Renovate-Experten in Deutschland

Multi-Agenten-Plattform zur Dokumentenerstellung

Problem:

Aus einem einzelnen Prompt ein gut recherchiertes, strukturiertes und mit Quellen belegtes Dokument erstellen und dabei die Kontrolle beim Nutzer belassen: Jeder Schritt kann geprüft, korrigiert oder erneut aufgerufen werden, bevor das System fortfährt.

Architektur:

Ein Multi-Agenten-System, das von einer zentralen Steuerung koordiniert wird. Mehr als 20 spezialisierte pydantic-ai-Subagenten (Verstehen, Strukturieren, Planen, Recherchieren, Schreiben, Zusammenstellen, Querverweise prüfen, Glossar, Zitate, Referenztabelle und mehr) geben Ergebnisse anhand eines gemeinsamen, in Postgres gespeicherten Plans (asyncpg) weiter. Eine Runner-Schicht weist jede Aufgabe anhand ihres Namens einem Agenten zu. Mechanische Schritte wie Formatierung, Inhaltsverzeichnis und Abbildungsverzeichnis werden durch deterministischen Code statt durch LLM-Aufrufe erledigt. Der Anbieter (Anthropic oder OpenAI) wird über eine Konfiguration festgelegt, und Antworten werden über Server-Sent Events gestreamt.

Hosting & Infrastruktur:

Ein zustandsloser Container läuft als Scaleway Serverless Container in einem privaten Netzwerk mit verwaltetem PostgreSQL, Objektspeicher für fertige Dokumente und Assets sowie zentraler Protokollübertragung (Loki / Scaleway Cockpit). Bereitstellung mit OpenTofu-Modulen und Deployment über GitLab CI; die Nutzung wird pro API-Schlüssel abgerechnet.

Mein Beitrag und wichtige Entscheidungen:

• Zentrale Entscheidungssteuerung: Ein Zufriedenheitsklassifikator wandelt die Freitext-Rückmeldung des Nutzers in eine Entscheidung um (weiterarbeiten, fortfahren, abbrechen oder eine frühere Aufgabe überarbeiten). Eine Middleware wendet sie auf den Plan an. Der Plan kann zu früheren Aufgaben zurückspringen und die darauffolgenden Schritte erneut ausführen.
• Parallele Recherche und Texterstellung: Die Planung erstellt einen Plan, aus dem ein Recherche-Design-Agent einzelne Rechercheaufgaben und ein Schreib-Design-Agent einzelne Schreibaufgaben erstellt, die jeweils mit der benötigten Recherche verknüpft sind. Jede Aufgabe wird in einem eigenen Agenten mit eigenem Gesprächsverlauf ausgeführt.
• Selbstprüfung und Einbindung des Menschen: Nach jedem Schritt prüft ein Agent für kritisches Denken das Ergebnis. Bevor der Plan fortgesetzt wird, kann der Nutzer eine Kritik annehmen, überarbeiten oder Fragen dazu stellen.
• MCP-Integrationen: Zwei entfernte MCP-Server für die Websuche und die interne Dokumentensuche sind über pydantic-ai angebunden, mit Wiederholungsversuchen und Timeouts für lang laufende Tool-Aufrufe. Klassifikator-Agenten entscheiden für jede Aufgabe, ob eine Websuche nötig ist. Ein kleines Modell fasst rohe Suchergebnisse zu strukturierten Erkenntnissen zusammen, bevor sie die Schreibagenten erreichen.

Nutzungsabrechnung:

Kunden authentifizieren sich mit einem API-Schlüssel, der über einen Schlüsselverwaltungsdienst geprüft wird. Der Verbrauch wird in Credits abgerechnet, berechnet anhand der Token-Nutzung pro Modell zuzüglich eines Aufschlags. Bei ausgeschöpftem Kontingent wird HTTP 429 zurückgegeben.

IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.

Frontend:

• Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
• Komponententests
• Codedokumentation
• CI/CD mit Gitlab Pipeline

Backend / IoT:

• Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
• Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
• CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
• Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
• Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
• Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
• Jacoco
• Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
• Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
• Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
• Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
• Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
• Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents

Übertragungsnetzbetreiber – Plattform zur Netzwerkbereitstellung (Teamleitung)

• Entwarf den Saga-Orchestrator in Python, der Netzwerkstrukturen mit Rollback bereitstellt.
• Gliederte IP, Identität und Ressourcenverteilung in Bounded Contexts mit eigenen Datenbanken und typisierten Clients auf.
• Implementierte den Datenzugriff mit DDD-Repositories und Units of Work, ohne SQL im Domänencode.
• Führte Integrationstests mit echten PostgreSQL- und RabbitMQ-Containern sowie API-Fuzzing für jeden Service ein.
• Führte einen Agenten-Workflow ein, bei dem jede Änderung mit einer Spezifikation beginnt und ein Mensch jeden Merge freigibt.
• Rollte die automatische OpenTelemetry-Instrumentierung per GitOps über achtzehn Kubernetes-Cluster aus.
• Leitete die Reaktion auf Vorfälle bei festgefahrener Bereitstellung und hielt jeden Ausfall in einem Post-Mortem fest.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy async, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, pytest, testcontainers, schemathesis, Helm, Flux CD, GitLab CI, OpenTelemetry, pi coding agent.

Softwareproduktunternehmen – SaaS für Rechenzentrumssimulation (Backend-Entwicklung)

• Entwickelte als zweitgrößter von mehr als zwanzig Mitwirkenden die asynchrone Simulationspipeline.
• Kennzeichnete jedes Image in den GitHub-Actions-Deploy-Workflows mit Commit-SHA und SemVer.
• Diagnostizierte den RabbitMQ-Speicheralarm, der alle Simulationen zum Stillstand brachte, und korrigierte die Limits im Helm-Chart.
• Stellte die Testsuite auf pytest im Function-Style um und ließ die Testabdeckung in jeder Pipeline ausweisen.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, EKS, Helm, Keycloak, GitHub Actions, pytest, mypy, ruff, SonarQube.

Interne KI-Plattform – Modellbereitstellung und Telemetrie

• Entwickelte den FastAPI-Service, der Open-Weight-Modelle auf GPU-Tiers als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitstellt.
• Aktualisierte das EKS-Produktionssystem um zwei Kubernetes-Minor-Versionen und behob zonengebundene Speicherfehler.
• Erfasste jeden Modellaufruf mit Tokenanzahl, Kosten und Latenz über den OpenTelemetry-Operator.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, vLLM, LangGraph, pydantic-ai, OpenAI- und Anthropic-APIs, EKS, Helm, Flux CD, Terraform, GitLab CI, OpenTelemetry, Grafana.

• Mitarbeit im Developer-Experience-Team zur Verbesserung der Entwicklererfahrung und der Tools für alle Teams der RTL+-Streamingplattform
• Entwicklung wiederverwendbarer GitLab-CI/CD-Komponenten zur Standardisierung von Prozessen und automatischen Durchsetzung von Codequalitäts- und Sicherheitsprüfungen
• Automatisierung der Infrastruktur mit Pulumi
• Betrieb und Überwachung von GitLab Runners in AWS mit Kubernetes
• Integration und Automatisierung von Renovate in GitLab-Pipelines für kontinuierliche Abhängigkeitsaktualisierungen
• Erweiterung von Backstage als zentraler Entwicklerplattform zur Optimierung interner Abläufe und Self-Service-Möglichkeiten
• Entwicklung verschiedener Tools und Automatisierungen in TypeScript, Go und Python

• Das gesamte Berichtswesen für mehrere Kunden von Grund auf mit Power BI und Fabric als Werkzeug umgesetzt
• Kunden bei der Umsetzung ihres eigenen Berichtssystems beraten
• Hauptsächlich in der E-Commerce-Branche tätig

• Hands-on-Lösungsarchitekt
• Digitale Produktentwicklung - SaaS
• Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
• Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten

• Verantwortlich für die gesamte Software-Architektur des Elterngeld-Portals
• iOS- und Android-App mit React Native und Expo, einschließlich Push- und OTA-Updates
• Veröffentlichungen in den Stores über App Store Connect und Google Play Console
• TypeScript-Monorepo für App, Website und Backend, Web mit Next.js und Tailwind
• Eigene Promo-, Gutschein- und Rabattlogik mit Kontakt- und Segmentlogik
• Zahlungen über RevenueCat und In-App-Käufe, Authentifizierung mit BetterAuth
• REST-APIs auf Basis von OpenAPI, PostgreSQL mit Prisma und Drizzle
• Self-Hosting bei Hetzner mit Docker, Coolify, Terraform und GitHub Actions
• Tests mit Vitest, Playwright und visuelle Regressionstests mit Chromatic
• Observability über Grafana Cloud und Fehlerüberwachung mit Sentry
• Performance-Marketing über Meta Ads, gemessen mit eigenem Event-Tracking
• Das Produkt auf 20.000 App-Nutzer mit einer Kaufrate von knapp 12 % ausgebaut
• Geschäftsführer seit 04.2025, verantwortlich für Produkt und Technologie

Ich implementierte eine Zero-Trust-Architektur fuer robuste, militaertaugliche maritime Container-Mini-Rechenraeume auf Basis von VMware & Tanzu zur Unterstuetzung containerisierter GIS-Workloads fuer Bodentruppen. Der besondere Fokus lag auf der Absicherung der Kommunikation, dem Workload-Schutz und dem Datenzugriff in umkaempften elektronischen Gefechtsumgebungen, die durch Jamming, Abfangen, Signalmanipulation und staendig wechselnde Einsatzbedingungen beeinflusst werden. Ich habe Use Cases so entworfen und architektonisch umgesetzt, dass jedes Element von Workload, Identitaet und System auch in degradierten oder gestoerten Szenarien weiterhin unabhaengig und sicher funktionieren konnte. Parallel dazu definierte ich die Enterprise- und Solution-Security-Architektur mit LeanIX, Bizzdesign und HOPEX als Enterprise-Architecture-, Repository- und Governance-Plattformen, um Architekturinventar, Beziehungen, Nachverfolgbarkeit, Zielbilder und Security Governance in komplexen Umgebungen zu pflegen. Fuer die architektonischen Designs nutzte ich Sparx Enterprise Architect, um formale Architekturperspektiven, Schnittstellen, Vertrauensgrenzen und Systemarchitektur sowohl in IT- als auch OT-Umgebungen zu beschreiben. Das Tool IriusRisk wurde fuer das Threat Modeling der Loesung eingesetzt, um architekturgetriebene Risiken zu identifizieren, Sicherheitsanforderungen abzuleiten und Gegenmassnahmen sowie Designluecken direkt aus den Loesungsmodellen zu erkennen. Das Risiko- und Compliance-Management wurde mit Archer unterstuetzt. Architekturentscheidungen, Kontrollluecken und operative Risiken wurden in gesteuerte Governance- und auditierbare Compliance-Massnahmen ueberfuehrt. Fuer Dokumentation, Zusammenarbeit und visuelles Design nutzte ich Confluence zur Pflege von Architecture Decision Records, Security Blueprints und Workflows. Lucidchart und draw.io verwendete ich zur Erstellung stakeholdergerechter Design-Artefakte. Ich habe ausserdem OT-Sicherheitskonzepte mit Unterstuetzung von Elektro- und Maschinenbauingenieuren in den Bereichen Oel, Fahrzeug-Bordsysteme, Bahn, Kraftwerke, Pharma, Gasturbinen und Nukleartechnik definiert. Ich erstellte die End-to-End-OT-Sicherheitsstrategie, beginnend bei der globalen Policy, weiterentwickelt zu Standards und Verfahren und schliesslich korreliert mit Bell-LaPadula, Purdue Model, SABSA, TOGAF ADM, CENELEC 50701, IEC 62443 und NIST-Standards. Zudem arbeitete ich mit Engineering-Teamleads zusammen, um kritische KBP-Assets zu identifizieren und sie unter Schutzmassnahmen zu stellen, mit denen SCADA-, PLC- und HMI-Assets segmentiert wurden. Ich trieb die Zusammenarbeit zwischen Security-, IT- und OT-Teams voran, um standardisierte Workflows und Use Cases fuer den OT-Security-Loesungskatalog zu erstellen, waehrend Defense-in-Depth- und Zero-Trust-Prinzipien in operative Umgebungen integriert wurden. Entscheidend war die Integration multidisziplinaerer Engineering-, Security- und Operations-Akteure in eine einheitliche Security-Blueprinting-Strategie und die Sicherstellung, dass Architektur, Threat Modeling, Governance und Dokumentation technisch robust und operativ praktikabel waren.

• 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

• Einrichtung und Betrieb einer Multi-Cluster AWS EKS-Plattform für Bank-Workloads mit einheitlicher Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur über 45 AWS-Konten.
• Entwicklung und Standardisierung einer einheitlichen AWS-Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur für 45 AWS-Konten, um konsistente Governance, Konnektivität und Compliance für Enterprise-Kundenumgebungen zu ermöglichen.
• Entwicklung und Betrieb einer Multi-Cluster AWS EKS-Plattform zur Unterstützung von Produktions-Workloads, was die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Betriebssicherheit deutlich verbessert hat.
• Implementierung eines GitOps-Bereitstellungsmodells mit ArgoCD und Helm, das vollständig automatisierte, prüfbare Deployments ermöglicht und manuelle Release-Fehler reduziert.
• Automatisierung der Infrastrukturprovisionierung im großen Maßstab mit Terraform und Terragrunt, wodurch die Einrichtungszeit für Umgebungen um bis zu 70 % verkürzt und Konfigurationsabweichungen eliminiert wurden.
• Etablierung von unternehmensgerechten Backup- und Disaster-Recovery-Strategien mit Velero und AWS Backup, um zuverlässige Multi-Cluster-Wiederherstellung und Geschäftskontinuität zu gewährleisten.
• Einführung von Rancher als Self-Service-Kubernetes-Plattform, die das Onboarding von Entwicklern beschleunigt und gleichzeitig zentrale Sicherheit und Governance beibehält.
• Entwurf und Implementierung detaillierter AWS-IAM-Konzepte (Rollen, Richtlinien, Vertrauensstellungen) zur Durchsetzung des Prinzips der geringsten Privilegien für den Zugriff auf Konten, Workloads und CI/CD-Pipelines.
• Entwicklung von AWS-Lambda-basierten Pre-Provisioning-Workflows für Datenbanken, die Initialisierung, Konfiguration und Zugriffs-Setup automatisieren und so eine sichere und konsistente Anwendungsintegration unterstützen.
• Lieferung konsistenter, hochwertiger Ergebnisse als Teil eines 5-köpfigen AWS-Solutions-Architecture-Teams, was zu drei aufeinanderfolgenden Vertragsverlängerungen führte.

• Bedingt durch eine organisatorische Neustrukturierung hin zu Produkt basierten Teams wurde die Realisierung eines Data Mesh im Bereich Digital Supplier Management (DSM) beschlossen.
• Hochverfügbares Data Mesh in Echtzeit zur Bereitstellung großer Datenmengen via Kafka und REST an andere Produkte.
• Neuentwicklung einer Kernsoftware für das Lieferantenmanagement in einer (Micro-)Service basierten Architektur mit aktuellem Technologiestack.
• Technologien/Werkzeuge:
• Java 21
• Spring Boot
• Angular
• TypeScript
• Golang
• MapR
• Kafka
• Docker
• Google Cloud Platform (GCP)
• Kubernetes
• Helm
• GitLab CI
• Maven
• JUnit
• Mockito
• WireMock
• Cypress
• Keycloak
• OAuth 2.0 & OpenID Connect
• Humio
• Nexus
• Artifactory
• SonarQube
• Renovate
• Git
• Postman
• IntelliJ

• Implementierung des Frontend und Backend einer Chat Applikation für ein AI Startup
• Nutzung von Go und Dart
• Technologien: gRPC, Flutter, Terraform (IaC)
• CI/CD über GitHub, Deployment auf Google Cloud Run

• Refactoring der Testautomatisierung (Java/Kotlin)
• Implementierung von Integrationstests (Cucumber, Gherkin)
• Fehlerbehebung und Implementierung neuer Funktionen im Pair Programming
• Implementierung von Testprozessen in CI/CD-Architektur (GitLab)
• Planung und Erstellung eines Testkonzepts
• Analyse von Geschäftsprozessen zur fachlichen Bewertung der Testabdeckung
• Fehlerverfolgung und Verifikation (Kubernetes/k8s, Kibana)
• Erweiterung der Deployment-Pipelines in GitLab CI
• Auswertung von Logs und Metriken
• Implementierung von Tests zur Überprüfung von Sicherheitsanforderungen (PCI DSS/ISO 27001)

• Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
• Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
• Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
• Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API