REST API Experten in Zürich

• Entwickelte und implementierte eine gemeinsame Web-Component-Bibliothek für ein Kundenportal mit über 360.000 privaten Nutzern und integrierte das LWC-Framework via Rollup in Storybook.
• Behob WCAG-AA-Konformitätsprobleme, um strenge Barrierefreiheitsanforderungen zu erfüllen.
• Integrierte Altsysteme über REST-API in ein neues Portal, um bestehende Produkte zu unterstützen.

• 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

• Projektmanagement: Implementierung der SAP- & EBX-Integration für Master- und Referenzdatenmanagement und Leitung der Entwicklung KI-unterstützter Services für Datenmanagement und datenschutzorientierte Lösungen
• Business Analyse: Durchführung umfassender Anforderungs­erhebungen und Datenanalysen für MDM-Implementierungen, Unterstützung der Service­integration über REST-APIs zur Verbesserung der Interoperabilität, Leitung von Anforderungserhebung, Analyse und Umsetzung agentenbasierter KI-Services
• Technologien: SAP BP & FICO & MM, Tibco EBX, n8n, maßgeschneiderte KI-Entwicklung in Java, Python, RDBMS, Cloud

• Konzeption und Mit-Realisierung einer Plattform für Insolvenzmanagement in Deutschland für einen Kunden (AI Development Tool basiert)
• Konzept, Requirements Engineering und Umsetzungsbegleitung für eine in Dubai ansässige Firma für Integration der Prozesse in ein CRM
• Business Analyse und Requirements Engineering bei Swisscom für Integrationen
• Integration eines neuen Knowledge Management Systems in die Businessprozesse bei Swisscom AG – REST API Definition
• Projektleiter, Berater und Sparring Partner für die Neuausrichtung/Prozessdigitalisierung bei GIB Solutions AG
• Prozessgestalter und Prototype für eine KI-basierte Lösung für Real Estate Property Marketingsystem in Dubai
• Ad Interim Leiter ICT Abteilung Telekom-Unternehmung, Reorganisation und Optimierung der Prozesse mit 5 Personen bei GIB Solutions AG
• Agile Requirements Engineer / externer PO einer webbasierten Lösung für das deutsche Unternehmen DEHN AG
• Projektmanagement und Beratung für die bestehende Marketing- und Kampagnenplanungslösung bei Swisscom AG
• Aufbau Nearshore Angebot ALoHA von devpoint

• 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.

• Analyse, Beratung und Entwicklung einer Wordpress Applikation für die digitale Verarbeitung und Bereitstellung des Bauma Chronik Archivs

• Aufbau eines Frameworks für das automatisierte Testen der Webseite
• Tests, Regressionstests
• Defektmanagement
• Release-Management, UAT, agiles Testen
• Besprechungen von Features mit dem Fachbereich
• Testmanagement

• Unterstützung des Teams bei der Zusammenführung zweier Immobilienplattformen zu einer einheitlichen Lösung auf Vue.js-Basis
• Entwicklung einer eigenen SSR-Microservice-Architektur, bereitgestellt auf AWS Lambdas
• Konzeption und Implementierung einer Funktion zum Zeichnen auf Karten
• Verantwortung für die Migration des Microservices von Vue 2 auf Vue 3 übernommen
• Aufbau einer skalierbaren SSR-Microservice-Architektur mit AWS Lambda
• Entwicklung und Implementierung einer wichtigen Funktion zum Zeichnen auf Karten für die Darstellung von Immobilien
• Erfolgreiche Migration des Microservices von Vue 2 auf Vue 3
• Umfassende Kenntnisse der AWS-Infrastruktur, von Datadog, Sentry und Vite erworben
• Technologien: Vue.js, Node.js, Vite, AWS Lambda, Datadog, Sentry, JavaScript

• Mitarbeit an einem strategischen Konzernprojekt zur Einführung einer zentralen Kundendatenplattform („Einheitliche Datenquelle") zur Eliminierung redundanter Datenhaltung und Beschleunigung digitaler Services

• Analyse und Dokumentation der Business- und Systemanforderungen für die Migration großer, heterogener Datenbestände (ETL) sowie für die kontinuierliche Datensynchronisation zwischen Kernsystemen und der neuen Plattform

• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Dateningenieuren und Architekten zur Erhebung und Validierung der Anforderungen sowie Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz und Einhaltung regulatorischer Vorgaben

• Definition der Migrationsstrategie, Spezifikation der ETL-Prozesse und Synchronisationsmechanismen, Dokumentation der technischen Schnittstellen

• Entwicklung und Durchführung von Testfällen für Migrations- und Synchronisationsprozesse sowie Defektanalyse zur Sicherstellung von Datenintegrität und Systemstabilität

• Technologien: SQL, Microsoft SQL Server, Azure DevOps, Confluence, UML, REST-Services, Swagger, Postman

• 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

• 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.