Observability-Experten in München

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
• Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
• Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
• Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.

Arbeitnehmerüberlassung

• System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
• Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
• Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
• Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
• Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
• Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
• Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
• CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
• Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
• Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
• Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
• Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
• Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
• Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

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.

• 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).

• Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
• Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
• Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
• Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
• Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
• Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.

• 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.

• Skalierbare Datenanwendungen entworfen, entwickelt und konfiguriert, passend zu Geschäftsprozessen und technischen Anforderungen.
• Skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen mit Snowflake über AWS, Azure und GCP entwickelt und dabei dbt für Datentransformation und Modellierung eingebunden.
• Robuste ETL-Datenpipelines aufgebaut und gepflegt, um hohe Datenqualität für eine reibungslose Migration und systemübergreifende Integration sicherzustellen.
• Starke Expertise in SQL und Python mit umfassender Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung und Streaming-Datenverarbeitung gezeigt; sicher im Umgang mit Git-basiertem Versionsmanagement, CI/CD-Prozessen und Test-Frameworks, mit solidem Wissen in den Bereichen Datenqualität, Observability, Kostenoptimierung, Sicherheit und Data-Governance.
• Mehrere Datenmigrationsinitiativen von SAP HANA nach Snowflake mit einem modularen dbt-Framework geleitet.
• End-to-End-Daten-Transformations-Workflows mit dbt auf Snowflake entworfen und gepflegt, geschichtete Datenmodelle implementiert, die Performance optimiert und eine hochwertige Datenbereitstellung für Business Intelligence und Reporting sichergestellt.
• Entwicklungs-, QA- und Produktions-Deployments über strukturierte Versionskontrolle und Release-Management mit GitLab gesteuert.
• Daten aus mehreren Quellen, darunter relationale Datenbanken, Flat Files, Excel und große Systeme, in Snowflake integriert und zentralisiert.
• Umfassende Expertise in den Datenbereichen Sales, Marketing, HR und ERP angewendet und relevante KPIs sowie Reporting-Lösungen entwickelt und gepflegt.
• Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um End-to-End-Datenlösungen termingerecht durch proaktives Lösen von Problemen und gute Abstimmung umzusetzen.
• Die Snowflake-Sandbox-Umgebung für die Data-Engineering-Abteilung administriert.
• Kolleginnen und Kollegen, die in Datenrollen gewechselt sind, in Snowflake geschult und technische Beratung sowie Mentoring für Junior-Teammitglieder übernommen.

• End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
• Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
• Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
• Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
• Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
• Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
• Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
• Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.

• Entwickelte einen Middleware-Service, der EDI-Anbieter und Marketplace-Partner mit Microsoft Dynamics 365 integriert, um Verkaufsaufträge zu empfangen und Sendungen, Rechnungen, Lagerbestände und Preiskataloge zu übermitteln
• Nutze eine Mischung aus REST-APIs und ereignisgesteuerten Datenverarbeitungs-Pipelines

• Aufbau eines skalierbaren Multi-Region-Backend-Services in AWS, um Remote-Desktop-VMs für wissenschaftliche Analysen bereitzustellen
• Technologie-Stack: AWS, GitHub, Terraform, Python, Rust
• Aufbau und Definition der Kerninfrastruktur des Backend-Systems
• Definition und Implementierung der VM-Provisionierung für Ubuntu- und Rocky-Linux-Desktop-Umgebungen
• Programmierung des API-Services in ECS zur Verwaltung von virtuellen Maschinen und zum Erstellen maßgeschneiderter Docker-Images für Benutzer

Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.

Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.

Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.

• Nach der Übernahme (Wirecard zu PagoNxt) als zentraler Produktmanager behalten, um die Plattformmigration und die Produkttransformation voranzutreiben
• Leitung der Automatisierung von über 20 mehrstufigen Onboarding-Workflows auf einer Integrationsplattform mit 22 Systemen von der Konzeption bis zum Launch, wodurch die Aktivierungszeit um ~90% verkürzt und die Betriebskosten reduziert wurden
• Einführung regulierter B2B-Onboarding-Portale auf Salesforce in Großbritannien und Spanien und Ermöglichung des Markteintritts
• Beauftragt, ein verzögertes, unternehmenskritisches Programm zu retten; ein Team mit über 20 Mitgliedern umstrukturiert und Agile-Prozesse überarbeitet, wodurch die Umsetzung in 6 Wochen stabilisiert wurde
• Koordination der Plattformmigration zur PagoNxt-Infrastruktur über 12 Teams hinweg, drei Wochen früher ausgeliefert und ein SLO von 99,9% Verfügbarkeit beibehalten
• Konzeption einer Self-Service-Onboarding-App für interne Teams, Validierung des MVP und Skalierung zu einem Kernsystem
• Verantwortung für Roadmap und Quartalsplanung übernommen, Priorisierung des Backlogs und Abwägung, um die Lieferwirkung zu maximieren
• Verbesserung der Lieferprozesse über Teams hinweg, Steigerung der Zusammenarbeit und Beschleunigung des Durchsatzes um ~30%
• Durchführung von Interviews und Onboarding von über 8 PMs und Ingenieuren in verschiedenen Teams; Mentoring wichtiger Neuzugänge, was die Liefergeschwindigkeit und bereichsübergreifende Zusammenarbeit verbesserte
• Moderation von Architektur-Diskussionen, um schnelle Lieferung, Skalierbarkeit und langfristige Geschäftsziele auszubalancieren
• Leitung von Product-Discovery-Workshops, Validierung von Hypothesen und Ableitung datenbasierter Feature-Verbesserungen

• Programmleiter für eine mehrjährige strategische Partnerschaft (~9 Mio. € Gerätevolumen), Bericht an den CTO (später CEO) und primärer Ansprechpartner für die Partnerführung.
• Verantwortung für die bereichsübergreifende Lieferung von Firmware, Hardware, Cloud-Backend, Fertigung und Partner-Engineering-Teams für zwei IoT-Produkte; verbesserte Systemstabilität und Beobachtbarkeit zur Unterstützung eines zuverlässigen großflächigen Feldbetriebs (125 000+ Geräte).
• Verhandlung der Programm-Roadmap und des Umfangs mit der Partnerführung, Abstimmung der Lieferzusagen für Hardware, Firmware und Cloud.
• Stabilisierung einer angespannten Führungspartnerschaft durch Wiederherstellung der Lieferzuverlässigkeit und Etablierung klarer Governance- und Abgrenzungsregeln.
• Bereitstellung eines Telemetrie-Analysesystems (Python, AWS), das laut Partnervertrag erforderlich war, um defekte Heizsysteme und Betriebsprobleme bei eingesetzten Geräten zu erkennen.