PostgreSQL Experten in Wien

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.

• 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.

• 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.

• Projektleiter, Sr. BI-Experte, Data Scientist, Automatisierungsingenieur für Marketing Analytics | Customer Insights (Einzelhandel, E-Commerce)
• Produktmanager: Asset Metadata Ingest & Provide
• Product Owner Business Intelligence – verantwortlich für 2 Teams: Cloud Data Engineering, Data Warehouse (Logistik)
• Product Owner für den Aufbau einer Reporting-Plattform auf Azure & Power BI (Finanzen)

• Entwicklung und Einführung produktiver mehrsprachiger KI-Sprachagenten-Lösungen für Kundenservice, Lead-Erfassung, Support außerhalb der Geschäftszeiten und Automatisierung von Front-Office-Abläufen.
• Umsetzung von drei Kundenprojekten in Europa, Asien und Nordamerika, darunter mehrsprachiger Support, Vertriebs-/Lead-Erfassung und datenschutzsensible Aufnahmeprozesse.
• Übersetzung geschäftlicher Anforderungen in Gesprächsabläufe, Prompt-Architektur, Wissens-Grounding, Fallback- und Übergabelogik, Leitplanken, Einwilligungsschritte und strukturierte Datenerfassung; produktive Support-Implementierungen umfassen Wissensdatenbanken mit etwa 1,000 fundierten Frage-Antwort-Einträgen pro Sprache.
• Aufbau szenariobasierter Evaluierungen und Regressionstests für Standardabläufe, Sonderfälle, Fehlermuster, Übergabeverhalten und Abnahmekriterien; Koordination von Fehlerbehebungen bis zur Produktionsreife und zum Rollout.
• Praktische Arbeit mit Retell, ElevenLabs Agents, Twilio, Supabase/PostgreSQL, Vercel, APIs/Webhooks und CRM-Abläufen; Leitung von Bedarfsermittlung, Demos, Lösungsentwicklung und bereichsübergreifender Umsetzung.

Branche: KI-Sprachautomatisierung / Design von Kundenabläufen

• Erstellung von Testszenarien, manuellen Testfällen und Testdaten mithilfe von Grenzwertanalyse und Äquivalenzklassen
• Durchführung funktionaler und nicht funktionaler Tests (manuell mit Postman und Webanwendungen, automatisiert mit WebDriver, JUnit und NUnit)
• Einrichtung, Automatisierung und Pflege des Testautomatisierungsframeworks mit Java, Spring Boot, Selenium und Cucumber in IntelliJ (System-, Regressions-, Smoke-, UI- und Integrationstests für Web-Frontend und SOAP-API-Backend-Schnittstellen)
• Automatisierung von Backend-NUnit-Testfällen in Visual Studio
• Testmanagement: Entwicklung und Implementierung der Teststrategie und der Testpläne, Teststeuerung, Qualitätsverantwortung und Priorisierung risikobasierter Tests sowie Dokumentationsführung in Confluence
• Detaillierte Analyse und Qualitätssicherung von Anforderungen
• Erstellung und Wartung von Jenkins-Pipelines, Qualitätssicherung bei Build und Deployment
• Enge Zusammenarbeit mit Business-Analysten, Entwicklern, Testern und dem Testmanagement
• Identifizierung, Erstellung und Verfolgung von Fehlern/Defekten sowie sorgfältige Testdokumentation
• Berichterstattung über Testergebnisse und Defektberichte
• Überwachung von Testprozessen und kontinuierliche Verbesserungen
• Überprüfung von Testdaten und Testergebnissen in PostgreSQL-Datenbanken mit pgAdmin
• Unterstützung bei Aufwandsschätzungen und der Backlog-Priorisierung
• Analyse und Fehlersuche im Entwicklungscode

Systemumgebung: Java, JUnit, Spring Boot, Selenium, Cucumber, JavaScript, Jenkins, C#, NUnit, Postman, Bitbucket, Confluence, Jira, xRay, pgAdmin, PostgreSQL, SonarQube, Maven, IntelliJ, Visual Studio, CI/CD, SOAP-API-Schnittstellen

• Konzeption, Autorenschaft und Finalisierung des IT PROD SEC Service-Katalogs mit acht standardisierten Security-Services (S-ID001–S-ID008).

• Ausarbeitung konsistenter Service Components & Deliverables, RACI-Zuweisungen sowie SLA- und KPI-Definitionen je Service.

• Integration der BaFin-Dokumentenanforderungen nach DORA in die Servicebeschreibungen.

• Abstimmung mit IT, Compliance, Risk und Operations zur fachlichen Validierung aller Servicebeschreibungen.

• Speziell für Governance & Monitoring: Festlegung des Governance-Takts, Evidenz-Lieferprozesse, Audit-Unterstützung sowie Definition messbarer KPIs und der Messmethodik.

• Sicherstellung, dass alle Services standardisiert, messbar und auditfest dokumentiert sind.

• Ergebnis: Abgenommener Service-Katalog mit acht Services als verbindliche Grundlage für Delivery, Governance und Audits; transparente SLAs/KPIs je Service und DORA/BAIT/MaRisk-konforme Dokumentation mit klaren Verantwortlichkeiten und Nachweisführung.

• Technologien und Tools: Confluence, Jira, ServiceNow, Microsoft PowerPoint, Microsoft Visio, Office 365.

• Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
• Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
• Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
• Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
• Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
• Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
• Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
• Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation