Oracle Database Experten in Berlin

• Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
• Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
• PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
• Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.

• ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.

• Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Schlagwörter: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator

• Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
• Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
• Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
• Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
• Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
• Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
• Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
• Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
• Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
• Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
• Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
• Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

• Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
• Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
• Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
• BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.

• Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
• k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
• Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

• Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
• Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
• Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
• Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
• Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
• Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

• IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration

• Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
• Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
• Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.

Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.

• Betreuung des Entwicklungs-, Release- und Update-Prozesses für das digitalisierte bundesweite Handelsregisterprojekt "AuRegis".

• Unterstützung der Software in Kubernetes/OpenShift-Umgebungen, Konfigurationsmanagement mit Kustomize und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins/GitLab, SonarQube, ArgoCD und Azure.

• Verantwortung für den System-Release einer Microservice-Architektur.

• Aufbau des CI/CD-Stacks von Grund auf mit GitLab CI, inklusive Integrationstests, Abhängigkeitsprüfungen und Sicherheitsmaßnahmen.

• Automatisierung des Deployments auf OpenShift mit Kustomize.

• Aufbau von Infrastrukturkomponenten für Entwicklung, Code-Review und Code-Qualitätsanalyse, einschließlich SonarQube.

• Integration von GitOps-Tools wie Kustomize und ArgoCD unter Nutzung von Azure und einer Private Cloud für den Umgang mit sensiblen Daten.

• Entwicklung von Python-Skripten in Jenkins für die Konfiguration des Cryptostores sowie das Packaging von Produkten und Microservices in deploybare Einheiten.

• Automatisierung der Auslieferung an Kunden und des Deployments auf Testsystemen.

• Erstellung von Kustomize-Manifests für Microservices und der dazugehörigen Automatisierung, wobei Dokumentation als Code für Klarheit und Nachvollziehbarkeit behandelt wird.

• Technischer Berater beim ersten Go-Live des Projekts und Verantwortung für weitere Deployments als technischer Rollout-Manager.

• Implementierung einer Full-Stack Anwendung mit Angular als Frontend-Framework und Java als Backend-Sprache
• Einsatz der Swagger OpenAPI Spezifikation für die REST-Kommunikation zwischen Frontend- und Backend-Anwendung
• Ansteuerung eines Kartendruckers über das Nexus Card SDK Framework
• Design und Implementierung einer Kartenverwaltungssoftware mit Weboberfläche und JavaFX-Modul für das Druckermonitoring
• Einsatz von Cucumber-Tests für die Testautomatisierung und Erstellung von Test-Artefakten zum Testen außerhalb der Entwicklungsumgebung
• Einsatz von Wireshark für Netzwerkuntersuchungen zur Analyse der API eines Drittproduktes und zur Kontrolle der REST-API der selbst entwickelten Software

• Verantwortung für Zeit-, Budget- und Qualitätsziele des Teilprojekts
• Erstellung und Pflege des Teilprojektplans inklusive Abhängigkeiten zu FI, CO, PP, SD
• Definition von Arbeitspaketen, Ressourcenplanung und Fortschrittskontrolle
• Risiko- und Change-Management im Modulumfang
• Analyse der Ist-Prozesse in Beschaffung, Logistik und Lagerverwaltung
• Konzeption der Soll-Prozesse nach SAP-Standard (EWM-Lagerprozesse wie Wareneingang, Einlagerung, Kommissionierung, Warenausgang)
• Abstimmung mit Key Usern und Fachabteilungen
• Begleitung der Schnittstellenentwicklung zu externen Lagersystemen und Lieferantenportalen
• Organisation von Testdaten, Fehlernachverfolgung und Testdokumentation
• Unterstützung bei Einführungsvorbereitung und Key-User-Schulungen
• Mitwirkung am Cutover-Plan (Datenmigration, Go-Live-Vorbereitung)
• Betreuung des Fachbereichs in der Hypercare-Phase nach Go-Live
• Unterstützung der Abbildung von EWM-Kernprozessen
• Steuerung externer Dienstleister
• Einsatz von Jira, Confluence, Signavio, MS-Teams, Aqua ALM

• Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
• Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
• Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
• Support für unser Produkt und On-Call-Duty
• Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
• Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
• POC für neue Ideen entwickeln
• Wartung und Erweiterung des Backends
• DevOps-Aufgaben
• Kubernetes-Update ausführen
• Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
• Helm Charts entwickeln und anpassen
• ArgoCD anpassen und updaten
• CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln