Platform Engineering Experten in Deutschland

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

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, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
• Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
• Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
• Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
• Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
• Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
• Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
• Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
• Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
• Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.

• Verantwortung für Backlog und Roadmap einer produktiven SaaS-Compliance-Plattform zur EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) mit rund 30 Kunden auf AWS und Docker.
• Koordination von Feature-Entwicklung und API-Integrationen über 2 externe und die internen Entwicklungsteams.
• API-Integrationen mit der EU-EUDR-API und SAP.
• 70 % weniger von Kunden gemeldete Fehler, Unterstützung der ISO-27001-Zertifizierung.

• Kubernetes: EKS-Management, Cluster-Upgrades und Verbesserungen der Stabilität, Reviews und Updates von Infrastructure as Code, AWS-Support und Kostenoptimierung.

• Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
• Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
• Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert

Tätigkeit:

• Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
• Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
• Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
• Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
• Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
• Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

• Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

• Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

• Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.

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.

• Konzeption und Aufbau einer vollständig abgeschotteten AWS-Offline-Umgebung ohne ausgehenden Internetpfad für den Betrieb einer browserbasierten Fachanwendung
• Entwurf und Implementierung eines Proxy- und Antwortdienstes, der sämtliche externen Aufrufe der Anwendung innerhalb der VPC terminiert und aus lokal vorgehaltenen Inhalten bedient; Ermittlung des tatsächlichen Kommunikationsbedarfs messbasiert über DNS-Query-Logging
• Erstellung von Architekturdesigns und Entscheidungsvorlagen inklusive Variantenvergleich (Application Load Balancer mit Lambda und S3, Reverse Proxy auf EC2, privates API Gateway) mit Bewertung nach Betriebsaufwand, Kosten und Verfügbarkeit
• Übertragung der bislang ausschließlich für Azure vorliegenden Lösungs- und Betriebsdokumentation auf eine AWS-Zielarchitektur inklusive Neuzuordnung sämtlicher Dienste und Betriebsabläufe
• Automatisierter Rollout als Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) mit CI-Deployment über GitHub Actions sowie Aufbau privater DNS-Zonen und einer eigenen Zertifikatskette für den Betrieb ohne Internetanbindung
• Erstellung der Architektur-, Deployment- und Betriebsdokumentation und Übergabe an den Kunden
• Aufbau einer privaten Cloud-Plattform auf OpenStack beim Provider TelemaxX mit Terraform, inklusive FortiGate-HA-Clustern, FortiManager und Kubernetes
• Einführung von Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest) sowie Entwicklung von MCP-Servern (Model Context Protocol) zur Anbindung von KI-Assistenten an Betriebs- und Projektwerkzeuge

Erfolge:

• Fachanwendung erstmals vollständig ohne Internetanbindung betriebsfähig gemacht; die Ursache des Ladefehlers wurde durch systematische Eingrenzung auf fehlende CORS-Header zurückgeführt, nachdem die naheliegende Zertifikatsspur widerlegt war
• Bestehendes Azure-Konzept vollständig auf AWS übertragen und die zuvor manuell erstellte Umgebung durch einen reproduzierbaren, CI-gestützten Rollout abgelöst

Technologie Stack: AWS (VPC, Application Load Balancer, Lambda, S3, Route 53 Private Hosted Zones und Resolver Query Logging, IAM, CloudWatch, EC2, CloudFormation), Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, Remote State), CI/CD (GitHub Actions mit OIDC, Azure DevOps Pipelines), OpenStack, FortiGate, FortiManager, Kubernetes, Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest), Offline- und Air-Gap-Architekturen, PKI & Zertifikate (interne CA, TLS, CRL/OCSP), DNS, Netzwerksegmentierung, Linux, Windows Server, Python, Bash, PowerShell, YAML, JSON, Architekturdesign & Entscheidungsvorlagen, Dokumentation (Confluence, Markdown), Generative & Agentic AI (Model Context Protocol, Agentic AI Coding Tools)

Aufbau und Betrieb der gesamten Infrastruktur- und Observability-Plattform für eine Plattform zur Bewertung von KI-Agenten auf AWS/Kubernetes. Leitung der Weiterentwicklung einer Cloud-nativen Plattform mit KI-Fokus durch den Aufbau einer durchgängigen Observability, die Automatisierung von Infrastruktur und CI/CD, die Verbesserung von Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, die Optimierung der Leistung durch datengestützte Entwicklung sowie die Arbeit in einem KI-nativen Entwicklungsprozess mit Fokus auf schnelle Iteration, Code-Reviews und Automatisierung. Der Technologie-Stack umfasste Terraform, AWS, Kubernetes, Grafana, Github Actions, Python und Cursor.

• Verwaltung mehrerer Kubernetes-Cluster in der Produktion mit Ceph als Speicherschicht.
• Implementierung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Deployments mit Gitlab CI
• Terraform für die Bereitstellung von Infrastruktur.
• Claude Code
• Helm-Charts für Deployments über ArgoCD
• Implementierung automatisierter Pipelines für die Benachrichtigung bei Vorfällen in Kubernetes, um die verpflichtenden 24-Stunden-Frühwarn- und Offenlegungsregeln von NIS2 einzuhalten
• Konfiguration von Azure Policy und Logging-Leitplanken gemäß BSI IT-Grundschutz (SYS.1.3 / OPS.1.1), um die kontinuierliche Einhaltung der Basisanforderungen für mehr als 50 Cloud-Workloads sicherzustellen

Umgebung: Gitlab CI, IONOS Cloud, Ceph, ArgoCD, terraform, Elastic cluster, Grafana, Alert Manager & Prometheus

• PRISMA-Projekt
• Ansible-Automatisierung
• Windows Third Level Support für Windows NT, Windows 2000, Windows 2013, Windows 2016, Windows 2019

• 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

• 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.