PostgreSQL-Experten in Zürich

• Migration von Datenbanken von ODA zu ExaData
• Migration von Datenbanken von ExaData zu ExaCC/OCI
• Senkung der UCC-Nutzung um 10 %
• Entwicklung von Automatisierungsskripten mit Python
• Leistungsoptimierung
• Verkleinerung von Entwicklungsdatenbanken von 6 TB auf 3 TB mithilfe der spaltenbasierten Exadata-Komprimierung
• Verbesserung der Anwendungsleistung um 30 % mithilfe der In-Memory-Option
• Optimierung der nicht produktiven Exadata um 20 %, um CPU-Ressourcen vor der ExaCC-Migration freizugeben
• Einspielen von Patches für Oracle-19c-Datenbanken
• Einfache Ansible-Skripte für Deployments und Datenbankklonungen
• Entwicklung eines Kostenmodells für eine gemeinsam genutzte Oracle-Plattform
• Migration von Datenbanken mit Einzelinstanz zu Oracle RAC
• Analyse von RAC-Problemen
• Beratung von Entwicklungsteams zur Migration zu RAC

• Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
• Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
• Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
• Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
• Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
• Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
• Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
• Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
• Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
• Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
• Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.

• Schnittstellenfunktion zum SOC-Team; Verbesserung der Incident-Response-Zeit um 45% durch strukturierte Eskalationsprozesse und proaktive Sicherheitsüberwachung.
• Definition technischer Standards für Multi-Tenant Enterprise-Plattform (10+ Services), resultierend in 30% reduzierter Onboarding-Zeit für neue Mandanten im Behördenumfeld.
• Aktiver Wissenstransfer und Mentoring eines 6-köpfigen Teams; Steigerung der Team-Autonomie und Etablierung einer nachhaltigen Engineering-Kultur.
• Reduzierung der Time-to-Market um 50% durch Optimierung von CI/CD-Pipelines und Etablierung von Self-Service-Deployments.
• Stack: GitLab CI/CD, Kubernetes, Nexus, Harbor, ArgoCD, HashiCorp Vault, Grafana, Python, PostgreSQL, Java, Spring Boot, Flyway, Quarkus, JBoss, Loki, Go, Kafka, Kustomize, MongoDB

• Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
• KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
• Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
• Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
• Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
• Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
• Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung

Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker

• Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
• Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
• Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
• Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
• Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
• Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
• Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
• Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen

• Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
• Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
• Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.

• Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
• Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
• SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
• Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
• LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.

• Arbeitete in gemischten Teams mit verschiedenen Kunden
• Führte Anforderungsanalyse, Angebotserstellung und Zeitabschätzung durch
• Entwickelte ACLs, Business Rules, Flows, Workflows, Katalogelemente, diverse Skripte, UI-Aktionen, Policies, Scoped Applications
• Passte mobile Apps an: Now Agent und Now Mobile
• Implementierte Integrationen mit dem Integration Hub
• Koordinierte kontinuierlich mit Kunden während der Entwicklung
• Führte Tests durch und unterstützte Kunden beim Testen
• Rollte in die Produktion aus und führte Hauptversionsupgrades und Patches durch
• Verwaltete CMDB, Domain Separation und Asset Management
• Integrierte Instanzen verschiedener Kunden miteinander
• Entwickelte GlideScript: Business Rules, scripted REST Endpoints, Extension Points, Fix-Skripte, Hintergrundskripte

• Fungierte als Projektleiter in verschiedenen internen Projekten, einschließlich der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Machine Learning, Virtual und Augmented Reality mit dem Ziel, eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten
• Steuerte die Projektplanung, -durchführung und -berichterstattung und entwarf Pläne zur Risikominderung und für Zeitplananpassungen, um die Projekte wieder auf Erfolgskurs zu bringen
• Leitete die Prozessoptimierung und führte Projektreviews durch, indem ich als Bindeglied zwischen den Engineering-Teams und den Führungskräften fungierte
• Agierte als Agile Coach und leitete Scrum-Zeremonien wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Review und Sprint Retrospective

• Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
• Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
• Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
• Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.

• Mathematische Spezifikation und Definition, Analyse sowie Softwareentwicklung der Bewegungsplanung des Räumwerkzeugs in der Räummaschine für gleichzeitige und sequentielle Zahnflankenbearbeitung
• Verdrehungsfreie topologische Fertigung
• Anpassung der Werkstückflankenlinie
• Korrektur der Flankenlinie und des Profils am Werkstück
• Abweichungen in der Zahnstärke am Werkstück
• Computervisionsalgorithmen zur automatischen Verschleißerkennung des Räumwerkzeugs
• Softwareentwicklung zur Korrektur der Maschinenkinematik in der Profil-Schleif-Produktreihe, einschließlich verdrehungsfreiem Schleifen
• Softwareentwicklung für Korrekturen der Maschinenkinematik, Qualitätsmessung und Auswertung in der Nutenschleif-Produktserie
• Leistungsanalyse und kontinuierliche Verbesserung interner Konstruktionswerkzeuge (RTDesign)
• Verwendete Tools: C#, .NET, TeamCity, git, PostgreSQL, MySQL

• SAP Data Designer ETL, SQL Server und Docker für die Data-Warehouse-Anwendung von PharmaSuisse (Anwendungsmanager und Entwickler)
• SAP Business Objects und ABAP auf SAP HANA für die Polizei des Kantons Bern (Anwendungsmanager und Entwickler)
• Avaloq-Connectoren zu SAP BW für die Banque Cantonale de Fribourg

• Mitwirkung in einem funktionsübergreifenden Team zur Entwicklung einer Cloud-basierten Buchhaltungsplattform für KMU
• Entwurf und Umsetzung von Java Spring Boot Microservices mit klarer Trennung der Zuständigkeiten
• Integration der Kerndienste über REST- und gRPC-APIs
• Umsetzung ereignisgesteuerter Workflows mit RabbitMQ für zuverlässige, entkoppelte Nachrichtenübermittlung
• Modellierung und Verwaltung transaktionaler Daten in PostgreSQL und Nutzung von Redis zum Caching

• Übernahm die Rolle als Analyst und leitender Entwickler in einem innovativen Projekt zur Erkennung von Finanzbetrug in einer großen Finanzinstitution in Zürich mithilfe von künstlicher Intelligenz
• Analysierte und implementierte neue Module, verbesserte Performance und Nutzererlebnis, hob technische Dokumentation und Codequalität auf das vom Endkunden geforderte Niveau
• Technologien: Java 17, JavaFX, Spring Boot, Concurrency, UX, Gradle, Impala