Single Sign-On Experten in Berlin

• 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

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.

• Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Schlagwörter: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator

• Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
• Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
• Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
• Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
• Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
• Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
• Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
• Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
• FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
• Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.

• Entwicklung und Bereitstellung von Microservices in Kotlin und Spring Boot, Integration von AWS Secrets Manager zur Absicherung von Zugangsdaten und Reduzierung von Netzwerkaufrufen durch den Spring-Cache.
• Überarbeitung eines Kafka-Consumers mit Spring Kafka und semaphorbasiertem Backpressure, um die Anzahl der Datensätze zu begrenzen und den Heap-Speicher bei Lastspitzen stabil zu halten; Umstellung auf Batch-Upserts zur Reduzierung von Datenbankaufrufen; Ergänzung von Testcontainers-Integrationstests für Kafka und die Datenbank als Grundlage für künftige Änderungen.
• Automatisierung des Finanzabstimmungsprozesses in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen, wodurch das Buchhaltungsteam 16+ Stunden pro Woche einspart.
• Entwicklung und Dockerisierung eines End-to-End-Test-Frameworks für Zahlungen in Robot (Python) mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; Integration in GitLab CI (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80% zu erhöhen.
• Umsetzung durchgängiger Observability mit Datadog durch Instrumentierung der Services mit Datadog APM, Verknüpfung von Metriken und Logs, Bereitstellung von Dashboards sowie Erstellung von Monitoren mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalieerkennung, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• Arbeit nach zeitkritischen Abläufen; Abstimmung von Problemen mit Kunden, Partnern und dem zentralen Support.
• Zuverlässige Übergaben und kurze Incident-Kommunikation bei Service-, Geräte- oder Routing-Problemen.

• Entwicklung einer Component Library basierend auf einem Design System für mehrere internationale Marken wie Alpecin, Karex, Linola und Plantur 39
• Integration von Headless CMS, PIM und Commerce Lösungen
• UI/UX Entwicklung
• Prototyp Entwicklung
• MVP Entwicklung
• API Konzeption und Entwicklung
• SaaS Entwicklung (Whitelabel/Multi-tenent)
• Headless CMS Integration
• Design Systems Digital Signage
• Internationalisierung (i18n)
• Javascript
• Component Library
• Tailwind CSS
• Storybook
• HTML
• Vue 3
• Storyblok
• Github Actions
• SEO
• i18n Theming
• React

• Too Good To Throw (KI-basierte Social-Impact-Webapp zur Verringerung von Lebensmittelverschwendung in Nigeria):

• Integration von Paystack Split Payments, um Zahlungen automatisch zwischen der Plattform und Partnern zu leiten.

• Konfiguration automatisierter Subaccount-Erstellungs-Workflows, sodass neue Unternehmen sofort ein Abrechnungskonto erhalten.

• Aufbau eines skalierbaren Cloud-Backends mit Supabase.

• Implementierung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC) für Nutzer, Partner und Admins.

• FaithFlow (KI-gestützte Webapp zur Unterstützung christlicher Jugendlicher auf ihrem spirituellen Weg):

• Entwurf und Implementierung einer KI-gesteuerten Bibelsuchmaschine, die natürliche Sprachfragen interpretiert und sie relevanten Bibeltexten, Kommentaren, Andachten und Querverweisen zuordnet.

• Entwicklung eines Dashboards für spirituelles Wachstum, mit dem Nutzer ihren Lesefortschritt, Gebetsserien und Meilensteine beim Abschluss von Andachten verfolgen können.

• Überarbeitung des gesamten Designs und der Implementierung neuer UI/UX-Aspekte mit React
• Planung der Softwarearchitektur und Strukturierung des Projekts für langfristige Skalierbarkeit mit Git für die Versionsverwaltung

Java 21 · Spring Boot 3 · Keycloak · PostgreSQL · Docker · Nginx · GitHub Actions · DigitalOcean · React 18 · TypeScript · Plasmo

• Eine produktionsreife Job-Application-Tracker-Lösung von Grund auf konzipiert und live gestellt: REST-API mit 5-stufigem Workflow, Pagination, Sortierung und dynamischem Filtern — komplette Verantwortung von Design bis zum Live-Deployment in der Cloud auf DigitalOcean.
• Produktives Identity Management umgesetzt: OAuth 2.0 / OpenID Connect / JWT / RBAC über Keycloak, unter Anwendung von Hexagonaler Architektur und DDD-Prinzipien.
• Automatisierte CI/CD-Pipeline gebaut (GitHub Actions); mit Docker containerisiert; Nginx Reverse Proxy mit pathbasiertem Routing und SSL-Terminierung.
• Eine Chrome-Erweiterung entwickelt (Plasmo-Framework, Manifest V3), die Job-Bewerbungen direkt von LinkedIn in den Tracker übernimmt — zeigt ein komplettes Produktverständnis über Backend-API und Browser-Client hinweg.

• Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
• Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
• Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
• Planung der Agentenorchestrierung
• Prototypenentwicklung- und Demonstration

Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux

• Implementierung einer Kommandozeilenschnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
• Zentralisierung und Vereinfachung der Interaktion mit Services über die CLI
• Implementierung eines REST-Microservices für benutzerdefinierte Datenschemata auf Basis eines API-first-Ansatzes
• Entwicklung einer ereignisgesteuerten Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
• Bereitstellung von Services mit Docker und Kubernetes sowie Erweiterung der CLI
• Bewältigung von Komplexität und Datenvolumen durch den Microservice