Oracle Database Experten in Berlin

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural

• Entwicklung eines unternehmensweiten, auf Fabric basierenden Governance-Frameworks für Datenprodukte, Erstellung von Datenverträgen und KPIs zur Schemavalidierung, um Vollständigkeit, Aktualität und SLA-Standards für Reporting-Datenprodukte sicherzustellen.
• Einführung von Pipeline-Observability durch die Integration von Daten aus der Dagster-Orchestrierung in automatisierte Data-Health-Reports sowie proaktive Validierung von Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit, bevor sich die Reporting-Schichten in der Produktion aktualisieren.
• Etablierung von BI-as-Code und einer durchgängigen Governance mit Git-basierter Versionskontrolle, CI/CD und Alpha→GA-Release-Management, wodurch Lineage, die Erkennung von Schemaänderungen und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen in der Produktion verbessert wurden.

• 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

• Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
• Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
• Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
• Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.

• Leitete die Entwicklung von mehr als 15 Microservices (Java 17, Spring Boot) zur Unterstützung der Kundeninteraktionen; migrierte die Systeme von On-Premises zu GCP Kubernetes, verbesserte die Skalierbarkeit und senkte die Infrastrukturkosten um 20%.
• Optimierte Benutzerdienste durch Caching mit CouchDB und die Überarbeitung von APIs, verkürzte die Antwortzeiten um 35% und verbesserte die Kundenerfahrung.
• Implementierte Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab, verkürzte die Vorlaufzeit für Releases um 25% und ermöglichte Rollouts ohne Ausfallzeiten.
• Richtete Gesundheitsprüfungen in Grafana und Anodot-Warnungen zur Überwachung von Latenz, Fehlern und Durchsatz ein und senkte die MTTR um 40%.
• Entwickelte sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper, integrierte REST und GraphQL und erreichte mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90%.
• Unterstützte Junior-Entwickler als Mentor, förderte agile Best Practices und arbeitete funktionsübergreifend an der Umsetzung wichtiger, zuverlässiger Funktionen für Kunden.

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. 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: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
• Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
• Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
• BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.

• Ergänzen/Erstellen von Testspezifikationen
• Durchführen von Regressionstests
• Durchführen von Releasetests
• Analyse von Jira-Tickets
• Identifikation von Fehlern in der Software und deren Beseitigung mit C#

• ▶ 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.

• Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
• Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
• Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
• Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
• ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
• Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
• Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.

• 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

• Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
• Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
• Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
• Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
• Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
• Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
• Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
• Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
• FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
• Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.

• Entwicklung und Bereitstellung von Microservices in Kotlin und Spring Boot, Integration von AWS Secrets Manager zur Absicherung von Zugangsdaten und Reduzierung von Netzwerkaufrufen durch den Spring-Cache.
• Überarbeitung eines Kafka-Consumers mit Spring Kafka und semaphorbasiertem Backpressure, um die Anzahl der Datensätze zu begrenzen und den Heap-Speicher bei Lastspitzen stabil zu halten; Umstellung auf Batch-Upserts zur Reduzierung von Datenbankaufrufen; Ergänzung von Testcontainers-Integrationstests für Kafka und die Datenbank als Grundlage für künftige Änderungen.
• Automatisierung des Finanzabstimmungsprozesses in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen, wodurch das Buchhaltungsteam 16+ Stunden pro Woche einspart.
• Entwicklung und Dockerisierung eines End-to-End-Test-Frameworks für Zahlungen in Robot (Python) mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; Integration in GitLab CI (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80% zu erhöhen.
• Umsetzung durchgängiger Observability mit Datadog durch Instrumentierung der Services mit Datadog APM, Verknüpfung von Metriken und Logs, Bereitstellung von Dashboards sowie Erstellung von Monitoren mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalieerkennung, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• 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.

• Entwicklung einer barrierefreien, responsiven Website anhand von Figma Designs für ein Sport-Großevent unter Einhaltung von WCAG, BITV und EN 301 549
• Technische Planung und Aufbau des Toolstacks mit Vite, Playwright, Docker und GitLab CI
• Mitarbeit an zwei bestehenden Projekten (Vue.js & Nuxt), Fokus auf Bugfixing, Accessibility-Audits und Entwicklung neuer Features
• Zusammenarbeit mit Design und QA zur konsequenten Umsetzung barrierefreier UI-Patterns
• Beratung zur Verbesserung bestehender Frontend-Architekturen hinsichtlich Accessibility, Performance und Wartbarkeit