Single Sign-On Experten

Ich habe eine Self-Service-AWS-Plattform für Data-Science-Teams mit wenig oder keiner Erfahrung mit Infrastructure as Code entworfen und entwickelt. Ein Team schreibt etwa 10 Zeilen Python und erhält einen bereitstellbaren Stack mit vollständigem SDLC-Release-Zyklus, der bereits den Governance-Regeln folgt. Netzwerk, Verschlüsselung, IAM und Tagging werden von der Plattform festgelegt, nicht von jedem einzelnen Team.

Neue Teams oder AWS-Konten werden mit einem Pull Request eingebunden. Die Vermeidung von Verschwendung und die Kostenkontrolle sind standardmäßig integriert: Data Scientists benötigen keine Infrastrukturkenntnisse.

• Construct-Bibliothek (AWS CDK, Python). Aufbau eines versionierten Katalogs mit etwa 20 gehärteten Constructs für den Einsatz in Data-Science-Projekten mit ML-Kontext
• Governance as Code
• Multi-Account, Multi-Tenant
• Scaffolding für den Golden Path
• CI/CD und Supply Chain. Erstellung wiederverwendbarer GitHub-Actions-Workflows
• Release Engineering
• Qualitätssicherung mit E2E-, Contract- und Unit-Tests bei jedem Release Candidate

Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.

• Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
• Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
• Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern

Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular

• Planung und Entwicklung einer CPU-Überwachungsanwendung zur Überwachung der Systemleistung und Ressourcennutzung.
• Entwicklung und Implementierung eines Spring-Boot-Backends mit REST-API zur Verarbeitung und Bereitstellung von Überwachungsdaten.
• Entwicklung des React-Frontends zur übersichtlichen und benutzerfreundlichen Darstellung der Überwachungsinformationen.
• Integration von PostgreSQL zur dauerhaften Speicherung und Verwaltung der Anwendungsdaten.
• Containerisierung der Anwendung und ihrer Dienste mit Docker Compose.
• Automatisierung der Bereitstellung und des Deployments der Infrastruktur mit Terraform auf AWS.
• Strukturierung der Anwendung als modernes, wartbares System mit REST-basierter Kommunikation zwischen Frontend und Backend.
• Entwicklung einer sicheren, skalierbaren CPU-Überwachungsarchitektur (cpu-watcher) mit einer eigenen Collector-Anwendung, die Überwachungsdaten an das Backend überträgt und dadurch den direkten Zugriff auf Systemressourcen reduziert.
• Entwicklung einer sicheren Cloud-Infrastruktur mit isolierter Datenbank in einem privaten Netzwerk und OIDC-basierter Authentifizierung.
• Implementierung von Infrastructure as Code mit Terraform und Integration versionskontrollierter CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Tests, Infrastrukturänderungen und Anwendungsbereitstellungen.
• Entwicklung und Implementierung der Architektur zur Frontend-Bereitstellung mit AWS CloudFront.

Stack: Spring Boot · React · PostgreSQL · REST API · Docker Compose · Terraform · AWS

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
• Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
• Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
• Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
• Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
• Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.

Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin

• 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

• Entwicklung einer Strategie für die Migration von WLS-Anwendungen in die BKA Cloud und zu Stack IT

• Aufbau einer hybriden Cloud für interne Tests und Entwicklung mit Kubernetes

• Umwandlung der IT-Landschaft von einer veralteten monolithischen Architektur in eine cloudbasierte Architektur

• Einführung neuer CI/CO-Prozesse durch Azure Pipelines

• Vervierfachung des Durchsatzes bei der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen

• Migration von Anwendungen für Personen-Sicherheitsüberprüfungen zu Docker-basierten Anwendungen

• Einrichtung von CI-/Deploy-Pipelines durch Azure DevOps

• Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF

Zur Erzielung von Einsparungen und Optimierung der Compliance wurden Apps in Abgleich mit den Zuordnungen des Identity Managements neu strukturiert, Einschränkungen definiert und vor allem Kosten aus einer Übernutzung reduziert. Die Kommunikation mit den Stakeholdern, Validierung der Berechtigungen mit Anwendern und technische Umsetzung in den Modulen SAP FI/CO und Sourcing & Procurement ergab umfangreichen Mehrwert für die Gruppe. Hinzu kommt entsprechende Dokumentation für die Wirtschaftsprüfung.

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

• Verantwortung als Architekt für die gesamte Service Cloud
• Technische Übersetzung fachlicher Anforderungen in User Stories
• Technische Konzeption der Service-Prozesse (After Sales, Complaint, Return Order, Email-to-Case, Case Routing, Sharing)
• Datenmodelle für Serviceprozesse konzipiert und implementiert
• Bidirektionale Integration mit SAP S/4HANA für Service-Prozesse
• Reviews des Lösungsdesigns im gesamten Team (Service & Sales)
• Fachliche Führung der Consultants in den Sprints, Support der Junior Consultants
• Deployment mit Git und SFDX (CI/CD), Training von Juniors (Namenskonventionen, Quality Gate, Flows)
• Unterstützung und Beratung der Administratoren (Security, Releases, Bugs)
• Key-User-Training für Rollout-Länder (Schweiz, Schweden)
• Entwicklung von LWC, Flows (Screen, Record-Triggered, Platform Event), APEX Callouts, Batch Jobs
• Proof of Concepts (Knowledge Base, Entitlement, Omnichannel)
• Testaufbau, Durchführung und Fehleranalyse der Implementierungen

IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.

Frontend:

• Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
• Komponententests
• Codedokumentation
• CI/CD mit Gitlab Pipeline

Backend / IoT:

• Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
• Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
• CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
• Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
• Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
• Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
• Jacoco
• Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
• Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
• Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
• Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
• Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
• Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents

• 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.

• Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
• Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
• Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert

• Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
• Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
• Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
• LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
• Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
• Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
• Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure