Saga Pattern Experten in Deutschland

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.

• Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
• Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
• Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
• Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
• Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
• Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
• Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
• Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
• Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
• Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
• Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
• Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
• Umsetzung des IT-Konzepts
• Dokumentation der Infrastruktur

Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot

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.

• PHP Legacy und Symfony 5+ Entwicklung des eigenen ERPs der N.V.L. Group ab PHP 7.4 inklusive Oracle SQL, RabbitMQ, React und ExtJS
• Einsatz von Docker und GitLab zur Verwaltung von Containern und Source Code
• Implementierung von Unit-, Integrations- und Funktionstests
• Frontend-Entwicklung mit React und ExtJS in Docker-Containern via GitLab

Zerobits ist mein Fahrzeug für KI-gestützte Automatisierung und individuelle Softwareentwicklung mit einem klaren Prinzip: KI-Lösungen, die in die Produktion gehen und nicht nur im Pilotstadium bleiben. Ich entwerfe und baue die Systeme selbst – vom ersten Konzept und der Architektur bis hin zu Implementierung, Deployment und Betrieb.

Mein Fokus liegt darauf, wiederkehrende manuelle Arbeit durch zuverlässige Automatisierung zu ersetzen und getrennte Tools und Datenquellen zu einem belastbaren Gesamtsystem zu verbinden.

Ausgewählte Arbeiten:

• Entwurf und Umsetzung von agentenbasierten Systemen und RAG-Pipelines auf Basis von LLMs (Anthropic Claude, Mistral, MongoDB Atlas Vector Search + RAG)
• Workflow-Orchestrierung für lang laufende, fehlertolerante Geschäftsprozesse mit Temporal (temporal.io): Saga-Patterns, eventgesteuerte Architektur, Retry- und Compensation-Logik, Anbindung von Drittanbieter-APIs und internen Services an automatisierte End-to-End-Prozesse
• Full-Stack-Produktentwicklung: SaaS-Architektur auf Kubernetes, TypeScript/React/NestJS, Admin-Tools mit refine.dev und MUI
• KI-gestützter Entwicklungsworkflow als Standard, um produktionsreife Software in einem Bruchteil der üblichen Zeit zu liefern
• Full-Stack-Produktentwicklung: Multi-Tenant-SaaS-Architektur auf Kubernetes, Backend mit NestJS/Node.js und Python, Frontend mit TypeScript, React und Next.js, Admin-Tools mit refine.dev und MUI, CI/CD mit GitHub Actions

Eines dieser Projekte ist ein Produkt, das ich selbst besitze und betreibe – frei von jeglichen NDA-Beschränkungen. Ich zeige es gerne komplett von Anfang bis Ende.

• Lead Product Owner für 4 Entwicklungsteams
• Leitung und Koordination eines Greenfield-Projekts mit paralleler Implementierung der Kernkomponenten durch unabhängige Teams; Management von Abhängigkeiten und Ressourcen
• Etablierung eines Data-Lakehouse-Ansatzes inklusive Analyse des Mengengerüsts und zukünftiger Anforderungen im Rahmen einer Cloud-Migration (Best-of-Breed-Ansatz)
• Verantwortung für die Anforderungsanalyse, Auswahl und Pilotierung eines LIMS/ELN-Systems, unterstützt durch Beratung der Entscheidungsträger und Management der externen Dienstleister
• Einführung und Management eines OpenWeb UI- und Azure Open AI-basierten RAG-Systems zur Unterstützung der Wissensgewinnung und datengetriebenen Analysen
• Einrichtung, Konfiguration und Management von Jira-Projekten sowie Entwicklung projektbezogener Workflows und Automatisierungen
• Implementierung klassischer Scrum-Prozesse mit allen Zeremonien und Übernahme der Scrum-Master-Rolle für alle beteiligten Teams
• Unterstützung bei der Personalauswahl durch Interviews und Assessments aus der Perspektive eines Product Owners
• Entscheidungsfindung in zentralen Architekturfragen, darunter die Auswahl der Plattform für das Data-Lakehouse (Databricks) und die strategische Integration von LIMS und Analyseplattformen

• Eine neue Domain-Driven-Design-Architektur für ein Kernsystem entworfen: eine zentrale Komponente reverse-engineered, die Data-Access-Schicht refaktoriert, um Datenbank-Round-Trips zu minimieren (für bessere Skalierbarkeit), und die Verarbeitung auf async migriert.
• Die Plattform in unabhängige .NET-Core-Microservices zerlegt (Database-per-Service) mit RabbitMQ Pub/Sub unter Einsatz des Outbox Pattern + Saga Choreography, hinter einem Ocelot API Gateway (JWT, Rate Limiting, CORS, Health Checks).
• Umsetzung mit .NET Core / Angular / SQL Server / EF Core sowie Docker und Azure DevOps CI/CD; Health Checks und CORS implementiert; technische Designs für Stories im agilen Scrum erstellt.
• Alleiniger ADR-Verantwortlicher; 3 Engineers betreut und Architekturentscheidungen direkt dem Director of Corporate IT präsentiert.

• Leitete Entwicklungsaktivitäten für Unternehmensanwendungen, verantwortete Design, Planung und Lieferung zur Erreichung der Unternehmensziele.
• Entwickelte und implementierte Microservices mit Java/JavaEE, Kotlin, Spring Boot und Kafka unter Verwendung synchroner und asynchroner Kommunikation, wodurch eine pünktliche Lieferquote von 95 % erreicht wurde.
• Entwickelte Microservices in Golang mit Frameworks wie Gin, GORM und Viper für leistungsstarke Anwendungen.
• Wartete RESTful- und GraphQL-APIs und ermöglichte so nahtlose Integration mit Unternehmensanwendungen.
• Nutze gRPC für sichere und effiziente Service-zu-Service-Kommunikation in Microservices und verringerte die Latenz.
• Verwendete SQL-Datenbanken (MySQL, PostgreSQL) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Redis).
• Integrierte Publisher-Subscriber-Systeme und Message-Queue-Architekturen (SQS, Kafka).
• Konfigurierte sichere Authentifizierungs- und Autorisierungssysteme (OAuth 2.0, OpenID Connect) mit AWS Cognito und Spring Security.
• Entwarf skalierbare Patterns wie API Gateway, Circuit Breaker, Saga, CQRS und Event Sourcing zur Steigerung von Zuverlässigkeit und Performance.
• Entwickelte Middleware-Lösungen zur Integration komplexer APIs und Drittanbieterdienste für nahtlose Systeminteraktionen.
• Realisierte cloud-native Architekturen mit AWS-Services wie S3, EC2, Lambda, API Gateway, RDS, DynamoDB, SNS, SQS, EKS, ECR und ECS.
• Implementierte eine zentralisierte CI/CD-Pipeline und reduzierte die Bereitstellungszeit durch Automatisierung und Standardisierung um 80 %.
• Integrierte Observability-Tools wie Prometheus, Grafana, Datadog und CloudWatch und verbesserte so Monitoring und Troubleshooting.
• Automatisierte Infrastructure-as-Code-Bereitstellung mit Terraform und sicherte konsistente und skalierbare Umgebungen für Entwicklung, Tests und Produktion.
• Verbesserte Logging- und Visualisierungsfunktionen mit dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
• Optimierte Release-Prozesse für effiziente und fehlerfreie Deployments, was zu einer 30%igen Reduzierung von Fehlern in der Produktion führte.
• Migrierte Services in die Cloud und überführte Legacy-Systeme in eine Cloud-Umgebung zur Verbesserung von Skalierbarkeit und Performance.
• Automatisierte Infrastrukturaufgaben mit Python und optimierte so Workflows wie S3-Datei-Uploads und SQS-Event-Verarbeitung.
• Erstellte Python-Skripte zum lokalen Testen von AWS-Services mit LocalStack und erreichte dabei 98% Genauigkeit.
• Entwarf und architekturierte groß angelegte, skalierbare Enterprise-Anwendungen, führte End-to-End-, Unit- und Integrationstests durch und reduzierte die Produktionsfehler um 25%.
• Entwarf und entwickelte Webanwendungen mit Angular, HTML, CSS und JavaScript.
• Integrierte erweiterte Sicherheitsmaßnahmen in die DevSecOps-Pipeline, darunter SAST mit SonarQube, DAST mit OWASP ZAP, Schwachstellenscans mit Snyk und Container-Image-Scanning via Trivy.
• Betreute über 5 Junior-Entwickler in Java, Kotlin und Microservices und steigerte die Teamproduktivität innerhalb von sechs Monaten um 20%.
• Führte Workshops zu moderner Architektur, DevOps und Cloud-Integrationspraktiken durch und verbesserte die Teamkompetenz.