Scala-Experten in München

• 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

• 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.

• 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

• 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).

• Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
• Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
• Zusammenarbeit mit DevOps
• Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.

• Entwicklung eines Test-Systems
• Etablierung der Architektur mit Scala/Java als Backend und Swing als Frontend
• Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins für Continuous Integration, inklusive automatisierter Builds
• Mitwirkung im Scrum-Team, einschließlich täglicher Stand-ups, Sprintplanungen und Retrospektiven
• Technologisches Umfeld: Scala, Swing, EJB, JPA, Scrum, PostgreSQL, Mercurial

• Fullstack-Entwicklung auf Basis von Next.js und TypeScript
• Entwicklung und Optimierung von Geodatenbankabfragen für PostgreSQL/PostGIS
• Visualisierung von Geodaten mit Mapbox
• Konzeption und Durchführung von Lasttests sowie Performance-Optimierungen
• Code-Reviews und Dokumentationsaufgaben
• Technologien: JavaScript, TypeScript, Next.js, React, Zod, tRPC, Storybooks, PostgreSQL/PostGIS, MicroORM, Knex, Material UI, Mapbox, BullMQ, Jest, Playwright, Artillery.io, K6, Sentry, Figma, GitLab, Grafana, GTFS

• Erfolgreiche Umstrukturierung von ProSiebenSat.1 Digital und Fusion mit der Seven.One Entertainment Group, um eine Digital Consumer Products-Strategie für über 6.000 Mitarbeitende in der DACH-Region zu ermöglichen.

• Übernahme der Streaming-Plattform JOYN (4 Mio. Unique Users) von Warner Bros. Discovery und erfolgreiche Integration von über 160 Mitarbeitenden bei gleichzeitiger Effizienzsteigerung.

• Umstellung auf eine Plattform-Organisation mit einem gedeckelten Jahresbudget von -100 Mio. EUR, wodurch Time-to-Market verkürzt und Produkttests innerhalb von 3 Monaten ermöglicht wurden, ohne hohe Vorabinvestitionen.

• Fokus auf Wiederverwendbarkeit und modulare Komponenten, die durch Live-Interactive-Shows (Projektbudget 2,5 Mio. EUR, 7 Monate Entwicklung) neue Erlöse im mittleren zweistelligen Millionenbereich generierten.

• Aufbau eines neuen Publishing-Geschäfts für Digital News und Sport von Grund auf und Livegang innerhalb von 6 Monaten, wodurch über 250 Redakteur:innen mit Multi-Tenancy-Unterstützung versorgt wurden.

• Das Produkt mit neuer Tech-Stack erzielte +66 % YoY bei den Unique Monthly Active Users und +60 % YoY bei der täglichen Nutzungsdauer (>2h).

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).

• Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

• Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Leitete eine Initiative zur Entwicklung einer IDE-Erweiterung (VSCode). Entwickelte Vision und Strategie, sammelte und klärte Anforderungen, programmierte einen Proof of Concept und führte interne Tests durch.
• Verantwortlich für Architekturentscheidungen und Abwägungen.
• Coachte andere Ingenieure und organisierte Wissensaustauschrunden.
• Tech-Stack: ReactJS, NodeJS, AWS, Docker, TypeScript, Jest, Vitest, VSCode API, git.

• Container Orchestrierung mit Docker und Kubernetes Cluster
• Operieren mit Cloud Plattformen wie Rancher, Azure und AWS
• Entwicklung mit und Anwendung von Infrastructure-as-a-Code Werkzeugen wie Terraform, Kubectl und Helm
• Analyse und Anwendung von Python, YAML und JSON

• Weiterentwicklung der personalisierten Werbeflächen im Otto Webshop
• Fullstack-Entwicklung im Kanban-getriebenen Team von etwa 15 Personen
• Technologien: Microservices, Kotlin, Spring, Spring Boot, Gradle, MongoDB, HTML, JS, Node, SCSS, AWS
• Entwicklungsprozess: Kanban; Continuous Integration mit AWS Code Pipeline und GitHub Actions