Rust Experten in Berlin

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Eine hybride Kubernetes-Plattform über Bare Metal und Cloud aufgebaut und betrieben, um Multi-GPU-Workloads, die Isolation von Sicherheitszonen und Disaster Recovery zu validieren.
• Selbst gehostete KI-Coding-Agenten im Git-Workflow der Plattform betrieben – von der Bearbeitung von Issues bis zur Prüfung von Pull Requests; jede Änderung wird in CI durch Manifest-Diffs und Policy-Prüfungen abgesichert.
• Eine Plattform für Sensorfusion und GPU-Edge-Inferenz mitentwickelt, die vom European Defense Tech Hub aus 50 Lösungen für Feldtests ausgewählt wurde.

IOG (IOHK) ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Forschung und Engineering im Bereich Blockchain-Infrastruktur.

• Ein lang laufendes R&D-Projekt in ein zusammenhängendes, produktionsreifes Testnet umgewandelt; dafür das 35-köpfige Engineering-Team (Core, QA, SRE) aufgebaut und skaliert.
• Strategische Ausrichtung definiert und die technologische Entwicklung als wichtiges Mitglied der Führung mit den Geschäftszielen abgestimmt.
• Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, was die operative Effizienz und die Code-Sicherheit verbessert hat.
• Projekte in einem schnelllebigen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und gute Ressourcenplanung umgesetzt.

• Arbeite an der nächsten Version von tonbo, um sie zur flexibelsten In-Process-Analyse-Datenbank auf dem Markt zu machen, die skaliert und mit hoher Verfügbarkeit betrieben wird

• Habe einen Object-Scope-Cache in der Remote-Speicherebene eingeführt, um I/O-Aufwand zu reduzieren

• Refaktoriere das Write-Ahead-Log (WAL), um Remote-Speicherung zu unterstützen

• Kümmere mich um die Systemstabilität, entwerfe die Betriebsabläufe und bringe sie in die Produktion

• Technologien: LSM, WAL, Arrow, Parquet, Rust

• Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
• Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung

• Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
• Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
• Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
• Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
• Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
• Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden

• Vram.run: Rust, TypeScript, HF-Inference-API mit 19 Anbietern, über 220 Hardware-Konfigurationen und mehr als 30 Cloud-GPUs. Suche nach einem Modell, um zu sehen, welche API-Anbieter es bereitstellen, welche GPUs es lokal ausführen können (und wie schnell) und was ein Cloud-Leasing kosten würde. Oder suche nach deiner Hardware und finde die passende. Beinhaltet auch ein Rust-CLI.
• Psychotron: JavaScript, Web Audio API, AudioWorklet, Canvas 2D. Frontend für Flash-Fiction-Hörbuch mit einer Web-Audio-DSP-Kette mit Pitch-Shifting, 12-stimmigem Chor, Flanger, 13-Band-EQ und Convolver-Hall. Beinhaltet eine 2D-Canvas-Effekt-Morphing-Engine und einen synchronisierten Teleprompter.
• RecentWork: Swift, macOS, FSEvents, launchd. macOS-Daemon, der Projektverzeichnisse überwacht und einen flachen Ordner mit Symlinks auf kürzlich geänderte Dateien pflegt. Über Homebrew installierbar.
• Mini-llm: Bash, macOS, launchd, Ollama, llama.cpp, MLX, Open WebUI. Ein einzelner Befehl verwandelt einen Mac Mini in einen Headless-KI-Server.
• ThatSlop: JavaScript. Chrome-/Firefox-Erweiterung zur KI-Inhaltserkennung auf LinkedIn und Twitter.
• Smux: Bash, tmux. Benutzerfreundlicher tmux-Wrapper, der über Homebrew installierbar ist.
• Learn Rust Course: Rust. Kurs zum Rust-Speichermodell für C++-Programmierer, geschrieben aus der Erfahrung des Übergangs von C++ zu Rust bei Irreducible.

• Leitung der Engineering-Umsetzung: Roadmap-Planung, Kapazitätsabstimmung, Risikomanagement, Abhängigkeiten und Lieferverfolgung.
• Konsolidierung mehrerer Gehaltsabrechnungs-Produktlinien zu einer einheitlichen SaaS-Plattform auf Dynamics 365 Business Central, was skalierbare Post-Merger-Operationen ermöglichte und die betriebliche Komplexität im Portfolio verringerte.
• Umstrukturierung der Engineering- und Produktteams in einer Remote-First-Umgebung in Deutschland, Österreich und Polen, bestehend aus fünf funktionsübergreifenden Einheiten: Compliance/Enabling, Plattform, DevOps und zwei Stream-Aligned-Teams mit wechselnder Gesamt-FTE je nach Phase der Reorganisation.
• Wiederaufbau der mittleren Führungsebene und Mentoring von Engineering-Führenden, Aufbau einer Führungspipeline und Stärkung der architekturellen Entscheidungsfindung in den Teams für skalierbares Wachstum, Lieferverantwortung und Planbarkeit.
• Gestaltung der Plattformgrundlagen und Systemgrenzen mithilfe von Team-Topologies-gerechten Strukturen, wodurch skalierbare Verantwortungsbereiche, klare Schnittstellen und parallele Entwicklung in verteilten Teams ermöglicht wurden.
• Vorangetrieben der KI-Transformation durch Implementierung KI-unterstützter SDLC-Praktiken mit SpecKit und GitHub Actions für automatisierte, ausführbare Spezifikationen und Bereitstellung agentischer Produktfunktionen durch sichere Offenlegung von Plattformdaten und -diensten an KI-Agenten und Copilots über RAG-basierte Retrieval-Pipelines und MCP-ähnliche Erweiterungen.
• Förderung der Modularisierung stark gekoppelter Legacy-Logik in unabhängig bereitstellbare Services, Verbesserung der Wartbarkeit, Testbarkeit und architektonischen Klarheit bei gleichzeitiger Erhaltung der Kontinuität durch gezielte, risikoarme Extraktion anstelle kompletter Neuentwicklungen.
• Etablierung von Observability, CI/CD und DevOps-Governance als Plattformfunktionen, Erhöhung automatisierter Compliance-Gates von 25 % auf 75 % und Verbesserung der Deployment-Cadence um 40 % über mehr als 15 Produktversionen.
• Verbesserung der operativen Resilienz durch DORA-konforme Praktiken (Lead Time ↓50 %, SaaS MTTR ↓85 %), Stärkung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des Support-Aufwands.
• Koordination der technischen Wiederherstellung der deutschen Gehaltsabrechnungsplattform während eines unternehmensweiten P0-Ransomware-Vorfalls; Wiederherstellung der Plattform-Kontinuität innerhalb von 72 Stunden, Validierung der Datenintegrität und Einführung gehärteter Runbooks und automatisierter Recovery-Playbooks.
• Verantwortlich für Budgeteinhaltung und Kostenkontrolle im Engineering, mit begrenzter P&L-Verantwortung und Beteiligung am jährlichen COGS/OPEX/CAPEX-Planungszyklus.

• Vollständige CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions, Docker Compose, PostgreSQL, PHPStan, Newman, Gitleaks, Trivy, SQL-Validierung und HTMLExtra-Reports erstellt.
• Automatisierten SQL-Import in CI (docker-entrypoint-initdb.d) implementiert und benutzerdefinierte Postman-Collections mit Node.js zusammengeführt für deterministisches API-Testing.
• Organisationsweiten PR-Auto-Labeling-Workflow und ein Developer-Mapping-System (GitHub, Entwickler, Discord) für gezielte CI-Benachrichtigungen erstellt.
• Vollständige lokale DevOps-Umgebung (Dockerfile.local, Nginx, Supervisor) und ein über 400 Zeilen umfassendes Makefile entwickelt, das CI2, lokale CI-Replikation, Tests, Monitoring und Pre-Commit-Checks unterstützt.
• Strenges SQL-Validierungssystem entwickelt, das sichere Migrationsregeln durchsetzt und unsichere PRs blockiert.
• Automatisiertes QA-Reporting: HTMLExtra, Deployment auf GitHub Pages und Auto-Pruning.
• Produktions-API-Monitoring implementiert (Bash, Python, cron und Telegram-Benachrichtigungen).
• Mintbot-Automatisierung gebaut und deployed (GraphQL-Queries, Retries, Logging, cron).
• Backend- und Datenbank-Deployment-Automatisierung entworfen (SQL-Diff-Erkennung, DB-Klonen, SSH-ProxyJump-Deployment, Rollback-Logik, Discord-Benachrichtigungen).
• Wiederverwendbare Workflow-Bibliothek erstellt (Discord-Messaging, Artefakt-Upload, Trivy, Gitleaks, Branch-Sync, automatisches PR-Update, Auto-Label).
• Interne DevOps-Dashboard-Architektur entworfen für CI-Gesundheit, PR-Aktualität und Repository-Analyse.
• GHCR-Basis-Image-Pipelines mit FFmpeg, Rust und PHP-Erweiterungen erstellt für schnellere CI-Builds.
• .github/-Dokumentation, Namenskonventionen und Workflow-Strukturen standardisiert.
• Dependabot für das Backend-Repository eingeführt und Cloudflare Worker für CVE-Benachrichtigungen in Discord erstellt.
• GitHub Actions Enforcement implementiert: erforderliche Checks, blockierte veraltete PRs, geschützte Branches, verpflichtende Reviews.

• Aufbau einer warehouse-nativen Customer Data Platform von Grund auf
• Erfolgreiches Onboarding des ersten Kunden
• Aufbau des ersten Engineering-Teams mit 3 Entwicklern
• Einwerbung von 1 Mio. € Wagniskapital