React Experten in München

• Nach mehreren S/4-Go-Lives fehlten Struktur, Rollen- und Entscheidungsklarheit in Finance und IT; Governance-Mechanismen, Prioritätslogiken und Verantwortlichkeiten waren nicht ausreichend definiert.

• Unklare Schnittstellen, hohe Abstimmungsaufwände und inkonsistente Arbeitsweisen führten zu organisatorischer Instabilität und eingeschränkter Führungs- und Steuerungsfähigkeit.

• Das bestehende Operating Model zwischen Finance, Controlling und IT war nicht funktionsfähig, wodurch Transparenz, Zusammenarbeit und Entscheidungswege beeinträchtigt waren.

• Design der Transformations- und Organisationsarchitektur für Finance sowie Klärung von Rollen, Entscheidungswegen und Prioritäten.

• Diagnose und Strukturierung der Finance- und IT-Organisationen (DE/UK/PL) inkl. Zusammenarbeit, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen.

• Neugestaltung des Finance–IT Operating Models mit Fokus auf Governance, Steuerungsroutinen und funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

• Führungskräfte- und Team-Enablement, insbesondere Global Process Owner, Key User und Finance Leads (systemische OE / Leadership).

• Steuerung des Transformationsportfolios inkl. Klarheit über Risiken, Abhängigkeiten und bereichsübergreifende Entscheidungsprozesse.

• Strukturelle Steuerungsfähigkeit wiederhergestellt, indem Rollen, Entscheidungswege und Prioritäten klar definiert und organisationweit verankert wurden.

• Governance & funktionsübergreifende Zusammenarbeit systemisch gestärkt – Finance, Controlling und IT arbeiteten wieder in konsistenten, abgestimmten Strukturen; Reibungsverluste gingen messbar zurück.

• Arbeits- und Kommunikationslogiken harmonisiert, wodurch Abstimmungen schneller, transparenter und weniger konfliktbehaftet wurden.

• Organisation nachhaltig befähigt, u. a. durch den Aufbau einer tragfähigen Key-User-/Process-Owner-Community und klar definierte Steuerungsroutinen.

• Transformation strukturiert steuerbar gemacht – priorisierte Vorhaben, klare Risiko- und Fortschrittslogiken sowie konsistente Entscheidungsformate erhöhten die Umsetzungsgeschwindigkeit.

• Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
• Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
• Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
• Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems

Projekt für einen führenden deutschen E-Mail- und Cloud-Dienstleister: Als Senior Frontend Developer und Technical Web Architect entwickelte ich einen internationalen, mandantenfähigen White-Label Consent Management Layer für mehrere Marken.

Hauptaufgaben:

• Architektur und Implementierung mit Vue 3, TypeScript und Vite
• Entwicklung automatisierter Tests mit Vitest und Playwright
• Erstellung markenspezifischer CMP-Konfigurationen, CSS-Themes, i18n-Strukturen und Vendor-Einstellungen
• Umsetzung der Playout- und Initialisierungslogik sowie der Backend-Anbindung
• technische Entscheidungsgrundlagen, Projekt- und Code-Dokumentation

Wirkung: Ablösung externer CMP-Lösungen durch eine wiederverwendbare und langfristig wartbare Inhouse-Basis für mehrere internationale Marken und Rollouts.

Technologien: Vue 3, TypeScript, Vite, Vitest, Playwright, IAB TCF, Google Additional Consent, i18n, Git, CI/CD.

• Konzeption, Interaktion und UX für XR-Erlebnisse in der Automobilbranche
• Optimierung von XR-Erlebnissen
• Entwicklung von Erlebnissen mit KI

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

• Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
• Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
• Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
• Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
• Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

• Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
• Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
• Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
• Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
• Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
• Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.

• Eine gewachsene Monolithen-Architektur modernisiert und modularisiert, um unabhängige Team-Workflows zu ermöglichen
• Migration von Java 8 auf Java 21 und von Spring Boot 2 auf Spring Boot 3.3
• Die Maven-Projektstruktur vereinfacht und die Build-Zeit von 15 Minuten auf 50 Sekunden reduziert
• Die Architektur in eine hexagonale DDD-Architektur umgewandelt, mit End-to-End-Integrationstests mit RestAssured und JUnit 5
• Tools und Technologien: Java 8-22, Spring Boot, Mockito, AssertJ, RestAssured, Hibernate, OracleDB, Flyway, REST, JSON, Docker, Kubernetes, AWS, Bitbucket, GitHub, SonarQube, IntelliJ IDEA Ultimate

BMW AG · Mercedes-Benz AG · Munich Re · CARIAD / VW Group

• Leitung der UX- und Produktausrichtung von PromptM, einer Enterprise-KI-Plattform für Prompt-Management bei BMW, inklusive Design von Human-Agent-Interaktionsmodellen, rollenbasierten Governance-Flows und einer Playground-Testumgebung zur Validierung und Iteration von Prompts
• Neugestaltung von Versicherungs-Workflows bei Munich Re, inklusive Neuaufbau von Formularlayouts, besserer Priorisierung von Feldern nach Nutzerbedürfnissen und Einführung neuer Design-Komponenten in das bestehende Produktsystem
• End-to-End-UX bei BMW Shopfloor geleitet: User Flows, Wireframes, Usability-Tests und ein Figma-Designsystem, das von 5+ agilen Squads übernommen wurde, wodurch die Auftragsbearbeitungszeit um 35 % reduziert wurde
• UX Coach bei Mercedes-Benz, Weiterbildung von 50+ Teammitgliedern in User Research, Usability-Testing und agilen UX-Methoden; Reduzierung des Design-to-Dev Handoffs um 30 %
• Moderation von 10+ Design Sprints und Discovery Workshops; konsequente Umsetzung von WCAG 2.1 AA-Barrierefreiheit in allen Deliverables

• Neukonzeption als AWS Cloud-Applikation einer Legacy Windows-App zur Fahrzeugdiagnose
• Erstellung von Build-Pipelines und Durchführung von Code Reviews mit Kotlin, Spring Boot, Micronaut, Jenkins und GitHub

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.

Loom and Bloom

Python · TypeScript · n8n · Claude Code · Whisper · Gemini · Supabase · Notion · HubSpot · Digital Ocean

• Eine End-to-End-Content-Pipeline gebaut: ein Loom-Video → Marketing-Bilder, zweisprachige LinkedIn-Posts, Newsletter- und Help-Center-Updates.
• n8n-Webhook → SSH → Claude Code-Session auf einer Digital-Ocean-VPS; drei MCP-Server (Video, Notion, Supabase).
• Whisper-Transkription auf Wortebene, ffmpeg-Screenshots, Gemini-UI-Annotation, PIL-Device-Mockups.
• Next.js-Upload-UI plus ein zweisprachiger Newsletter-Composer mit HubSpot-Push.

• Startups zu Technologietrends und -lösungen, Geschäftsmodellen sowie Markt- und Wettbewerbsanalysen beraten.