Swagger Experten in München

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

• Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
• Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
• Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
• Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
• Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
• Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
• Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• 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

Aufgabe

• Weiterentwicklung eines neuen ERP Systems mit Blazor
• Erzeugung von E-Rechnungen mit dem Format XRechnung und Zugferd
• UI/UX-Design Client-Server-System
• Windows 11 Technologie
• Microsoft .NET 9, Git, Azure DevOps, ASP.NET, MSSQL, Blazor Programmiersprachen
• C#, MVVM Entwicklungstools
• Microsoft Visual Studio .NET 2022 Datenbank
• MSSQL Branche
• Sonstige

• Entwicklung des digitalen Organspenderegisters, beauftragt durch das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM)

• Umsetzung von User Stories in mehreren Microservices (Front- und Backend)

• Sicherstellung der Qualität mit Unit-, Integrations- und E2E-Tests

• Durchführung von Code-Reviews

• Abstimmung mit anderen Entwicklungsteams

• Übernahme der Softwarelizenzprüfung und Vereinfachung des Prozesses

• Verantwortung für die Umsetzung und Dokumentation des fachlichen Loggings

• Aufbau einer Entwicklungsumgebung mit Docker Compose

• Analyse betroffener Geschäftsprozesse unter Berücksichtigung zahlreicher Stakeholder
• Schnittstellen-Analyse, Architektur- und Systementwurf
• Vermitteln und Koordinieren verschiedener Teilprojekte und Schnittstellenpartner
• Erstellen von Epics und User Stories, Pflege des Backlogs, Workshops und Review-Präsentationen
• Implementierungsbetreuung zwischen Fachbereichen und Entwicklung
• Testmanagement inklusive Strategie- und Vorgehensdefinition
• Testfalldefinition, Durchführung und Freigabe
• Teamübergreifende Organisation von Integrations- und Abnahmetests
• Betreuung der Testumgebungen
• Technologien und Tools: Java, Angular, Kubectl, REST, AWS SNS/SQS, Kafka, S4/HANA, Bruno

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

• Entwicklung dynamischer Web Components zur Darstellung von KPIs, intelligenter Kartenanwendungen und Betriebsprozessanalyse-Tools
• Angular 18+
• Leaflet, MapLibre
• NestJS, JavaScript, HTML, CSS
• PostgreSQL, GraphQL, RabbitMQ
• Gitea, Jenkins, Docker

• Entwarf und erstellte von Grund auf das Automatisierungsframework mit Playwright, TypeScript, JavaScript, Gherkin, Cucumber, BDD, Maven, IntelliJ IDEA
• Definierte, entwickelte und pflegte Testpläne, Testskripte, Berichte und andere QA-Dokumentationen in Confluence
• Erstellte und pflegte Testdaten mit SQL Server Management Studio, Toad und Faker.js
• Führte Webservice- und API-Tests mit Swagger Open API, SoapUI, JSON, HTML und XML durch
• Führte funktionale, Smoke-, Regression-, Black-Box-, GUI-, Cross-Browser-, UAT- und E2E-Tests mit CrossBrowserTesting und Safari Web Inspector durch
• Integrierte und pflegte automatisierte Skripte in Sprints nach Kanban, CI/CD, GitHub, Docker, Azure Pipelines, Agile, Scrum, Kafka und Kibana
• Meldete und verwaltete Fehler in Azure DevOps
• Führte Mobile-Tests mit Robot Framework und Appium durch

• Testkonzepterstellung
• Erstellung von Testprozessen
• Koordination der TC-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
• HW-Testing: FPGA, RF
• Testautomatisierung und Regressionstests
• Gewährleistung des 24/7-Betriebs des Testsystems
• Analyse & Berichterstattung
• Regelmäßige Koordination des Testteams, Meetings mit anderen Stakeholdern
• Kommunikation und Koordination mit Stakeholdern und Projektleiter

• Mitwirkung am Projekt Riyadh Public Transport (KAPT) zur Einführung des öffentlichen Nahverkehrs in Riad, Unterstützung multimodaler Reisen mit Bus, Metro und Car-on-Demand.
• Zusammenarbeit mit Thiqah und Andersen zur Umgestaltung der mobilen MaaS-App DARB in eine Microservices-Architektur im SCRUM-Framework, erfolgreiche Fertigstellung von Phase 1.
• Betreuung eines Teams von 40 Entwicklern in den Bereichen Android, iOS, Web, Java, DevOps, Architektur, Analyse und QA.
• Moderation von Scrum-Events und Kommunikation mit dem Kunden, proaktive Berichterstattung über Projekttermine, Scope und Herausforderungen.
• Koordination bereichsübergreifender Zusammenarbeit zwischen Thiqah-Spezialisten und GPS-Entwicklungsteams, Verwaltung von Jira- und Azure-DevOps-Trackern.
• Unterstützung und Verbesserung der Scrum-Prozesse während des gesamten Projekts.
• Aufgrund der Übernahme von Thiqah durch Elm wurden die folgenden Phasen vollständig in Saudi-Arabien durchgeführt, wobei GPS IT-Beratung lieferte.
• Tools: Azure DevOps, Jira, Confluence, Draw.io, ChatGPT

• Aufbau des GTM von Metyis DE durch Definition standardisierter Angebote, die das Onboarding von mehr als 5 Enterprise-Kunden ermöglichten
• Erfolgreiche Durchführung von Kundenprojekten, z. B. Aufbau des globalen Marktplatzgeschäfts bei einem europäischen Unterhaltungselektronik-Unternehmen und Skalierung der DACH-Aktivitäten zweier niederländischer E-Commerce- sowie eines deutschen B2B-Ernährungsunternehmens

• Backend-Entwicklung einer B2B-E-Commerce-Lösung mit SAP Commerce Cloud unter Einsatz von Java und Spring Framework sowie Erstellung von REST-APIs für eine effektive Kommunikation.
• Behebung von Softwarefehlern, Entwicklung automatisierter Cron-Jobs und Trigger sowie Erstellung von Unit-Tests mit JUnit zur Sicherung von Code-Stabilität und Qualitätsstandards.
• Nutzung von Git-basierten Versionskontrollsystemen (Bitbucket/GitHub) für das Source-Code-Management sowie Einsatz von Jenkins zur Unterstützung von Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD).
• Umsetzung und Abschluss mehrerer User Stories und Tickets in iterativen zweiwöchentlichen Sprints nach agiler SCRUM-Methodik.
• Leitung der Incident-Resolution in der Produktionsumgebung und Minimierung von Ausfallzeiten durch Echtzeitüberwachung (Solr, SAP CCv2, OpenSearch Dashboards) bei Einhaltung von SLA-Zielen über 99%.