PostgreSQL-Experten in Österreich

Alleinverantwortliche Konzeption, Entwicklung und Deployment der zweisprachigen Qwik-Plattform eventvideo.at. Verantwortlich für Frontend-Performance-Optimierung (PageSpeed 97/100/100/100), SEO-Engineering mit Schema.org sowie die Anbindung von Google Search Console und IndexNow, und den Aufbau der GitHub-Actions-CI/CD-Pipeline. Anforderungsaufnahme und technische Umsetzung.

• Performance-Engineering: Google PageSpeed Score 97/100/100/100 (Performance / Accessibility / Best Practices / SEO) durch Frontend-Optimierung (Lazy-Loading, Thumbnail-First, schlanke Medien-Einbindung)
• Full-Stack Web-Development: Alleinverantwortliche Entwicklung mit Qwik.js-Framework von Frontend bis Deployment für die zweisprachige (DE/EN) Plattform eventvideo.at zur Vermarktung personalisierter, vollautomatisierter Teilnehmervideos für Sportevents
• Qwik.js Resumability-Architektur: Server-seitiges Rendering mit minimalem JavaScript-Hydration-Overhead, Seite bleibt auch bei umfangreichen Video- und Event-Inhalten sofort interaktiv ohne Full-Page-Load.
• API-Integration: Google Search Console API und IndexNow API für automatisierte Indexierung und SEO-Monitoring
• SEO-Engineering: Schema.org Structured Data-Implementierung für Rich Snippets und verbesserte Search-Engine-Visibility
• Mobile-First mit minimaler Bundle-Size: CSS3-Layout ohne UI-Framework-Overhead, konsequent schlanker Ressourcen-Einsatz für Spitzen-PageSpeed auf Desktop und Mobile.
• GitHub Actions CI/CD: Automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipeline für kontinuierliche Integration

Technologien: Qwik.js Framework, TypeScript, JavaScript, Internationalisierung (i18n DE/EN), GitHub Actions CI/CD, Google Search Console API, IndexNow API, Schema.org, Google PageSpeed Insights, Lazy Loading, CSS3, Responsive Design

Ich baue. Ich berate. Ich denke in Systemen. Nach Jahren, in denen ich die digitale Transformation im großen Maßstab geführt habe — Accenture, BP, Lidl — habe ich bewusst eine Entscheidung getroffen: Unabhängigkeit von Plattformen statt Abhängigkeit. Mein Fokus liegt an der Schnittstelle von KI-Systemen, Produktstrategie und Venture Thinking. Ich arbeite mit Operatoren und Gründern, die schnell vorankommen wollen, ohne die Kontrolle zu verlieren — über ihre Daten, ihren Stack und ihre Richtung.

• Planung und Implementierung von IT-Infrastrukturen für Kunden
• Automatisierung der Bereitstellung mit AWS CloudFormation und AWS CDK
• Überwachung & Optimierung der Cloud-Umgebungen und der gesamten IT-Infrastruktur
• Technische Unterstützung und Fehlerbehebung bei Infrastrukturproblemen
• Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams für CI/CD-Prozesse

• Analyse der bestehenden Arbeits-, Informations- und Entscheidungsprozesse.

• Identifikation und Priorisierung geeigneter Anwendungsfälle für KI-Agenten.

• Erhebung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen.

• Gestaltung der Zusammenarbeit zwischen Anwendern und KI-Agenten einschließlich Kontroll- und Eskalationsmechanismen.

• Begleitung der Umsetzung der KI-Agenten und einer angepassten Tastatur-Hardware.

• Fachliches Zielbild für die AI-First-Transformation.

• Strukturierte und priorisierte Anforderungen für die Umsetzung.

• Definierte Rollen, Interaktionen und Kontrollpunkte zwischen Menschen und KI-Agenten.

• Vorbereitung der schrittweisen Automatisierung produktiver Arbeitsprozesse.

Techstack: KI-Agenten, LLMs, Agent-Orchestrierung, RAG, APIs, Automatisierung, Hardware

Überarbeitung und Verbesserung zentraler APIs; Umsetzung von Änderungswünschen der Kunden. Einrichtung der Monitoring-Infrastruktur für Metriken, Traces und Logs zur Unterstützung des Betriebs. Konzeption von GitOps-Deployments und Infrastructure as Code. Anwendungs- und Systemkonfiguration in ArgoCD und Openshift. Confluence-Dokumentation von Design, Vorgehen und Lösung. Tech Stack: Java 8 & 21, Spring Framework, JSP, Javascript, Bash-Skripte, SQL, Grafana Stack, OpenTelemetry, Docker, DB2, Maven, Kubernetes Kompose.

Vollständiger Aufbau einer B2B-SaaS-Plattform für Personalvermittler

• Multi-Source-Job-Aggregation über ATS-APIs
• KI-gestütztes Career-Page-Scraping
• Regelbasiertes und KI-gestütztes Matching
• Credit-basiertes Monetarisierungsmodell mit Stripe-Integration
• Seit Juli 2026 live in Produktion

Tech-Stack

• NestJS
• React
• PostgreSQL
• pgvector
• Claude AI
• Prisma

Ausgewählte Projekte:

Kiosk-Plattform – Hotellerie

• Führung eines 3-köpfigen Teams bei gleichzeitiger Hands-on-Architektur einer Edge-Computing-Infrastruktur für über 15 Self-Service-Kioske in Alpenhotels mit instabiler Konnektivität
• Entwurf eines Nomad-basierten Clusters mit Wireguard-Mesh-Netzwerk für vollautomatische OTA-Updates auch bei lokalen Netzausfällen und im Offline-Betrieb
• Integration physischer Peripherie (Hotel-Kartenleser, Thermodrucker) in eine containerisierte Deployment-Pipeline
• Vor-Ort-Wartungseinsätze um ∼40 % reduziert durch resiliente Offline-First-Architektur und Prometheus-basiertes Hardware-Monitoring
• Tech: Nomad, Consul, Wireguard, NestJS, NextJS, Prometheus, Custom Hardware Provisioning

Multi-Tenant-SaaS-Plattform – Versicherungs-Schadenregulierung

• Aufbau und Betrieb der Kubernetes-Infrastruktur für eine marktführende Schadenregulierungsplattform (von einem S&P-500-Unternehmen akquiriert) — strikte Compliance- und Verfügbarkeitsanforderungen
• Entwurf eines Multi-Tenant-EKS-Clusters mit Mandantenisolierung, das kostengünstiges Single-Instance-Hosting für mehrere Kunden ermöglicht
• Einführung dynamischer Spot-Instance-Node-Pools mit einer Infrastrukturkostensenkung von ∼20 %
• Aufbau vollautomatisierter Deployment-Pipelines (Terraform + GitHub Actions) für unterbrechungsfreie Releases während der Geschäftszeiten
• Tech: EKS, Terraform, GitHub Actions, Prometheus/Grafana/Loki, PHP, GraphQL

Legacy-ERP-Integration – Bau-Fotodokumentation

• Führung eines 2-köpfigen Teams bei Konzeption und Umsetzung einer Echtzeit-Sync-Bridge zwischen einem Legacy-Microsoft-Access-ERP (ohne API) und einer modernen mobilen Foto-App für die Qualitätskontrolle am Bau
• Entwicklung einer PostgreSQL-Pipeline mit Echtzeit-Listenern, die Daten aus Access-Datenbanken der 1990er extrahiert — ohne bestehende Arbeitsabläufe zu stören
• Resiliente Upload-Architektur mit Circuit-Breaker-Pattern für instabile Baustellenverbindungen (S3, NFS, Synology NAS)
• 2–4 Stunden Zeitersparnis pro Woche je Projektleiter durch automatisierten Foto-Sync statt manueller USB-/SD-Karten-Übertragung
• Tech: NestJS, PostgreSQL, React Native (Expo), S3, Synology API, Offline-First-Architektur

• Business-Analyse
• Anforderungsmanagement
• Systemdesign
• Diverse Versicherungsprojekte
• Technologie-Stack: msg.Billing (InExkasso)
• Produkt: Auf Blockchain und OBD-II-Echtzeittelemetrie mit AI basierende Pay-Per-Use-KFZ-Versicherung

• Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
• Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
• Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.

• Dawnguard innerhalb von zwei Monaten vom ersten Produktkonzept zu einem veröffentlichten MVP entwickelt, die Backend-Plattform aufgebaut und die Scan-Zeiten von Cloud-Umgebungen über 70 Konten hinweg von ungefähr 40 Minuten auf unter zwei Minuten reduziert.
• Die zentrale Ressourcenerkennungs-Engine für Azure und AWS entworfen und entwickelt, damit das Frontend komplexe Cloud-Umgebungen visualisieren und die KI Architekturmuster bewerten konnte.
• Verteilte APIs und dynamische Cosmos-DB-Schemas entwickelt, um sich schnell ändernde Produktanforderungen und variable Strukturen von Cloud-Umgebungen zu unterstützen.
• Die Architektur-Generierungs-Engine entwickelt, um Kunden mit 100+ Cloud-Konten zu unterstützen und vollständige Architekturen mit ungefähr 25,000 Ressourcen dynamisch zu generieren.
• Eigene Tools zur Datengenerierung entwickelt, mit denen die KI- und Frontend-Teams groß angelegte Cloud-Architekturen simulieren und testen konnten.
• Backend-Funktionen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen KI, Frontend und Business von der technischen Konzeption bis zur Implementierung und zum Test vollständig umgesetzt.

Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI

Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine

• Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
• Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
• End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
• Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
• Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
• Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
• Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.

Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock

Erfolge:

• Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
• Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
• Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
• Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.

Implementierung und Betrieb von OpenShift- / Kubernetes-Lösungen für Kunden mit Fokus auf Aspekte wie Speicher, Virtualisierung, Sicherheit, Protokollierung, Überwachung sowie Hochverfügbarkeit. Unterstützung bei der Containerisierung und Modernisierung der Applikationen.