Platform Engineering Experten in Deutschland

Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
• Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, react, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.

• Entwarf und entwickelte die Architektur einer Enterprise-SCM/CI-Plattform für Kubernetes-native Delivery- und GitOps-Workflows.
• Implementierte Infrastruktur-Automatisierung sowie Vault- und IAM-Integration für sichere, konforme Pipelines.
• Koordinierte bereichsübergreifende Teams zur Optimierung von DevOps, Security und Architektur in Release-Prozessen.
• Steigerte die Plattform-Akzeptanz und Developer Experience durch die Automatisierung von Onboarding- und Artifact-Pipelines.

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.

• Leitung der Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps, was die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbesserte
• Implementierung des Datadog-Observability-Stacks mit Terraform und dem datadog-operator
• Einrichtung automatisierter End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse zur Verbesserung der Incident-Response und Service-Zuverlässigkeit
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Migration zustandsbehafteter Dienste (PostgreSQL und Redis) zu GCP, was Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit steigerte

• Entwickelte ein Bewertungsframework für KI-generierte Multiview-Fahrvideos, das für Wahrnehmungs- und Embodied-AI/VLA-bezogene Trainingsworkflows gedacht ist.
• Entwarf automatisierte Prüfungen für zeitliche Kohärenz, Kamerakonsistenz, semantische Korrektheit und geometrische Multiview-Qualität und deckte dabei Ausfallmodi auf, die für autonome Systeme relevant sind.
• Kombinierte klassische Computer Vision, gelernte visuelle Repräsentationen und Vision-Language-Modelle, um komplexe Videoartefakte in messbare technische Signale zu überführen.
• Aufbau wiederholbarer Benchmarking- und Fehleranalyse-Workflows zur Unterstützung von Modellvergleichen, Datenqualitätsentscheidungen und Systemverbesserungs-Diskussionen.

• Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
• Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
• Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
• Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
• Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
• Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
• Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

• Aufbau einer Enterprise-Daten-Lakehouse-Plattform auf Azure Databricks

• Entwicklung produktiver Daten-Pipelines und Governance-Strukturen

• Implementierung privatisierter Cloud-Infrastrukturen mit Terraform

• Einführung moderner CI/CD-Standards in Azure DevOps

• Umsetzung sicherer IAM- und Governance-Konzepte

• Entwicklung skalierbarer PySpark- und Delta-Lake-Frameworks

• Unterstützung von Self-Service-Analytics und Ansätzen für Datenprodukte

• Architektur- und Plattformberatung für Enterprise-Data-Initiativen

• Aufbau einer zentralen DataHub-Architektur für Versicherungsdaten

• Integration mehrerer Subsysteme in eine Lakehouse-Plattform

• Einführung von Daten-Governance und Datenherkunft

• Unterstützung moderner Analytics- und Reporting-Standards

• Optimierung der Datenbereitstellung für Business- und Analytics-Teams

• Zentrale Rolle im Technologie-Betrieb, die die Grundlage dafür schafft, auf der PUMAs globale Produktteams PUMA.com und die zugehörigen Systeme aufbauen
• Verantwortlich für ein CAPEX-Portfolio in Höhe von 3,5 Mio. € inklusive rund 20 Externen sowie 16 Plattform- und Tooling-Anbietern
• Aufbau und Leitung von fünf Funktionsteams für Platform Engineering, Cloud-Administration, Edge-Technologie, kontinuierliche Performance-Tests und L2-Support / Incident Management
• Ansprechpartner der letzten Instanz für Rätsel, hartnäckige Bugs, Compliance-Krisen, Litigation-Support und Black-Hole-Themen, bei denen die Zuständigkeit unklar oder umstritten war
• Alleiniger Autor und Treiber einer mehrjährigen RFP im Millionenbereich für ein Global Operations Center zur Unterstützung des Direct-to-Consumer-Technologieumfelds für eCommerce, Order Management und den Tech-Support für stationären Handel
• Order Viewer konzipiert, entworfen, entwickelt und produktiv gesetzt: eine sichere interne Anwendung mit Observability auf PUMA.com-Bestelldaten mit Latenzen im Subsekundenbereich; Architektur, Implementierung, GCP-Deployment, SSO-Integration und organisatorische Compliance eigenständig umgesetzt.

• Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
• Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
• Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
• Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
• Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
• Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden

• Grundlagen des Cloud Computing & Architektur: Fundiertes Wissen zu den zentralen Cloud-Konzepten, einschließlich der drei Service-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS) und der verschiedenen Bereitstellungsmodelle (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud).
• Moderne Anwendungsbereitstellungsstrategien (GCP-Fokus): Einführung in das GCP Application Hosting-Spektrum, einschließlich virtueller Maschinen, Container (Kubernetes und Cloud Run), Platform as a Service (App Engine) und serverlosem Computing (Functions as a Service - FaaS).
• Datenmanagement & Big Data Analytics: Umfassende Darstellung der Cloud-Speicheroptionen (Object, Block, File) und Datenbanklösungen, einschließlich relationaler (Cloud SQL), NoSQL (Firestore, Bigtable, Memorystore) und serverlosem Enterprise-Data-Warehousing (BigQuery).
• DevOps und Infrastruktur-Automatisierung: Kenntnisse in DevOps-Prinzipien, einschließlich Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD), Infrastructure as Code (IaC) mit Tools wie Terraform, und Implementierung von effektivem Monitoring und Logging für Systembeobachtbarkeit.
• Neue Technologien & verantwortungsbewusste Cloud-Nutzung: Fokus auf wichtige Themen wie Cloud und IoT-Sicherheit, Identity and Access Management (IAM), Datenschutz und ethische Aspekte bei Cloud- und Massendaten-Sammlung.

• Anforderungsanalyse für die unternehmensweite Observability-Plattform.
• Erstellung von Playbooks und Pipelines für den Rollout von Envoy, OpenTelemetry Collectors und OpenTelemetry Agents.
• Durchführung von Lasttests zur Kapazitätsplanung von Metriken für die Observability-Plattform.
• Dokumentation und Implementierung von Compliance-Standards zur Produktionsreife des Produkts.
• Erstellung und Design von RED-Metriken-, Spanmetrics-, JBoss- und Tomcat-Dashboards für geschäftskritische Anwendungen.
• Einrichtung von Alerts für kritische Anwendungen zur proaktiven Incident Response.
• Integration von OpenShift-Anwendungen in den unternehmensweiten Observability-Stack.

• Leitung mehrerer gleichzeitiger, unternehmensweiter Technikprogramme mit Backend-Services, APIs, Identity-Plattformen, Cloud-Infrastruktur und Sicherheit
• Aktive Mitarbeit an Systemarchitektur- und Design-Reviews zur Validierung von Service-Interaktionen, Datenflüssen, Sicherheitsmodellen und Skalierungsanforderungen
• Hands-on-Zusammenarbeit mit Engineering-Teams zur Zerlegung komplexer Initiativen in technische Epics, Stories und Deliverables
• Überprüfung technischer Ansätze, Migrationsstrategien und Rollout-Pläne zur Minimierung von Betriebs- und Sicherheitsrisiken
• Bereitstellung von SSO, MFA, Verzeichnisdiensten, SaaS-Integrationen und Plattformmodernisierung mit Auswirkungen auf zehntausende Nutzer weltweit
• Steuerung der agilen Umsetzung über global verteilte Teams; Durchführung von Zeremonien, Beseitigung von Blockern und Verbesserung des Engineering-Durchsatzes
• Erstellung technischer RAID-Logs, Abhängigkeitskarten und meilensteinbasierter Ausführungspläne in regulierten Unternehmensumgebungen
• Fungierte als vertrauenswürdiger technischer Partner für die Führungsebene und übersetzte komplexe Engineering-Themen in geschäftsrelevante Ergebnisse