Redis Experten in Berlin

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

KI-Plattform-Backend – Senior Developer

Engagiert, um ein Backend für eine KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen, inklusive Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die Kernplattformlogik und KI-Influencer-Personas, Reduzierung des Modellwechsel-Overheads durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
• Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf in C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Cloud-Infrastrukturaufbau auf Azure.
• Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenpersistenz und Zustellungsgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
• Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Integration von Cloud-Objektspeicher für Upload und Abruf influencer-generierter Inhalte.
• Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests über alle Kernplattform-Flows, deutliche Reduzierung der Produktionsfehlerrate.

Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum

• Leitung der Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps, was die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbesserte
• Implementierung des Datadog-Observability-Stacks mit Terraform und dem datadog-operator
• Einrichtung automatisierter End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse zur Verbesserung der Incident-Response und Service-Zuverlässigkeit
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Migration zustandsbehafteter Dienste (PostgreSQL und Redis) zu GCP, was Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit steigerte

• Senior-Softwareentwickler mit Schwerpunkt auf React-, TypeScript- und KI-gestützten Produktabläufen
• Entwicklung von Frontend-Systemen für komplexe SaaS-Produkte, interne Tools und operative Abläufe
• Zuletzt Entwicklung von Tools zur KI-Evaluierung, Analyse der Support-Zuverlässigkeit und QA-Systemen für Entwickler
• Verfügbar für freiberufliche und befristete Aufträge, insbesondere Remote-first-Projekte

Enterprise-KI-Inhaltskategorisierung und KI-gestützte Web-Recherche.

• Multi-LLM-Evaluierungs-Framework mit annotierten Daten aufgebaut
• LLM-Fehlerraten anhand annotierter Datensätze iteriert
• KI-gestützte Web-Recherche-Pipeline implementiert Technologie-Stack: LLM, evals, OpenRouter, Python, Node.js, TypeScript, React

• Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
• Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
• Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.

Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.

• Vollständige Automatisierung des Softwareentwicklungsprozesses: Ticket-Analyse → KI-Coding-Agenten → Pull Request → automatisiertes Code-Review → Deployment
• Multi-Tenant-Architektur mit 82 Datenbankmodellen und Echtzeit-WebSocket-Monitoring
• Integration von 40+ KI-Tools mit Claude & GPT
• Tech-Stack: React, TypeScript, Express.js, PostgreSQL, Redis, BullMQ
• Plattform produktiv im Einsatz mit zahlenden Kunden

• Bootstrapping eines CloudOps-Teams und Aufbau eines Multi-Cloud Provider-Backends für eine Low-Code Internal Developer Platform (IDP) mit env zero

• Einführung von User Story Mapping, ADRs, Meilensteinen und Backlog-Management

• Konzeption und Entwicklung der Kern-APIs, Setup von CI/CD-Pipelines, OpenTofu/Terraform-Skripte

• Vertretung und Kommunikation des Teams bei Third-Party Stakeholdern (z. B. env zero)

• (Cross-)Team-Coaching zu DevOps, Softwaredesign, Terraform, Golang und Agilen Methoden

• Aufbau und Skalierung von Cloud-Infrastruktur auf GCP zur Unterstützung einer SaaS-Plattform für Industriekunden
• Entwurf und Implementierung einer datengetriebenen DevOps-Pipeline für optimierte Deployments und CI/CD-Workflows
• Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team am MLOps-Workflow zur Automatisierung des integrierten Retrainings

• Frontend-Entwicklung und Umsetzung verschiedener Designs (Landingpages, Übersichtsseiten)
• Verantwortlich für die Inhalte und die Aktualisierung der Firmenwebseite von Datalyze Solutions
• Gemeinsame Planung und Entwicklung einer Verwaltungsanwendung für die Auflistung und Verortung von Immobilienprojekten (CBRE)
• Gemeinsame Planung und Entwicklung umfangreicher Lösungen für die automatische Personalverteilung in Werken (Bosch)
• Backend-Entwicklung verschiedener kleiner Projekte mit unterschiedlichen Stacks
• Techstack: GitLab CI/CD, Elixir, Phoenix Framework, Ecto, PostgreSQL, Docker, Hetzner, Traefik, NGINX, Python, Flask, Next.js/React, Leaflet, GeoServer, TypeScript, MongoDB

• Technischer Relaunch der bestehenden Affiliate-Seite auf Basis von Pimcore und Symfony
• Einsatz von TailwindCSS für performantes und flexibles Frontend-Design
• Implementierung einer CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions
• Nutzung von Redis für Caching und Performance-Optimierung
• Verantwortung für DevOps-Themen inkl. Systemkonfiguration und Deployment
• Integration der eBay API zur automatisierten Datenverarbeitung
• Ticketverwaltung über YouTrack und Teamkommunikation via Slack
• Testabdeckung mit Codeception (Unit & Acceptance Tests)
• Kontinuierliche Weiterentwicklung, Wartung und Performanceverbesserung
• Konzeption neuer Features und Optimierung bestehender Prozesse

• Branche: B2B
• Headless Frontend mit AEM Anbindung
• Besondere Herausforderung: Migration einer PWA-Anwendung im laufenden Betrieb auf Basis von .NET sowie Legacy Code; gesamte Applikation muss in React und Express.js/TypeScript überführt werden
• Technische Frameworks: Tailwind, XML, JavaScript, Caddy, ReactJS, Express.js, REST API, JSON
• Cloudflare CDN
• Caddy Server mit GitHub CI/CD Pipeline

• Unterstützte den Wechsel des Unternehmens von einer On-Premise-Architektur zu AWS-Cloud-Diensten, modernisierte die Infrastruktur und optimierte die Betriebseffizienz.
• Setzte Fachwissen in Automatisierung und Softwareimplementierung ein, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Rentabilität zu steigern.
• Implementierte Poetry und Ruff, um das Python-Abhängigkeitsmanagement und die Code-Qualitätsprüfungen zu optimieren, was die Entwicklungseffizienz verbesserte und Fehler reduzierte.
• Implementierte eine automatisierte CI/CD-Strategie mit GitHub Actions, die die Bereitstellungszeiten verkürzte und manuelle Eingriffe minimierte.
• Führte eine Deployment-Automatisierung für Kubernetes ein, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen im gesamten Unternehmen zu verbessern.
• Bewertete und implementierte Apache Airflow für das Workflow-Management, was zu einer effizienteren Planung und Überwachung von Datenpipelines führte.
• Erstellte Datenschnittstellen für Energiehändler, die ihnen ermöglichten, ihre Gewinnmargen durch verbesserte Datenanalyse und Entscheidungswerkzeuge zu optimieren.

• Leitete ein Team von vier Entwicklern bei der vollständigen Neuentwicklung der Heinemann iOS-App und navigierte erfolgreich durch eine sehr schlecht dokumentierte Softwareumgebung.
• Implementierte einen Frontend-First-Ansatz durch Einführung des Backend-for-Frontend-(BFF)-Musters, wodurch Frontend-Entwickler die API-Spezifikation führend entwickeln konnten, um Abstimmung und Effizienz zu verbessern.