Scala-Experten in Deutschland

• Eine neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und implementiert, um bestehende und zukünftige Services zu ersetzen
• Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Fachbereiche

Tech-Stack:

• Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
• BE-FE: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
• DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

• Übernahm die Verantwortung für die Backend-Architektur und die technische Strategie und plante und leitete gemeinsam mit dem CTO die Weiterentwicklung der Plattform
• Trieb gleichzeitig die Entwicklung neuer Funktionen für die Plattform für Wohnungs- und Mieterverwaltung voran und verband dabei übergreifende Architekturplanung mit praktischer Umsetzung
• Nutzte KI-gestützte Arbeitsabläufe (mit Tools wie Claude Code, Codex, Cursor) und arbeitete an KI-basierten Funktionen (mit Tools wie N8N, Mastra, ElevenLabs)

Technologien: Node.js, TypeScript, React.js, Next.js, PostgreSQL, Google Cloud, Docker, Kubernetes

• Kurze Beschreibung: Leitung eines konzernweiten Projektes zur Etablierung einer standardisierten Cloud-Governance für Microsoft Azure inkl. Richtlinien, Sicherheits- und Compliance-Controls, Automatisierung sowie Kosten- und Betriebssteuerung bei gleichzeitiger Wahrung der Autonomie dezentraler Business Units innerhalb regulatorischer Rahmenbedingungen.

• Aufgaben und Tätigkeiten:

• Gesamtverantwortung für Konzeption, Aufbau und Umsetzung einer unternehmensweiten Cloud-Governance-Struktur (Azure) inkl. Zielbild, Roadmap und Betriebsmodell.

• Steuerung interner und externer Stakeholder (C-Level, IT, Security, Compliance, Cloud-Architektur, DevOps) inkl. Entscheidungs- und Eskalationsmanagement.

• Planung und Moderation von Workshops zur Cloud-Strategie, Governance-Prinzipien und zur Ausgestaltung von Design Areas (Identity, Connectivity, Platform Management).

• Definition, Implementierung und Rollout von Cloud Policies (Azure Policy / Custom Policies), Security-Standards und Compliance-Anforderungen (u. a. GDPR, ISO 27001, BSI C5).

• Aufbau eines Cloud-Governance-Frameworks entlang des Azure Cloud Adoption Framework (CAF) inkl. Landing-Zone- und Guardrail-Konzepten.

• Einführung von Automatisierungslösungen für Governance, Security und Kostenkontrolle (Policy-/Control-Automation, IaC, CI/CD-basierte Kontrollmechanismen).

• Implementierung von Cloud-Security- und Compliance-Monitoring-Mechanismen sowie kontinuierlicher Verbesserungsprozesse (Continuous Improvement).

• Etablierung und Operationalisierung von FinOps im Enterprise-Umfeld (zentrale und dezentrale FinOps-Teams) inkl. Kostenmanagement-Strategien, Reporting und Guardrails.

• Integration von Governance-Policies in DevOps-Prozesse (z. B. CI/CD-Prinzipien für Security- und Compliance-Checks, GitLab Runner-Konzept in Spokes, GitLab CI/CD für CAF Landing Zones).

• Umsetzung von Zugriffskonzepten inkl. RBAC-Design und „Breaking-Glass“-Mechanismen (Notfallzugriffe) sowie Zertifikatsautomatisierung (ACME / step-ca).

• Erfolge:

• Einheitliches, auditierbares Governance- und Kontroll-Set für Azure geschaffen (Policies, Standards, Compliance-Mapping) und damit die Grundlage für skalierbare Cloud-Nutzung im regulierten Umfeld gelegt.

• Wiederholbare Automatisierung für Governance, Security und Kostenkontrolle etabliert (IaC + CI/CD), wodurch manuelle Aufwände und Umsetzungsrisiken reduziert wurden.

• Betriebs- und Entscheidungsfähigkeit über zentrale und dezentrale Einheiten hinweg verbessert (klarere Rollen, Verantwortlichkeiten, Eskalationspfade, Balance zwischen Autonomie und Konzernvorgaben).

• Signifikante Erhöhung der Compliance von Workloads bei Lift- und Shift-Migrationen.

• Eingesetzte Technologien:

• Microsoft Azure Policy, Custom Policies.

• Terraform, OpenTofu, Terragrunt.

• step-ca (ACME).

• Entra ID.

• Azure Firewall.

• Azure Networking, Hub-&-Spoke-Architektur.

• Azure vWAN (Evaluierung).

• Azure Front Door, Azure Application Gateway.

• Azure ExpressRoute.

• Azure Key Vault.

• NetBox.

• GitLab (on-premises).

• Eingesetzte Infrastruktur, Konzepte:

• Cloud Shared Responsibility Model.

• Hub-&-Spoke Connectivity / zentrale Shared Services (aus Hub-Spoke-Kontext).

• Zentrale Governance bei dezentraler Delivery (Business-Unit-Autonomie mit Guardrails).

• Eingesetzte Methoden:

• Scrum.

• Stakeholder-Management (C-Level bis Engineering).

• Cloud Governance, Azure Cloud Adoption Framework (CAF).

• DevOps, CI/CD.

• Kosten- und FinOps-Ansätze: Tagging-/Chargeback-Modelle, Budget-/Alert-Konzepte, Reserved Instances/Savings Plans vs. On-Demand-Szenarien, Sensitivitätsanalysen.

• RBAC, „Breaking Glass“-Konzepte.

• ACME / Zertifikatsautomatisierung.

• GitLab Runner-Konzept in Spokes, GitLab CI/CD Pipelines für CAF Landing Zones.

• Entwicklung einer leistungsstarken Anzeigenbereitstellung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (Multi-Campaign & Multi-Channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP Solvers, Pytorch, Pandas, Docker

• Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
• k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
• Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

• Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
• Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
• Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
• Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
• Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
• Entwicklung von Copilot Agent Skills

Beratung und Prototyping für KI-Sprach- und mehrsprachige Agentensysteme mit KI-gestützter Entwicklung, darunter Prototypen für Echtzeitübersetzung, Automatisierung von Callcentern und Beratungsabläufe mit Sprachinteraktion.

• Entwicklung und Beratung zu Prototypen für KI-Sprache und agentische Konversationen, darunter Echtzeitübersetzung und kundenorientierte Beratungserlebnisse.
• Arbeit an Callcenter-Automatisierung, Sprach-UX, Produktarchitektur, Umsetzungsmöglichkeiten und Prototypentwicklung.

• Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, Onchain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
• Entwicklung von Daten- und Handelsarchitekturen für die Bereitstellung von Liquidität

• 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

• Leitender Programmierer, Architekt und stellvertretender Product Owner
• Umstellung von zPDV auf STEP abgeschlossen
• Qualität der C++- und Perl-Quellen durch automatisierte und manuelle Prüfungen sichergestellt
• Unterstützung bei der Behebung von Incidents und Fehlern im Testbetrieb
• Batch für die ergänzende Vergabe von Nummern für Zahlungsläufe implementiert
• Batch für die Verteilung von SGB 2-Informationen an die zentrale Zahlungseinheit implementiert
• Unterstützung beim Ersatz von Solaris durch Linux
• gcc von 7.4 auf 9.3 aktualisiert
• Makefiles für Builds programmatisch aus Borland-Projekten erzeugt
• Förderdaten um das neue Attribut „Kennzeichen Fahrtkosten Praktikum“ erweitert
• XSD- und WSDL-Dateien programmatisch aus IDL-Definitionen erzeugt
• Bei Bedarf den Product Owner vertreten
• Batch für die Verarbeitung einmaliger Zahlungen implementiert
• Generator für Liquibase-Dateien entwickelt
• Regelmäßige Anonymisierung von Produktionsdaten implementiert und gewartet
• Migration von SLES 12 auf SLES 15 unterstützt
• Einführung von Mutual TLS unterstützt
• Batch zum Senden von Löschimpulsen an EDA BE implementiert
• Struktur des Skriptverzeichnisses organisiert
• Mögliche Einführung von String-Latin untersucht und eine minimale Lösung implementiert
• Von CheckMarx identifizierte Sicherheitslücken behoben
• PAP-Neuberechnungen und allgemeine Änderungsmitteilungen unterstützt
• ERP-Schnittstellen von SOAP auf REST umgestellt
• Technische und fachliche Themen wie Registermodernisierung, Kassensicherheit, Ausbildungskosten und Vier-Augen-Prinzip geplant

• Azure Kubernetes-Cluster entworfen und implementiert sowie DNS- und Firewall-Lösungen betreut, um die Netzwerksicherheit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Projekte mit Agile-Scrum-Methoden geleitet, um Entwicklungszyklen zu verschlanken und die Projekteffizienz zu steigern.
• Beziehungen zu Lieferanten aufgebaut und gepflegt, um eine termingerechte Projektlieferung und die Verfügbarkeit von Ressourcen sicherzustellen.
• Continuous-Integration- und Delivery-(CI/CD)-Pipelines mit Jenkins, Sonar, GitHub, Bitbucket und Terraform in der BMW Azure Cloud Umgebung verwaltet.
• Fortify SSC und Contrast AST für robuste Anwendungssicherheitstests eingesetzt.
• DevOps-Engineering-Initiativen auf der SAP Business Technology Platform (BTP) geleitet, mit Fokus auf die Optimierung von Entwicklungs- und Bereitstellungsprozessen.
• Service Now Governance, Risk und Compliance (GRC&IRM).

OpsWorker verwandelt Kubernetes-Alerts in Root-Cause-Analysen, zusätzlich zu dem Monitoring, das ein Team bereits betreibt. Ich leite die technische Seite: die Agentenarchitektur, die AWS-Infrastruktur, auf der das Ganze läuft (vollständig in EU-Regionen), und die Engineering-Entscheidungen dahinter, standardmäßig nur lesend im Cluster, der Mensch bleibt für die Bewertung im Loop. Der Stack darunter: Amazon Bedrock und Bedrock AgentCore, Agenten gebaut mit dem Strands Agents SDK, die Claude- und OpenAI-APIs sowie die Kubernetes-API.

• An der Konzeption der neuen Integrationsschicht für Finanzdienstleistungen mitgewirkt und die Architekturgespräche moderiert
• Das Sicherheitskonzept und die Freigabe der Anwendung überwacht
• Infrastruktur-Setup und Best Practices für das Kotlin-Backend vorbereitet