NoSQL-Experten in Deutschland

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend KI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code

Qualität von KI-Modellen im großen Maßstab vorantreiben – Bewertung der Prompt-Antwort-Genauigkeit, Erkennung von Randfällen und Einhaltung SLA-konformer Workflows über verteilte globale Teams hinweg.

• Analyse von KI-Prompts und nebeneinander gestellten Modellausgaben zur Bewertung der Antwortqualität, Sachgenauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Einhaltung der Projektbewertungsrichtlinien.
• Durchführung von Faktenprüfungen, Datenvalidierung, Fehlerbehebung, Identifizierung von Problemen und Überprüfung von Randfällen zur Verbesserung der Qualitätsstandards in den KI-Trainingsunterstützungs-Workflows.
• Verwendung von Google Sheets, Google Docs und browserbasierten Tools zur Dokumentation von Ergebnissen, Führung von Bewertungsprotokollen, Verfolgung von Problemmustern und Unterstützung der Workflow-Optimierung in einer Remote-Umgebung.
• Erstellung klarer schriftlicher Begründungen, Review-Zusammenfassungen und KPI-orientierter Berichte mit Fokus auf Genauigkeit, Durchlaufzeit, Vollständigkeit der Dokumentation, Fehlererkennungsrate und SLA-Einhaltung.

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Freiberuflicher Product Owner, Scrum Master und Agile Coach in verschiedenen Projekten von lokalen Agenturen bis hin zu multinationalen Konzernen in diversen Branchen.

• Letzte Projekte:

• Adevinta: Technischer Projektmanager, verantwortlich für die Koordination mehrerer Teilprojekte zur Erstellung der weltweit größten Multi-Tenant-Plattform für Kleinanzeigen.

• Aroundhome (ein Unternehmen der ProSiebenSat.1): Product Manager, der auf Unternehmensseite ein Konzept zur digitalen Qualifizierung von Nutzeranfragen für passende Dienstleister umsetzt und überprüft.

• Peek & Cloppenburg Düsseldorf: Product Manager Mobile, Beratung und Begleitung beim Neuaufbau der Android- und iOS-Apps.

• Visual Meta GmbH (ein Unternehmen der Axel Springer SE), Berlin: Director Product, gemeinsame Leitung der Abteilung Produkt & Engineering zusammen mit dem Director Engineering.

• Verantwortlichkeiten bei Visual Meta GmbH:

• Definition und Umsetzung einer Produktstrategie mit 3–5-Jahres-Horizont inklusive Produktvision und Mission im Einklang mit der Unternehmensstrategie und Strategien angrenzender Abteilungen.

• Weiterentwicklung eines bestehenden OKR-Prozesses zusammen mit dem OKR-Master und Abteilungsleitern, um Fokus und Ergebnisse zu steigern.

• Unterstützung des Director Engineering bei der Erstellung einer Plattform-Transformationsstrategie, um einen monolithischen On-Premise-Tech-Stack in eine serviceorientierte, cloudbasierte Architektur zu überführen und eine domainbasierte Organisationsstruktur aufzubauen.

• Verantwortung für ein motiviertes und talentiertes Team von 5 Führungskräften auf Head-Level und 17 operativen Teammitgliedern aus Produktmanagement, Daten und UX/UI-Design.

• Wichtige Erfolge bei Visual Meta GmbH:

• Definition und Umsetzung einer Produktstrategie mit 3–5-Jahres-Horizont inklusive Produktvision und Mission.

• Erhöhter Fokus im OKR-Prozess durch Reduzierung von 10 unternehmensweiten Zielen auf 2 und von mehreren hundert teambezogenen Key Results auf einige Dutzend.

• Erstellung eines Karrierepfad-Frameworks für das Produktteam mit Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten von Junior- bis Head-Level.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

Re-Platforming eines E-Commerce-Shops auf Microservice-Architektur

• Ziel: Ablösung eines veralteten Shopware-Systems durch eine skalierbare, zukunftssichere Lösung auf Basis von Microservices und einer Headless-Architektur.
• Führte eine umfassende Architekturberatung durch und definierte die Microservice-Grenzen auf Basis einer Headless-Architektur mit commercetools als PIM/OMS und Next.js als Frontend-Lösung.
• Entwickelte und integrierte mehrere dezentrale Services (z. B. Internationalisierung, Personalisierung).
• Übernahm die Konfiguration zentraler Drittanbietersysteme wie Contentstack und Algolia.
• Realisierte eine stabile Cloud-Infrastruktur auf Google Cloud mit Monitoring über Grafana.

Technologien: commercetools, Next.js, Contentstack, Algolia, Google Cloud, Grafana, TypeScript, Shopware

Entwicklung einer internationalen E-Commerce-Plattform

• Ziel: Entwicklung einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen und internationalen E-Commerce-Plattform.
• Definierte eine skalierbare, performante und wartbare Softwarearchitektur, die als Grundlage für die internationale Expansion der Plattform diente.
• Wählte einen Best-of-Breed-Technologie-Stack, der die Entwicklung eines erstklassigen Shops ermöglichte und den Entwicklungsaufwand für neue Features um 30 % reduzierte.
• Stellte die nahtlose Integration kritischer Drittanbieter-Systeme (PIM, CRM, ERP) sicher, um durchgängige Geschäftsprozesse und eine einheitliche Datenbasis zu gewährleisten.
• Implementierte umfassende Tracking- und Analysetools zur kontinuierlichen Performanceüberwachung und Optimierung der Customer Journey.

Technologien: React.js, Next.js, commerceTools, Algolia, Salesforce, Heroku, CI/CD, PHP, Google Analytics

KI-gestützte Personalisierung und Customer-Data-Plattform im E-Commerce

• Ziel: Ablösung statischer Inhalte durch eine dynamische, KI-basierte Personalisierungsstrategie zur Steigerung der Nutzerrelevanz und Automatisierung von Marketingprozessen.
• Konzipierte und baute eine Customer-Data-Plattform zur Aggregation und Zusammenführung von Kunden- und Analyticsdaten aus verteilten Quellen.
• Implementierte eine automatisierte Kategorisierung von Kundenprofilen als Grundlage für die Ausspielung personalisierter Inhalte und Produktempfehlungen im Shopware-Frontend.
• Entwickelte einen Semantic-Similarity-Algorithmus auf Basis von Python und OpenAI zur Berechnung von Produkt- und Inhaltsähnlichkeiten aus Nutzerprofilen.
• Realisierte die technische Anbindung von Retail-Media-Plattformen zur Steuerung externer Werbeplatzierungen entlang der Customer Journey.

Technologien: Shopware 6, Python 3, OpenAI, Elasticsearch, PHP, Symfony, Twig

Shopware-Tracking- & Consent-Architektur (DSGVO) für 4 Onlineshops

• Ziel: Aufbau einer einheitlichen, DSGVO-konformen und shopübergreifenden Tracking-Infrastruktur mit zentralem Consent Management über mehrere Shopware-Instanzen.
• Definition eines umfassenden Tracking-Guides und Entwicklung einer modularen Architektur, kompatibel über mehrere Shopware-Versionen hinweg.
• DSGVO-konforme Integration von Usercentrics und Adobe Launch über einen zentralen Tag Manager.
• Vollständiges Tracking-Setup (Page, Order, Product, User) inkl. partnerspezifischem Tracking (Emarsys, Channelpilot u.a.).
• Detailliertes Event- und Error-Tracking zur proaktiven Identifikation technischer Abbrüche.

Technologien: Shopware, Adobe Analytics, Usercentrics, Tag Manager, PHP, MySQL, DSGVO

KI-/LLM-Suchmaschine mit RAG und Hybrid Search (Python, Elasticsearch)

• Ziel: Aufbau einer KI-gestützten Suchmaschine mit RAG-Architektur und Hybrid Search zur präzisen Vermittlung von Dienstleistern aus über 500.000 Unternehmensdatensätzen.
• Entwicklung einer automatisierten Daten-Pipeline (Web Scraping + LLM), die Unternehmensdaten kontinuierlich crawlt und mittels LLMs in strukturierte Formate überführt.
• Implementierung eines RAG-Workflows inkl. Vektorisierung für semantische Suche zur Steigerung von Suchgenauigkeit und Relevanz.
• Konfiguration und Fine-Tuning von Elasticsearch für Hybrid Search (Vektor- + Keyword-Suche).
• End-to-End-Entwicklung von Backend-API, Frontend und Deployment auf Live-Servern.

Technologien: Python, FastAPI, Elasticsearch, LLM, RAG, React, Docker, Web Scraping

KI-/Computer-Vision-System (Python, ML) – Objekterkennung unter schwierigen Bedingungen

• Ziel: Entwicklung eines KI-gestützten Erkennungssystems mit zuverlässiger Performance auch bei Regen, Nebel, Schnee und Dunkelheit.
• Aufbau und Annotation eines umfangreichen Trainingsdatensatzes inkl. schwieriger Bedingungen.
• Training eines YOLO-basierten Objekterkennungsmodells; systematische Fehleranalyse und Optimierung von Datenqualität und Preprocessing.
• Stakeholder-Abstimmung über regelmäßige Status-Updates.

Technologien: Python, Machine Learning, TensorFlow, PyTorch, YOLO, OpenCV

• Infrastrukturmanagement mit Puppet und Terraform für konsistente Umgebungen
• Wartung und Anpassung von Terraform-Skripten für das Azure-Cloud-Deployment
• Migration von Datenbanksystemen und Services in die Azure Cloud
• Einführung von GitOps mit ArgoCD für vollständig automatisierte Deployments
• Anpassung und Entwicklung von GitHub-Pipelines für CI/CD-Workflows
• Erstellung von Helm Charts für standardisierte Deployments
• Migration der Repositories von Bitbucket nach GitHub
• Betrieb und Performance-Optimierung eines Oracle 19c Grid-Clusters (RAC, Dataguard)
• Aufbau und Verwaltung von MongoDB-Instanzen (On-Premise und Azure Kubernetes)
• Aufbau von PostgreSQL-Clustern in On-Premise- und Azure-Kubernetes-Umgebungen
• Migration von Services, Datenbeständen und Stored Procedures von Oracle zu PostgreSQL
• Fehleranalyse und Performance-Tuning komplexer Dateninfrastrukturen
• Installation, Konfiguration und Upgrade von Tableau in der produktiven BI-Umgebung
• Entwicklung von Sanity Checks zur Überwachung von Geschäftsprozessen und Anwendungslogik
• Anpassung der Backup- und Recovery-Strategie an neue Anforderungen
• Durchführung von Disaster Recovery und Point-in-Time Recovery
• Eingesetzte Technologien: Oracle 19c RAC Grid Dataguard, PostgreSQL 16, MongoDB, MySQL Cluster, Kubernetes (Azure), Tableau, Puppet, Terraform, ArgoCD, GitHub/Bitbucket, CheckMK, Prometheus, Grafana, Icinga2, Ubuntu/RHEL

• Neuaufbau der Systemarchitektur für eine Azure-basierte Plattform mit dem Ziel, neue Funktionen schnell zu entwickeln
• Ausarbeitung eines Staging-Konzepts für die unterschiedlichen Anforderungen von Kunden und QA
• Erstellung der Anforderungen für ein Proof-of-Concept-Lieferantenprojekt sowie dessen Begleitung für eine Flutter-App mit hochentwickelten BLE-Funktionalitäten
• Vergleich mehrerer Observability-Plattformen auf Machbarkeit und Passung zu den Anforderungen im Projektumfeld
• Erstellung einer Mobile-App-Architektur auf Basis von Domain-Driven Architecture
• Funktion als technischer Berater und verantwortlicher Solution Architect für zwei Entwicklungsteams
• Durchführung von Architektur-Reviews und Abstimmung von Änderungen mit den architektonischen Vorgaben
• Skills & Technologies: Microsoft Azure , App Services, NodeJS Mono-repository, microservice architecture, domain driven design, self contained systems, requirements engineering, CI/CD, DevOps, API design, solution architecture

• 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.

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

• Aufbau einer Enterprise-Daten-Lakehouse-Plattform auf Azure Databricks

• Entwicklung produktiver Daten-Pipelines und Governance-Strukturen

• Implementierung privatisierter Cloud-Infrastrukturen mit Terraform

• Einführung moderner CI/CD-Standards in Azure DevOps

• Umsetzung sicherer IAM- und Governance-Konzepte

• Entwicklung skalierbarer PySpark- und Delta-Lake-Frameworks

• Unterstützung von Self-Service-Analytics und Ansätzen für Datenprodukte

• Architektur- und Plattformberatung für Enterprise-Data-Initiativen

• Aufbau einer zentralen DataHub-Architektur für Versicherungsdaten

• Integration mehrerer Subsysteme in eine Lakehouse-Plattform

• Einführung von Daten-Governance und Datenherkunft

• Unterstützung moderner Analytics- und Reporting-Standards

• Optimierung der Datenbereitstellung für Business- und Analytics-Teams

• Analyse komplexer Business-Prozesse und End-to-End-User-Journeys in digitalen Produkt- und Plattformumfeldern
• Erhebung, Strukturierung und Priorisierung fachlicher und technischer Anforderungen (funktionale / nicht-funktionale Anforderungen)
• Übersetzung von Business-Zielen in umsetzbare Anforderungen, User Stories und Akzeptanzkriterien
• Durchführung von Stakeholder-Interviews, Workshops und Reviews mit Fachbereichen, IT, UX und Management
• Erstellung und Pflege von Anforderungsartefakten (BRD, FRD, User Stories, Prozessmodelle, Entscheidungsvorlagen)
• Sicherstellung der Konsistenz zwischen Business Needs, technischer Umsetzung und Produktvision
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Klärung fachlicher Rückfragen während der Umsetzung
• Unterstützung bei Impact-Analysen (A/B-Tests), Change Requests und Scope-Management
• Qualitätssicherung der implementierten Anforderungen inkl. Abnahmekriterien und Fachtests
• Beratung bei der Weiterentwicklung der Produktstrategie und Roadmap-Struktur
• Priorisierung von Backlog-Items nach Business Value
• Definition und Schärfung von Produktzielen, KPIs, MVP-Definition und anderen Success Metrics
• Bewertung neuer Features, Tools und Initiativen aus Nutzer- und Business-Perspektive
• Moderation zwischen Business, Produkt und Technik zur Entscheidungsfindung
• Unterstützung bei Go-to-Market-Überlegungen und Produktpositionierung
• Sparringspartner für Produkt- und Stakeholder-Entscheidungen auf Management-Ebene
• Dashboard-Erstellung, Datenmodellierung, BI-Report-Administration und Datenanalyse über PowerBI