Avaloq Banking Platform; Module: CRM, Kundendatenverwaltung, Wealth Management, Portfolio Management (erzeugt über 90 % des Unternehmensumsatzes)
• Hauptverantwortlichkeiten:
• Berichtslinie an den Leiter der Disruptive Innovation Division; Ansprechpartner für fünf Product Owner und zwei Domänenverantwortliche
• Verantwortung für die Lieferung jährlicher Themen und vierteljährlicher Kernergebnisse
• Steuerung von Nachfrage und Angebot über den QBR-Prozess: Arbeitsplan, Umsetzung, Reporting, Risikomanagement
• Direkte Leitung von rund 40 externen Beratern (Frontend-/Backend-Entwickler, Business Analysten, Designer)
• Rekrutierung und Management von Ressourcen in acht Ländern
• Durchführung von quartalsweisen Abschlussmeetings der Abteilung zur Präsentation von Erfolgen und Herausforderungen
• Lösung von teamübergreifenden Abhängigkeiten und internen/externalen Konflikten
• Verantwortung für das Wartungsbudget; Planung, Forecast, Umsetzung; Sicherstellung der Übereinstimmung von Nachfrage und Angebot
• Identifikation und Besetzung von Schlüsselpositionen in Zusammenarbeit mit Chapter Leads
• Vorgehensweise: Agile, Scrum of Scrums, QBR/OKRs
• Technologien: Angular, PL/SQL, JavaScript, Confluence, JIRA (JQL)

Reduzierung der Time-to-Market durch Optimierung von CI/CD-Pipelines. Mitarbeitende ohne Zugriff auf Kunden-VMs können jetzt deployen. Erhöhung der Systemstabilität und Performance sowie Reduzierung des Wartungsaufwands durch systematische Datenbankbereinigung. Einschränkung der Rechte für Flyway-Migrationen gegenüber Service-Usern. Verbesserte Transparenz und Entscheidungsvorlagen durch erweiterte Grafana-Dashboards für Response-Zeiten, Logging-Optimierung und Harmonisierung mit Loki. Verringerung von Sicherheitsrisiken durch konsequente Umsetzung bewährter Security-Praktiken wie Verzicht auf das public Schema in PostgreSQL, individuelle Service-User-Rechte und Docker Security-Context. Wissenstransfer und nachhaltige Prozessverbesserung durch Erstellung von Prozessdiagrammen und Umsetzung verschiedener Konzepte. Code-Reviews über zahlreiche Repositories

• Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
• Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
• Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.

• Greenfield-Projekt M-Zollmanager: Entwicklung einer internen Plattform zur Unterstützung der Nutzer bei der Buchung von Bedarfsbereichen auf Positionen in Veranlagungsverfügungen.
• Greenfield-Projekt M-Deliveryplan: Entwicklung einer internen Plattform zur Planung und Verfolgung von Lieferungen im Bereich internationaler Transport.
• Erstellung von Funktionen zur Prognose der wahrscheinlichen Ankunftszeit von Containerschiffen und Waren vom Port of Load bis zum Port of Destination unter Berücksichtigung potenzieller Ereignisse.
• Entwicklung des Add-ons TrackAndTrace für M-Deliveryplan zur Verfolgung und Planung von Waren und Containern.
• Entwicklung eines generischen KI-Chatbots für die App-Infrastruktur von Migros einschließlich Integration von ChatGPT und Aufbau von KI-Workflows mit N8N.
• Entwicklung von KI-Assistenten zur Automatisierung repetitiver Aufgaben, z. B. Erstellung von Release-Notes oder Verarbeitung von Jira-Aufgaben auf Basis von N8N-Workflows.
• Weiterentwicklung und Wartung der Apps M-LFS, M-Vehicleaccess und M-Worklog.
• Einsatz von C#, Angular 18, DevOps-Praktiken, N8N, Kubernetes, Docker, Jira, Confluence und Azure.
• Laufendes Projekt mit kontinuierlicher Weiterentwicklung der Plattformen und Workflows.

• Business-Analyse, Architektur und Umsetzung einer Telemedizin-Plattform für Tierhalter.
• Leitung des Entwicklungs-Teams als Product-Owner und Tech-Lead.
• Einführung von Agilen Prozessen, Aufbau der Entwicklungs-Guidelines und System-Dokumentationen.
• Planen und umsetzen von Features wie Video-Call, Live-Chat, Marketingautomatisierung.
• Umsetzung von KI-basierten Features wie das automatisierte Tagging von Informationen (Vermisstmeldungen, Marktplatzeinträge etc.), Aufbereitung von Social-Media Inhalten, Aufbereitung von Gesprächs-Transkripten.
• Skills: Angular, NGXS, Tailwind, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, CI / CD, MySQL, LLMs, RAG, MCP, Redis, OpenSearch.
• Branche: Tiermedizin.

• Unterstützung des Teams bei der Zusammenführung zweier Immobilienplattformen zu einer einheitlichen Lösung auf Vue.js-Basis
• Entwicklung einer eigenen SSR-Microservice-Architektur, bereitgestellt auf AWS Lambdas
• Konzeption und Implementierung einer Funktion zum Zeichnen auf Karten
• Verantwortung für die Migration des Microservices von Vue 2 auf Vue 3 übernommen
• Aufbau einer skalierbaren SSR-Microservice-Architektur mit AWS Lambda
• Entwicklung und Implementierung einer wichtigen Funktion zum Zeichnen auf Karten für die Darstellung von Immobilien
• Erfolgreiche Migration des Microservices von Vue 2 auf Vue 3
• Umfassende Kenntnisse der AWS-Infrastruktur, von Datadog, Sentry und Vite erworben
• Technologien: Vue.js, Node.js, Vite, AWS Lambda, Datadog, Sentry, JavaScript

• Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
• Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
• SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
• Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
• LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.

• Projektleitung (SAP BN (Ariba) Onboarding, Unterstützung SAP ECC und SAP TM für Lieferanten Themen)
• Standardisierung globaler Wertschöpfungsprozesse
• Grundschulung sowie zentraler Ansprechpartner für Lieferanten und Unterstützung der Disponenten

• Entwickelte ERC20-Smart-Contracts mit einem Vesting-Mechanismus, inklusive Deployment, Tests und Audits.
• Schrieb eine JavaScript-Anwendung zur Verwaltung von Transaktionen in Bitcoin, Ethereum und Sepolia mit einem eigenen Token.

• Erstellen der Anforderungen für die Modularisierung der Beförderungsvorausschau.
• Neu aufsetzen und Erweitern der verschiedenen Wettbewerbe für das Jahr 2024.
• Anpassen und Testen des CICS-Dialogs.
• Erstellen diverser Auswertungen für den Fachbereich mit SQL.
• Umsetzen und Testen neuer Anforderungen in Batch-Abläufen mit IWS.
• Nachführen der Dokumentation der neuen Anforderungen.
• Pikettstellung für die tägliche und monatliche Produktion.
• Eingesetzte Technologien: SCRUM, Jira, Confluence, Windows 11, Unix, Enterprise Developer, z/OS, GIT, Mineral, Moped, IWS/TWS, JES, COBOL, CICS, DB2, SQL, Rocket, FortiClient, Citrix.