SQL Experten

Finanz-Reporting als MVP. Folgeauftrag.

• Berichte zu GuV, Bilanz und Cashflow
• Budget und Personalkennzahlen (FTE)
• Umsetzung als MVP in festem Umfang

• Gründer CheironX: KI-gestütztes GRC-Management (ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, TISAX, DORA)
• Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI für modernes IT-Governance, Risk & Compliance Management
• IT-Interim-Management und strategische Beratung

• Planung, Bereitstellung und Betreuung gehosteter E-Mail-Lösungen in Linux- und Windows-Umgebungen mit Anti-Spam- und Sicherheitsarchitekturen auf Unternehmensniveau für Service-Provider-Umgebungen.
• Verwaltung von Microsoft-Azure-Umgebungen einschließlich virtueller Maschinen, VNets, Speicher, VPN- und Firewall-Konfiguration.
• Administration von Microsoft Exchange Server (2010-2019), Microsoft Exchange Server SE, Active Directory, PKI, Hyper-V und Zimbra mit Disaster-Recovery-Planung und operativer Betreuung.
• Leitung von Microsoft-365-Onboarding- und Migrationsprojekten von Exchange-, IMAP- und Zimbra-Plattformen zu Microsoft 365.
• Vorbereitung von Sicherheit und Compliance zur Unterstützung von Microsoft 365 Copilot.
• Implementierung von Informationsschutz und Verhinderung von Datenverlust mit Microsoft Purview.
• Implementierung von Aufbewahrung, eDiscovery und Kommunikations-Compliance in Microsoft Purview.
• Integration von Active Directory Domain Services (AD DS), Active Directory Certificate Services (AD CS) und Active Directory Federation Services (AD FS).
• Bereitstellung sicherer hybrider Infrastrukturlösungen durch Integration von Microsoft-Windows-Servern und Linux-basierten Unternehmensumgebungen.
• Unterstützung von Integrationsprojekten für Unternehmen mit Debian, Ubuntu, CentOS, Red Hat, Barracuda ESG, Qmail und Zimbra-Plattformen.

• Betrieb und Weiterentwicklung der Netzwerk- und Sicherheitsinfrastruktur.

• Überwachung, Analyse und Behebung von Netzwerk- und Sicherheitsvorfällen.

• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen für Betrieb und Weiterentwicklung, Reporting.

• Firewall-Schwachstellenanalyse.

• Freischaltungen in der Firewall.

• Behebung von Problemen bei der IP-Kommunikation in der Netzwerk- und Firewall-Infrastruktur.

• Sicherheitskritische IT-Infrastruktur, Verarbeitung von Personendaten, Beachtung der gesetzlichen Vorschriften.

• Produkte: Palo Alto Networks Firewalls, Cisco ACI, Checkpoint Firewalls, F5

• Technologien: SDN, SDWAN, Cisco EPIC, Cisco ACI

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

• Konzepterstellung und Architektur für die Domäneintegration (SEAT in VW Struktur)
• Domänenvertrauensstellungen und Administration
• Der Betrieb und die Administration von Windows 2022/ 2025 Servern und Domänen
• Domänenumbau
• GPO und SG Bearbeitung und Migration
• DNS Umbau und Migration

Technologien: Windows 2022, Active Directory, ADFS, AD Azure Connect, DHCP, DNS, GPO, VMWare vSphere, Hyper-V, Powershell, Jira, MS Office 365,), SCCM, VSAN Fileservices, Circa 800 Server, 400 User

• Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Wirbelstromprüfsignalen (ECT) und mikrostrukturellen Eigenschaften
• Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die grundlegende Materialeigenschaften widerspiegeln
• Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichthärtetiefe als Referenzwerten
• Anwendung der Bayes'schen Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen

• Entwicklung eines Pilot-Systems zur Steuerung und Überwachung mehrerer GoPro-Kameras
• Umsetzung von Start-, Stop-, Status-, Medien-, Download- und Diagnosefunktionen über COHN-Endpoints
• Realisierung von Kameraerkennung, Einzel- und Gruppensteuerung sowie stabiler Session-/KeepAlive-Logik
• Aufbau einer Download-Pipeline mit Queue, Retry-Handling und temporären Dateien
• Konsistente Session-, Ordner- und Dateibenennung für Mehrkamera-Aufnahmen
• Integration von Provisionierung, Zertifikaten und Netzwerkbetrieb

AI Readiness - Part 3: Erstellung eines E-Books zum Einsatz von KI im Softwaretest

• Konzeption und Erstellung eines E-Books zum sinnvollen und sicheren Einsatz von KI im Softwaretest aus Sicht eines erfahrenen Testexperten.
• Einsatz generativer KI (ChatGPT, Perplexity Pro) als Sparringspartner für Strukturierung, Formulierungsvorschläge und Variantenbildung; abschließende fachliche Bewertung und Freigabe aller Inhalte durch eigene Expertise.
• Ausarbeitung praxisnaher Chancen und Risiken von KI im Test, mit besonderem Fokus auf die Zusammenarbeit zwischen Testern und KI statt „Tester vs. KI“.
• Titel: „11 starke Gründe: Dream-Team statt Rivalen - Tester und KI sind gemeinsam unschlagbar“
• Untertitel: „Wie Mensch und Maschine im Softwaretest das perfekte Team bilden – und warum reines KI-Testing riskant ist.“
• Geplante Nutzung des E-Books als Grundlage für Workshops, Kundengespräche oder interne Schulungen.
• Technik: Generative KI, ChatGPT, Perplexity Pro, Microsoft Word, Adobe Acrobat, langjährige Praxiserfahrung im professionellen Testing, gesunder Menschenverstand.

• Erweiterung einer Swing-basierten UI zur Erfassung von Security Restricted Articles bei der Gepäckkontrolle.
• Einführung eines neuen Workflows zur Erfassung von Deboarding Events.
• Erweiterung des Berichtssystems für Security Restricted Articles und Deboarding Events.
• Implementierung erfolgt unter Einsatz von JBoss Wildfly, PostgreSQL, spring-boot 3.x, Java 8/21, Swing, JSF, JAX-RS/Resteasy, Docker, Maven, Kiro.

KI-Telefonassistenten-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

• Konzeption und praktische Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
• Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
• Darüber hinaus KI-gestützte Umsetzung in Kundenmandaten: Einsatz von Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automatisierungen.

Projekt – Evaluierung und Aufbau von Datenbanken für eine neue Produktlinie für einen Messgeräte Hersteller

• Ist Analyse
• Anforderungsanalyse der Datenhaltungsschicht
• Schreiben von Benchmark Tests
• Design der neuen Datenbankschema
• Datenbankmigrationen
• Aufbau eines Audit-Logging und Part11
• Erstellen der Backup- und Recovery-Konzepte
• Design der API der Persistenzschicht
• Schreiben von Unit-Tests
• Erstellen von Requirements Azure

Tools: C#, Visual Studio 2022, Azure DevOps, SonarQube, Git, RestSharp, WebServer, PostgreSQL, MS SQL, SQLite, MinIO, Podman, Docker, DataGrip, SQL Management Studio, HeidiDB, pgAdmin

Arbeitsumfeld

• Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
• REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter

Aufgabenbereich

• Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
• Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung

Tätigkeiten

• Schnittstelle zwischen IT und Business
• Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
• Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion

Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD

Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)