Redis Experten in München

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

• Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
• Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
• Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
• Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
• Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
• Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
• Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
• Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
• Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
• Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

• Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
• Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
• Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
• Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
• Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
• Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
• Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

• 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

• Anpassung, Optimierung, Konfiguration und Administration einer Multi-Stage-GitLab-Instanz mit über 250 Usern
• Aufbau, Anpassung, Erweiterung und Optimierung von Infrastruktur, Konfiguration und Monitoring
• Bereitstellung von Services sowie Übergabe an die Produktion
• Systemumgebung: DependencyTrack, GitLab, Grafana, Hedgedoc, Kubernetes, Oauth2 Proxy, Openstack, Prometheus, Syseleven

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• 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).

• Entwurf durchgängiger KI/ML-Lösungen mit starkem Fokus auf fortschrittliche LLM-Anwendungen, autonome agentische KI-Workflows mit dem MCP-Toolset, Berechnungen von vLM-Embeddings und robuste agentische RAG-Pipelines, um für Kunden aus verschiedenen Branchen einen konkreten Geschäftsnutzen zu schaffen.
• Entwicklung intelligenter agentischer KI-Workflows zur Automatisierung des Abrufs von Wissen und der Schlussfolgerungen für B2B-Kunden, um schneller Geschäftsnutzen zu erzielen.

• Einsatz moderner JavaScript-Funktionen einschließlich ES6+-Syntax, Destructuring, Modulen, Array-Methoden und asynchroner Programmierung zur Entwicklung effizienter und gut lesbarer Frontend-Software.
• Umsetzung von Frontend-Integrationsmustern für PHP- und Laravel-Backend-Services, Anbindung von React-Oberflächen an REST-APIs und Verarbeitung strukturierter JSON-Daten.
• Entwicklung interaktiver, funktionaler und komponentenbasierter Frontend-Anwendungen mit React Hooks, JavaScript und TypeScript sowie Backend-Anwendungen und RESTful APIs mit Python, Django, Flask und FastAPI, mit Fokus auf wiederverwendbare Komponenten, modulare Architektur, Wartbarkeit und effiziente Datenverarbeitung.
• Pflege einer dynamischen Portfolio-Plattform mit PHP, Laravel, Livewire und MySQL sowie Umsetzung der vollständigen Funktionalität über Frontend-Oberflächen, Backend-Services und Datenbankoperationen hinweg.
• Überprüfung der serverseitigen Anfrageverarbeitung, des Routings, der Middleware und der Formularvalidierung mithilfe von Laravel-Funktionen zur Unterstützung zuverlässiger Anwendungsabläufe und einer konsistenten Datenverarbeitung.
• Entwurf und Verwaltung relationaler Datenbankstrukturen mit MySQL und Laravel Eloquent ORM sowie Implementierung von Datenmodellen, Beziehungen, Datenbankmigrationen und effizienten Abfragen für das Content-Management.
• Entwicklung KI-gestützter Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) über externe APIs und lokal gehostete Modelle sowie Untersuchung praktischer Anwendungsfälle für dialogorientierte KI, intelligente Automatisierung und KI-gestützte Workflows.
• Entwicklung lokaler KI-Anwendungen und Entwicklertools zum Ausführen, Konfigurieren und Interagieren mit lokal gehosteten Sprachmodellen sowie praktische Erfahrung mit lokaler Inferenz, Modellintegration und datenschutzbewussten KI-Workflows.
• Untersuchung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Ansätzen zur Kombination von Sprachmodellen mit externen Wissensquellen und zur Ermöglichung kontextbezogener Antworten auf Grundlage relevanter Anwendungsdaten und abgerufener Informationen.
• Integration von KI-Services in Backend-APIs und Anwendungskomponenten sowie Entwicklung wiederverwendbarer Module für Modellkommunikation, Antwortverarbeitung, Fehlerbehandlung und Datenaustausch.

Durchführung einer unabhängigen technischen Bewertung einer KI-gestützten Softwareplattform, wobei KI-Risikoaudit, Cybersicherheitsanalyse und Prüfung der Softwarearchitektur kombiniert wurden. Prüfung von Anwendungskomponenten, APIs, Datenflüssen, LLM-Integrationen, Retrieval-Augmented Generation, Multi-Agenten-Orchestrierung, Authentifizierung, Mandantentrennung, Abhängigkeitsschwachstellen, KI-Governance und Kontrollen des Modelllebenszyklus. Erstellung eines technischen Auditberichts mit strukturiertem Risikoregister, Quellcodebelegen, regulatorischen Referenzen, Korrekturmaßnahmen, Inventar der KI-Systeme, Risikoklassifizierung, Maßnahmenplan und Key Risk Indicators.

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Next.js, Node.js, REST APIs, MongoDB, Redis, AWS serverless services, OAuth 2.0 / OpenID Connect, LLM APIs, RAG, vector search, multi-agent orchestration, Model Context Protocol, C4 architecture modelling, threat modelling, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, OWASP guidance, MITRE ATLAS

• Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
• Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
• Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
• Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend

• 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.

• Spring Boot Software Engineer
• DevOps Engineer (Kubernetes, Azure DevOps)

Toolstack: Java, Spring Boot, Kubernetes, Helm, GitOps, ArgoCD, Docker, Azure DevOps, CI/CD Pipelines, Git, Postgres