Pentaho Experten in Deutschland

• Entwicklung von ETL-Strecken mit Talend (7/ Enterprise)
• Entwicklung/Anpassung von Datenbankschemata und Datenbankfunktionen (PostgreSQL)
• Entwicklung von GIT-CI-Pipelines

Technologien: Talend Enterprise, Git, PostgreSQL, DBeaver, SQL, PL-SQL, Liquibase

• Erstellung automatischer Tests.
• Erweiterung der Funktionalität des Enterprise-BI-Data-Warehouse.
• Konzeption und Entwicklung in SQL und PL/SQL.
• Datenmodellierung sowie Performancemessung und -tuning.
• Erstellung und Mitarbeit an User Storys und Konzepten.
• Technisches Umfeld: Windows, Linux.
• Datenbank: Oracle 19c inkl. DWH, CDB, PDB.
• Tools: Confluence, CVS, Eclipse, Git, GitLab, Jira, N4, PL/SQL, SQL Developer, utPLSQL.

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Energiemanagement (2023-08-01 – heute):

• Konzeption einer Planungslösung zur Steigerung der Energieeffizienz

• Erstellung eines Konzepts für ein Energiemanagementsystem

• Planung einer Komponente zur Maßnahmenplanung, um den Energieverbrauch schrittweise zu senken

• Bewertung geplanter Maßnahmen anhand von Chancen, Risiken und Wirksamkeit zur Übernahme in die Planung

• Konzeption von Anforderungen an ein Datenmodell für Plan- und Ist-Datenvergleich im Dashboard

• Beratung (2023-05-01 – heute):

• Erweiterung der Berechtigungsverwaltung accantec PerCon auf IBM Planning Analytics

• Analyse der Berechtigungsanforderungen und Abgleich mit IBM Cognos Analytics und Tableau

• Erweiterung von accantec PerCon um IBM Planning Analytics via REST API

• Druck (2023-04-01 – heute):

• Support bei Einführung einer Data-Warehouse-Lösung mit IBM Cognos Analytics 11

• Unterstützung bei Einführung eines Reportingsystems auf Basis Standard Data Warehouse

• Support der Berichtsentwickler und Entwicklung von Custom Controls zur Optimierung der Benutzerschnittstelle

• Pflege (2020-08-01 – 2023-03-31):

• Optimierung, Erweiterung und Betrieb einer historisch gewachsenen BI-Planungslandschaft

• Update der Jedox-Lösung von Version 2019.1 auf 2022.2

• Optimierung von ETL-Strecken und Berichten sowie Implementierung von Automatisierungs-ETL

• Anbindung unterschiedlicher Buchhaltungs- und Verwaltungssysteme

• Rückschreiben abgeschlossener Planungen in Vorsysteme und Umsetzung komplexer Umlagelogiken

• Aufbau und Pflege von Dimensionen und Hierarchien (Unternehmensstruktur, GuV)

• Erarbeiten von Planungsszenarien für FP&A und Erstellen von Reports zur Budgetüberwachung

• Konzeption und Implementierung neuer OLAP-Würfel und Reporting

• Anwenderschulungen nach Kundenanforderung

• Industriesektor (2020-04-01 – 2020-12-31):

• Migration und Optimierung einer bestehenden Jedox-Lösung

• Zusammenführung von Reporting-System und Planungssystem in Jedox

• Aufbau eines zentralen Konzern-Reportings mit Plan-Ist-Abgleich für FP&A

• Optimierung von Kennzahlenberechnungen, bestehenden Berichten und Aufbau neuer Reports

• Erstellung von Forecast-Reports, Verwaltung von Berechtigungen und Anwenderschulung im internationalen Umfeld

• Finanzen (2020-05-01 – 2023-03-31):

• Weiterentwicklung und Betrieb einer bestehenden Jedox-Lösung

• Konzeption und Entwicklung neuer OLAP-Würfel für das Controlling

• Aufbau von Hierarchien in Dimensionen (z. B. GuV) und Update des Jedox-Systems in Linux-Umgebung

• Anwenderschulungen zur Berichtserstellung

• Messe (2020-06-01 – 2023-03-31):

• Konzeption und Entwicklung einer BI-Planungslösung in Jedox mit Data-Warehouse-Aufbau

• Erstellen von ETL-Strecken zur Beladung von Dimensionen und OLAP-Würfeln

• Aufbau von Berichten, Planeingabe-Masken und Implementierung von Geschäftslogik (GuV, Umlagelogiken)

• Implementierung von Planungs- und Analyse-Reports sowie Sicherheitskonzept in Jedox

• Industriesektor (2021-03-01 – 2023-03-31):

• Migration und Optimierung einer bestehenden Jedox-Lösung

• Update der Jedox-Lösung und Migration von ETL-Strecken von Pentaho Kettle in Jedox Integrator

• Optimierung von SQL-Abfragen, Systemanalyse, Redundanzbeseitigung und Entwicklung neuer ETL-Strecken

• Analyse und Anpassung bestehender Berichte

• Personaldienstleister (2022-07-01 – 2022-10-31):

• Migration einer Jedox-Lösung von Version 5 auf 2022.2

• Systemupdate mit Konfigurationsanpassungen und Analyse von Performance-Problemen

• Optimierung der OLAP-Datenbank durch Verschlankung von Dimensionen und Entfernen ungenutzter Würfel/Daten

• Finanzen (2021-10-01 – 2022-02-28):

• Erstellung von OLAP-Würfeln in Microsoft SSAS

• Aufbau von Dimensionen und Hierarchien sowie Berechnung von Kennzahlen mit MDX

• Anwenderunterstützung bei Power BI-Anfragen

(Technologie)

• Design und Umsetzung eines SAP BTP CAP Microservices zur Konsolidierung von transaktionsbezogenen Prüfungen über Systeme hinweg zwischen SAP Sales Cloud (C4C) und On-Premise SAP CRM (05/2024– 06/2025)
• Bidirektionale Cloud-to-On-Premise-Integration zur Echtzeitprüfung des Kontakt-Lebenszyklus und offener Dokumentenabhängigkeiten vor Aktualisierungen von Datensätzen (05/2024– 06/2025)

Verantwortlichkeiten / Ergebnisse

• Entwicklung von kundenspezifischen CAP (Cloud Application Programming)-Services auf SAP BTP
• API-Design, Datenmapping und End-to-End-Integration über C4C (Cloud Runway) und Legacy-CRM (Traditional Runway)

• Konfiguration und Ausbau Monitoring
• Aufbau einer Monitoring Testinstanz und Aufnahme der Windows und Linux Server
• Erstellung der Dokumentation der checkmk Umgebung
• Übergabe an den Betrieb
• Administration, Installation, Dokumentation
• DV-Umfeld: Windows Server 2019, Ubuntu Server, Checkmk

• Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
• Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
• Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
• Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
• Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
• Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
• Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
• Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
• Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
• Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
• Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
• Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere 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

• Analysierte den erforderlichen Umfang bei Prozessen, Infrastruktur und SAP zur Integration der MacDermid-Tochtergesellschaften
• Validierte Angebote der neuen Dienstleister
• Steuerte die Zusammenarbeit und verfolgte die Aufgaben der Business- und IT-Experten
• Koordinierte die Kommunikation und das PMO
• Erstellte Cutover-Pläne in drei Wellen für SAP Conversion, Salesforce und Ariba

• Entwicklung eines umfassenden Geschäftskonzepts für ein medizinisches Sturzerkennungsgerät basierend auf einem in Deutschland eingetragenen Verfahrenspatent
• Identifizierung und Erfassung von Anwendungsfällen für den Einsatz von medizinischen Geräten in Wohngebäuden sowie in Einrichtungen von Gesundheitsdienstleistern
• Erweiterung des Produktumfangs auf Industriestandards wie HL7/FHIR sowie Entwicklung eines Produktdesigns basierend auf modernen Kommunikationsprotokollen für IIOT
• Förderung der Offshoring-Aktivitäten, Definition von SLA- und Scope-of-Work-Dokumenten für Entwicklungsteams nach Auswahl verschiedener Anbieter
• Identifizierung und Auswahl von Hardwarekomponenten (Terrabee, E-Con Systems) für LIDAR-/TDOA-Funktionen
• Definition integrierter KI-Funktionen und LLM-Modelle für Patientensturzerkennung sowie KI-basierte Audio-Trigger
• Begleitung der Implementierung von Algorithmen für Objekterkennung, Sturzerkennung und Identifizierung von Fehlalarmen

• Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
• Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
• Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
• Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
• Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
• Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
• Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
• Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.

• Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
• Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
• Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
• Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.

• Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
• Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
• Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
• Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts

• Entwicklung und Wartung von datenbankgestützten Anwendungen zur Verwaltung von Lieferanten- und Lebensmittelverträgen unter intensiver Nutzung von Oracle PL/SQL für komplexe Geschäftslogik und Datenverarbeitung
• Optimierung von PL/SQL-Prozeduren, Funktionen und Triggern, um die Performance und Skalierbarkeit der Oracle-Datenbanklösungen sicherzustellen
• Sicherstellung der Einhaltung von Best Practices in der PL/SQL-Entwicklung sowie Implementierung von Standards zur Codequalität und Datenintegrität
• Enge Zusammenarbeit mit Backend- und Frontend-Teams, um eine reibungslose Integration zwischen Oracle-Datenbank, C#-basierten APIs und Azure-Cloud-Diensten zu gewährleisten