Traceability-Experten in München

• Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
• Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
• Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
• Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
• Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
• Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
• Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
• Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
• Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
• Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.

Arbeitnehmerüberlassung

• System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
• Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
• Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
• Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
• Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
• Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
• Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
• CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
• Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
• Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
• Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
• Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
• Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
• Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

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

• Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.

KI-Assistenz und Zielbild für teilautonome Energieportfolio-Steuerung

Aufbau einer KI-Steuerungsschicht direkt auf dem tagesaktuellen Live-Portfolio eines großen Energieversorgers — nicht als isolierter Pilot, sondern als operative Erweiterung der bestehenden DB1- und Portfolio-Steuerung. Ziel ist die schrittweise Entwicklung von Assistenz über Monitoring/Alerting bis zu Analyse-Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben, ergänzt um ein rollenspezifisches System of Engagement neben dem BI-System of Record. Parallel werden Business Case, Zielbild und Management-Pitch gegenüber statischem Monatsreporting erarbeitet.

• KI-Steuerungsschicht: Konzeption und Aufbau auf dem bestehenden Live-Portfolio-Datenprodukt (mehrere Mio. Verträge) — Ausbaustufen Assistenz → Monitoring/Alerting → Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben.
• LLM-gestützte Datenanalyse: Semantische Abfragen, SQL-/Tool-Anbindung und ergänzende RAG-Komponenten auf Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätsdaten (Azure OpenAI, Snowflake) mit Drill-downs bis auf Einzelvertragsebene.
• Analyse-Agenten: Mehrstufige Agenten für Abweichungs- und Treiberanalysen zu Churn, Preisanpassungen, Mengen und Beschaffungskosten.
• Sichtenkonzept: Rollenspezifische Oberflächen für Fachbereich, Management und C-Level als System of Engagement neben dem BI-System of Record.
• Business Case & Pitch: Zielbild und Kosten-Nutzen-Argumentation gegenüber statischem Monatsreporting.
• LLM-Setup (Datenschutz & Security): Abstimmung mit IT-Security und Datenschutz — EU-Region, Datentrennung, Freigabeprozesse.
• Agenten-Architektur: Mehrstufige Agenten-Pipelines (Analyse → Validierung → Zusammenfassung) mit dokumentierten Datenquellen, Tool-Aufrufen, Prüfschritten und Quellenbezug je Aussage.
• Datenfundament: Aufsatz auf dem tagesaktuellen DB1-Datenprodukt (Snowflake, dbt) — Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätskennzahlen als gemeinsame Basis aller KI-Analysen.
• Guardrails & Evaluation: Evaluations- und Freigabeprozesse für LLM-Antworten bei steuerungsrelevanten Aussagen — Testsets, Metriken, Human-Review.
• Prototyping & Validierung: Iterative Validierung der Agenten-Antworten mit dem Fachbereich — Testfragen-Katalog, Feedback-Schleifen, Antwortqualität je Release.
• Roadmap & Ausbaustufen: Detaillierung der Stufen Assistenz → Monitoring/Alerting → teilautonome Steuerung inkl. Übergangskriterien und Governance je Stufe.
• Integration: Einbettung in die bestehende BI- und Datenlandschaft — BI bleibt System of Record, die KI-Schicht liefert interaktive Drill-down-Pfade als System of Engagement.
• Enablement: Befähigung der Anwender im Fachbereich — Prompting-Leitfäden, Schulungen und Betriebsmodell für den laufenden Einsatz.
• Steuerung: Koordination Fachbereich, Data Engineering, IT-Security & Datenschutz.
• Change Management: Kommunikation und Erwartungsmanagement gegenüber Fachbereich und Management entlang der Ausbaustufen.

Ergebnisse:

• Auf bestehendes tagesaktuelles Datenprodukt mit mehreren Millionen Verträgen aufgesetzt
• Mit Datenschutz und IT-Security abgestimmtes LLM-Setup in EU-Region mit Datentrennung und Freigaben etabliert
• Drei Ausbaustufen bis zur teilautonomen Steuerung definiert
• Rollenspezifische Sichten für Fachbereich, Management und C-Level konzipiert
• Business Case und Management-Pitch für die Ausbaustufen erarbeitet
• Iterativer Validierungsprozess für Antwortqualität mit dem Fachbereich etabliert
• Betriebsmodell für den Assistenzbetrieb konzipiert und in Validierung

Stack: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Snowflake, dbt, React, TypeScript, Entra ID, RAG, Agentic AI, Analyse-Agenten, Human-in-the-Loop, Prompt Engineering, LLM Evaluation, LLMOps, DSGVO / EU-Region, Azure DevOps, Python, SQL, Change Management

• Startups zu Technologietrends und -lösungen, Geschäftsmodellen sowie Markt- und Wettbewerbsanalysen beraten.

• Laufende unabhängige Executive Practice für ERP/MES, Digital Manufacturing, IT/OT und Program Delivery in industriellen und regulierten Umgebungen.
  
  

• Führe Transformations- und Recovery-Programme in Europa, den USA und Asien über Programme mit einem Gesamtwert von mehr als EUR 180M an. Schwerpunkte sind Governance Reset, Multi-Site Execution, Vendor Control, ERP/MES Target Architecture, Executive Steering und Transition zu stabilen Operationen.
  
  

• Ausgewählte aktuelle und kürzliche Projekte:**
  
  

• PE-gestützter Industrial Carve-out, Europa | Transformation & Separation Advisor | Februar 2026 – Heute Unterstützung der Carve-out Vorbereitung und Durchführung mit Fokus auf Separation Logic, Operating Model, Governance, TSA Implications, IT/ERP Dependencies und Day-1 Readiness. Umsetzung der Transaction Perimeter in ausführbare Workstreams über Business, IT, Operations und Finance mit klarer Decision Cadence und Risk Transparency.
  
  

• Industrial Software & Automation, Europa | Industry Strategy & Value Proposition Advisory | Jul 2025 – Apr 2026 Gestaltung der Industry Strategy, Value Proposition und Executive Positioning für fokussierte Industrial Software und Automation Provider in angrenzenden Märkten, einschließlich Warehouse Automation, Enterprise Architecture, Process Intelligence und Manufacturing Transformation. Arbeit umfasste ICP Clarity, Use-Case Framing, GTM Logic, Customer Value Realization und die Übersetzung von ERP/MES, IT/OT und Shopfloor Reality in skalierbare, Provider-spezifische Market Narratives.
  
  

• AI LegalTech Platform, Schweiz | Interim CTO | Sep 2024 – Jun 2025 Definition von Product, Data und Technology Roadmap für eine AI-fähige LegalTech Platform unter DACH Regulatory Constraints. Implementierung von RAG Architecture und Lieferung von MVP, Pilot Clients und Partner Setup für erste Revenues und Investor Readiness.
  
  

• Industrial Components, Schweiz | Manufacturing Transformation Program Lead | Jan 2023 – Dec 2024 Wiederherstellung von Governance und Roadmap für einen acht Jahre langen stagnierenden MES Replacement über mehrere Anlagen. Alignment von ERP und Quality Interfaces, Wiederherstellung der Delivery Cadence und Verbesserung der OEE um mehr als 15% in einer CHF 550M Business Unit.
  
  

• Pharma & Chemicals, Irland | GxP Manufacturing Systems Program Lead | Mai 2020 – Dec 2022 Übernahme eines fehlgeschlagenen MES/DNC Rollouts in Covid-19 Impfstoff-Fertigung unter strikten GxP Constraints. Reset von Governance, Validation und Site Support, Wiederherstellung der operativen Stabilität und Day-1 Compliance.
  
  

• Premium Automotive, Italien | Paint Shop Digitalization Program Manager | Sep 2020 – Dec 2021 Stabilisierung eines fehlgeschlagenen MES Rollouts, der den Durchsatz auf 8–9 Autos pro Tag versus 23 vereinbarte reduziert hatte. Erhöhung des Outputs auf 26–28 Autos pro Tag, Sicherung der Kontinuität einer Premium-Produktlinie im Wert von mehr als EUR 1B.
  
  

• Automotive Tier-1, Deutschland | Manufacturing Transformation Program Manager | Oct 2019 – Jun 2020 Modernisierung eines instabilen Legacy MES, das ERP Integration und Traceability blockiert. Definition von Target Architecture, Alignment von Vendors und Anlagen und Ermöglichung einer Reduktion der OT Operating Costs um mehr als 20%.

• Entwicklung und Operationalisierung einer Digitalisierungsstrategie zur Sicherstellung einer durchgängigen Wertschöpfungskette über alle Geschäftsbereiche in Abstimmung mit der Geschäftsführung
• Implementierung eines Prozessmanagementstandards und Führung der Prozessorganisation
• Programmmanagement: Steuerung der Konzeption, Realisierung und Koordination des Rollouts über alle wertschöpfenden Unternehmensbereiche
• Reporting des Programms an Stakeholder und Geschäftsführung
• Lieferantenmanagement: Auswahl, Beauftragung und Steuerung im Rahmen des Digitalisierungsprogramms
• Neugestaltung der Prozessorganisation inklusive Definition neuer Prozessstandards und Aufbau von Schulungsmaßnahmen

• Transformationsprojekt zu S/4HANA
• Testmanagement und Steuerung funktionaler Tests für SAP
• Vorbereitung und Begleitung der Tests (SIT 1+2, MOCK 1+2, UAT) im Rahmen der SAP S/4HANA-Einführung (SD, MM, FI/CO, MD)
• Erstellung von Teststrategien, Testplänen und Testfällen, um die Systemqualität sicherzustellen
• Überwachung und Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) sowie Sicherstellung der termingerechten Erfüllung vereinbarter Leistungskennzahlen
• Abstimmung der Vorgehensweise mit den Testmanagern aus den anderen Regionen (US, JP)
• Planung der europäischen Testaktivitäten im SAP-Implementierungsprojekt in Zusammenarbeit mit Testmanagern des Zulieferers
• Koordination von interdisziplinären fachlichen und technischen Testteams in Europa
• Fachliche Zusammenarbeit mit den weltweiten Implementierungspartnern
• Nutzung von Tricentis QTest und Valgenesis als Testmanagement-Tool (für validierungsrelevante Prozesse)
• Schulung der funktionalen Berater in Testing und Testtools
• Erstellung und Bewertung von Change Requests, inklusive Aufwandsschätzung, Priorisierung und Nachverfolgung
• Reporting des Testfortschritts

• Erfahrung im Testen des Body Control Module (BCM) mit Dspace, Control Desk und EXAM im GHIL (Gesamt-HIL).
• Führung eines 8-köpfigen Teams und Steuerung der End-to-End-Ausführung der Software für jede Release, von der Anforderungsanalyse bis zur finalen Validierung und Freigabe.
• Koordination mit Fachspezialisten (Fachabteilung) zur Analyse von Anforderungen und Ableitung von Testfällen.
• Erstellung von Testspezifikationen und Pflege der bidirektionalen Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen und Testfällen.
• Automatisierung von Testfällen und Entwicklung von Bibliotheksfunktionen mit EXAM (kundenspezifisches Tool für Testautomatisierung bei Audi und VW).
• Organisation von GHIL-Testaktivitäten für manuelle und automatisierte Testdurchführung.
• Auswertung und Analyse von Testberichten aus nächtlichen Läufen in EXAM.
• Identifikation von Software- und GHIL-Problemen anhand der Berichtanalyse und Erstellung von Bug-Tickets zur Rückverfolgbarkeit.

• Hands-on-Konfiguration der ALM-Lösung: Prozessverfeinerung (BPMN), Workshops und Stakeholder-Management

• Konfiguration und Validierung von Vorlagen für die Produktentwicklung

• Vollständige Rückverfolgbarkeit und Dekomposition

• Maßgeschneidert zur Erfüllung interner SOP-Anforderungen nach 62304 und 29119

• Regelmäßige Meetings, Kennzahlen und Dashboards

• Work-Item-Workflows und Verknüpfungsrollen

• Benutzerrollen und -rechte

• Erstellung von Arbeitsanweisungen, Schulungen und Rollout

• Tools: Polarion (Siemens ALM), MS Visio, MS PowerPoint

• Entwicklung des Fahrzeug-Kommunikationsstacks in C unter Verwendung von AUTOSAR-Tools, zur robusten Inter-Modul-Kommunikation innerhalb des ECUs
• Entwurf, Implementierung und Validierung von Funktionen für den elektrischen Antriebsstrang, Beitrag zu verbesserter Effizienz und Zuverlässigkeit
• Definition und Verifikation von System- und Softwareanforderungen, Sicherstellung der Nachverfolgbarkeit und Konformität zu Standards
• Zusammenarbeit mit Entwicklungspartnern in Nordafrika, Abstimmung von Architektur, Schnittstellen und Integrationsmeilensteinen
• Erweiterung des Kommunikationsstacks um verbesserte Sicherheitsfunktionen, Steigerung der Widerstandsfähigkeit gegen unbefugten Zugriff und Datenmanipulation

• Prüfung von Prozessen und Kontrollen im FATCA-Reporting
• Bewertung des ordnungsgemäßen Releasemanagements für FATCA-Software
• Identifikation von Handlungsfeldern

• Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
• TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
• Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
• Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
• GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.