OpenAI Codex Experten in Deutschland

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

• Reparatur eines defekten „ScrumBan“-Prozesses, danach ein reines Kanban-System etabliert; Steigerung des Outputs im Kanban-Flow um 22 % in vier Wochen

• Team-Autonomie und Entscheidungsfähigkeit durch Implementierung neuer Entscheidungsstrategien gesteigert; somit bis zu 25 % bessere Resultate

• Neugestaltung von Retrospektiven (u. a. durch Einzelcoaching und Workshops), die zur konsequenten Umsetzung der resultierenden Action Items führten

• Intensives Coaching von Product Ownern (POs) zur Entwicklung und Förderung von „Empowered Teams“ neben Führungskräfteentwicklung zur realistischen Einordnung („De-Illusionierung“) agiler Frameworks und Methoden

• Begleitung von Change-Management-Prozessen zur Förderung einer agilen Firmenkultur bei Management und Teams, wobei die interne Kommunikation zur Erhöhung der Transparenz und Effektivität in agilen Prozessen verbessert wurde

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• SupportPiloten, einen KI-gestützten Content-Operations-Service, aufgebaut und validiert; ersten zahlenden Pilotkunden gewonnen
• Agentische Workflows mit Claude Code und Codex für Analyse, Recherche, Dokumentation und Prototyping erprobt
• Eigenes KI-Produkt weiterentwickelt; Weiterbildung: KI-Governance, KI-Compliance und EU AI Act (laufend)

Procure Ai entwickelt eine Beschaffungsplattform mit Tools zur Optimierung von Einkauf und Lieferantenmanagement. Sie bietet Echtzeitanalysen, Einsparpotenziale und automatisierte Workflows. Ein gemeinsames Datenmodell integriert und ergänzt Daten aus mehreren ERP- und E-Procurement-Systemen, darunter Ivalua, SAP, Coupa, WPS und Jaggaer.

06/2025 – HEUTE:

• Konzeption und Entwicklung einer neuen KI-nativen Beschaffungsplattform mit Dokumentenintelligenz, einer Agenten-Orchestrierungsebene auf Basis von Mastra und LLM-basierter Workflow-Automatisierung für Anwendungsfälle in den Bereichen Lieferantenmanagement, Intake und Kategorienmanagement
• Agentenbasierte Entwicklungs-Workflows im gesamten Entwicklungsteam eingeführt, die LLM-gestützte Codegenerierung und automatisierte Reviews ermöglichen und die Durchlaufzeit sich wiederholender Entwicklungsaufgaben messbar verkürzen
• Migration des Design Systems von Material UI zu shadcn/ui mit Tailwind, um die Konsistenz zu verbessern und den Aufwand für die Frontend-Entwicklung zu verringern
• Weiterhin direkt an Frontend-, Backend- und KI-Funktionen mitgearbeitet, während das Engineering-Team von 10 auf 20+ Engineers wuchs: Recruiting, Onboarding, 1:1-Gespräche und Mentoring

06/2020 – 06/2025:

• Als erster Engineer nach den beiden Gründern eingestiegen; gemeinsam mit dem CTO die Plattformarchitektur und Produktvision von Grund auf gestaltet und die Plattform auf 10 Unternehmenskunden ausgebaut
• Die Fullstack-Entwicklung von Funktionen für die zentrale Beschaffungsplattform geleitet, mit Schwerpunkt auf Anwendungsfällen in den Bereichen Analytics, Suche und autonome Verhandlungen: MVP-Umfang festgelegt, technische Entscheidungen an den Kundenergebnissen ausgerichtet und Arbeiten eingestellt, die keinen Mehrwert brachten
• Eine feldbasierte Konfigurationsanforderung für autonome Verhandlungen hinterfragt und stattdessen einen knotenbasierten Regel-Editor entwickelt, der der Denkweise von Category Managern mit Bedingungen und Verzweigungen entspricht; später auch für andere Workflow- und Entscheidungskonfigurationen wiederverwendet
• Mandantenfähige Authentifizierung und fein abgestufte Autorisierung auf Basis von Organisationseinheiten entwickelt und umgesetzt
• Eine mandantenfähige Admin-Anwendung zur Verwaltung von Kundeninstallationen in verschiedenen Umgebungen konzipiert und entwickelt, einschließlich Konfiguration, Feature Flags und i18n
• Ein eigenes, auf Material UI basierendes Design System erstellt und gepflegt, das im gesamten Produkt zum Einsatz kommt
• CI/CD-Pipeline und vollständige QA-Suite eingerichtet und gepflegt (Linting sowie Unit-, Integrations- und E2E-Tests)
• Einen Release-Prozess für mehrere Umgebungen mit Helm und Helmfile konzipiert und umgesetzt; Verantwortung für Infrastructure as Code in AWS und Azure übernommen
• Neue Tools und Frameworks recherchiert und erprobt; Make-or-Buy-Entscheidungen getroffen, um Entwicklungsgeschwindigkeit, Kosten und langfristige Wartbarkeit in Einklang zu bringen
• Das Engineering-Team von 4 auf 10+ Engineers vergrößert, Engineers betreut und eine Kultur der Eigenverantwortung, Code-Reviews und schrittweisen Auslieferung aufgebaut

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Node.js, Fastify, GraphQL, GraphQL Codegen, GraphQL Mesh, GraphQL Yoga, Hasura, Apollo Client, REST, CubeJS, PostgreSQL, Prisma, Elasticsearch, Meilisearch, Typesense, Kafka, Avro, Karapace, Kubernetes, Docker, Terraform, OpenTofu, Helm, Helmfile, GitLab CI, Keycloak, Better-Auth, OpenFGA, Nx, Vite, Vitest, Playwright, Testing Library, Storybook, Chromatic, Material UI, shadcn/ui, Tailwind, React Flow, recharts, i18next, Backstage, Grafana, Sentry, Zod, Claude Code, Codex, Mastra, Vercel AI SDK, Vercel AI Elements, AWS, Azure

Medikamendo: E-Health-Plattform für digitale Dauermedikation & Folgerezepte

• End-to-End-Umsetzung: UX-Konzeption, UI-Design und Frontend-Entwicklung für drei vernetzte Portale (Patienten, Praxen, Apotheken).
• AI-Prototyping: Effiziente Erstellung interaktiver Prototypen mittels Figma und GitHub Copilot.
• Design System: Aufbau und kontinuierliche Weiterentwicklung des einheitlichen Design Systems und der UI-Komponenten.
• Corporate Design: Pflege und Weiterentwicklung des einheitlichen Markenauftritts, Webseiten.

• Technische Leitung eines vierköpfigen Entwicklerteams bei der zweijährigen Neuentwicklung des Reiseportals sonnenklar.TV mit über 10.000 Besuchern täglich
• Ablösung einer gewachsenen Legacy-Architektur aus Laminas (Zend Framework) und Elasticsearch durch eine Headless-Plattform auf TYPO3 LTS mit MariaDB — zwei Systeme zu einem konsolidiert, Betriebs- und Wartungsaufwand deutlich gesenkt
• Frontend eigenständig aufgebaut mit Vue.js, Nuxt, TypeScript und TailwindCSS; Großteil der Komponentenbibliothek selbst entwickelt
• Redaktionsbetrieb für über 30 Redakteure vom Eigenbau-Backend auf das TYPO3-Backend umgestellt
• Deutlich verkürzte Ladezeiten der Kernseiten; Continuous Delivery über Jenkins und GitLab CI

Betriebsbedingte Beendigung im Zuge eines Stellenabbaus infolge des Nachfrageeinbruchs in der Reisebranche.

• Operative Begleitung mittelständischer M&A-Projekte: Unternehmensanalysen, Kundenbriefings und Informationsmemoranden
• Aufbau strukturierter Projekt-, Datenraum- und Dokumentationsprozesse sowie Aufbereitung von Entscheidungsgrundlagen
• Konzeption und Umsetzung des eigenen Webauftritts mit AWS sowie Aufbau von Tracking und Retargeting
• Praktischer Einsatz von KI-Anwendungen und Coding-Agenten für Recherche, Analyse, Dokumentation und Softwareentwicklung

• Übernahm die Verantwortung für die Backend-Architektur und die technische Strategie und plante und leitete gemeinsam mit dem CTO die Weiterentwicklung der Plattform
• Trieb gleichzeitig die Entwicklung neuer Funktionen für die Plattform für Wohnungs- und Mieterverwaltung voran und verband dabei übergreifende Architekturplanung mit praktischer Umsetzung
• Nutzte KI-gestützte Arbeitsabläufe (mit Tools wie Claude Code, Codex, Cursor) und arbeitete an KI-basierten Funktionen (mit Tools wie N8N, Mastra, ElevenLabs)

Technologien: Node.js, TypeScript, React.js, Next.js, PostgreSQL, Google Cloud, Docker, Kubernetes

• Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
• Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
• Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
• Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
• Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
• Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
• Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
• Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

Produktverantwortung für die neue Bonus-Komponente: vollständig digitales Bonusprogramm in der Kunden-App, Go-live 1.1.2027.

• Anforderungen mit Fachbereich, App-Team und Entwicklung in Epics und Stories übersetzt, Delivery verantwortet
• Schnittstellen zwischen App, Python-Backend und Kassensystemen (mkk API, 21c, d.3) konzipiert

• Komplexe Backend-Systeme erstellt (FastAPI Python, GCP Cloud Functions, APIs, Integrationstests) mit TypeScript.
• Mit Firebase- und Firestore-Datenbanken gearbeitet und dabei Transaktionen, Scheduling-Jobs und Migrationen umgesetzt.
• GCP-Dashboards für ein gründliches Monitoring und benutzerdefinierte Alerts bei ungewöhnlichem Traffic implementiert.
• Sentry für besseres Debugging, Error-Tracking und das allgemeine Monitoring des Next.js-Frontends implementiert.
• Story-Tests für UI-bezogenes Testing implementiert.
• Typesense im Python-FastAPI-Backend implementiert, um die textbasierte Suche und den Umgang mit Tippfehlern zu verbessern.

• Entwicklung von AI-first-Workflows, die KI in bestehende Produkterlebnisse integrieren
• Entwicklung von UX-Konzepten für Prompt-Management, wiederverwendbare und kombinierte Prompt-Workflows, Tagging, Suche und Informationsorganisation
• Erstellung von User Flows, Wireframes, Prototypen und High-Fidelity-Interfaces in Figma
• Definition wiederverwendbarer UI-Patterns, Komponenten und Interaktionslogik für skalierbare Produkte
• Untersuchung von Human-AI-Interaktionsmustern mit Fokus auf Nutzerkontrolle, Transparenz und beherrschbare kognitive Belastung
• Übersetzung von Produktanforderungen und technischen Einschränkungen in entwicklungsreife UX/UI-Spezifikationen