VMware Experten in München

• Projektmanagement und Beratungsdienstleistung mit dem Schwerpunkt IT-Interim-Management: Digitalisierung der Unternehmenssteuerung einschließlich Prozessen und Anwendungen
• Bewertung der gesamten IT-Infrastruktur einschließlich Anwendungen, Hauptprozessen und Verträgen einschließlich Kostenoptimierung
• Evaluierung und Einführung von Lösungen zur Förderung der Digitalisierung im Unternehmen in den Bereichen: Immobilienverwaltung, CRM, Rechnungsprüfungs- und Freigabeprozesse, Smart Metering, DMS, Zeiterfassung
• Digitalisierung von Aktenordnern und Einführung von SharePoint und Microsoft Teams als zentrale Dokumenten- und Kommunikationsplattform
• Konzeption und Durchführung von KI-Workshops einschließlich Einführung von KI-Tools zur Steigerung von Effizienz und Transparenz in den wichtigsten Unternehmensprozessen
• Erstellung von Schulungsunterlagen und Durchführung von Anwenderschulungen zu neu eingeführten digitalen Prozessen und Lösungen

• 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.

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

Einheitliches ITSM-Framework

• Definition eines konzernweiten ITSM-Zielbildes
• Einführung einer einheitlichen Service-Struktur über alle Fachbereiche

SLA- und OLA-Management

• Aufbau eines standardisierten SLA-Frameworks
• Definition von Serviceklassen (Business Critical, Standard, Low Priority)
• Einführung von OLAs zwischen internen Teams
• Aufbau eines aussagekräftigen SLA-Reportings
• Definition von KPI- und Service-Dashboards für Fachbereiche

Service Portfolio Management

• Definition von Servicebeschreibungen
• Ggf. Vorbereitung einer möglichen Kosten- und Leistungsverrechnung

Ticketing & Prozesse

• Incident Management
• Einheitliche Ticketkategorien
• Standardisierte Priorisierung
• Eskalationsmatrix
• Automatisierungen
• Self-Service-Optimierung

Request Fulfillment

• Servicekatalog über alle Fachbereiche
• Genehmigungsworkflows

Problem Management

• Einführung von Root-Cause-Analysen
• Known-Error-Datenbank
• Problem-Review-Prozess

Vollständiges Asset-Management-Konzept

• Hardware-Lifecycle-Management
• Software-Lifecycle-Management
• Leasing-Lifecycle
• Mobile-Device-Lifecycle
• Monitor-Lifecycle
• Telefon-Lifecycle

Prozesse

• Beschaffung
• Wareneingang
• Inventarisierung
• Zuweisung
• Rückgabe
• Entsorgung
• Leasing-Rückführung Ziel: Single Source of Truth für alle Assets

CMDB-Design

• Definition aller Configuration Items:
• Workplace
• Notebooks
• Monitore
• Mobiltelefone
• Drucker

Infrastruktur

• Server
• Firewalls
• Switches
• WLAN
• Storage
• Backup-Systeme

Cloud

• Azure-Ressourcen
• Microsoft 365
• SaaS-Dienste

Beziehungen

• User ↔ Asset
• Asset ↔ Service
• Service ↔ Infrastruktur
• Standort ↔ Asset
• Ziel: Vollständige Service-Abhängigkeiten sichtbar machen

Software Asset & Lizenz Management

• Lizenzmanagement-Konzept
• Lizenzbilanzierung
• Compliance-Reporting
• Microsoft-Lizenzmanagement
• Adobe-Lizenzmanagement
• SaaS-Management
• Vertragsmanagement
• Renewal-Management

Schnittstellen & Automatisierung Bestehende Systeme

• Workday
• Joiner
• Mover
• Leaver

TESMA

• Leasingdaten
• Vertragsdaten

Matrix42

• Asset-Synchronisation
• Benutzersynchronisation

Active Directory / Entra ID

• User Management

Microsoft 365

• Lizenzzuweisung
• Gruppenmanagement

Dormakaba

• Zutrittsprozesse

• Lifecycle Services

Monitoring-Plattformen

• PRTG
• Palo Alto
• Cisco

Reporting & KPI Framework

• Definition eines Management-Dashboards
• KPIs
• Ticketvolumen
• SLA-Erfüllung
• MTTR
• Erstlösungsquote
• Asset Accuracy
• Lizenz-Compliance
• Change Success Rate
• Service Availability
• Automatisierungsgrad

Netzwerk-Redesign-Begleitung

• Governance
• Begleitung des Netzwerk-Redesigns aus ITSM-Sicht
• Definition betroffener Services
• Change-Management-Struktur
• Kommunikationskonzept

CMDB-Integration

• Aufnahme aller Netzwerkkomponenten
• Service Mapping
• Abhängigkeitsanalyse

Validierung von Dokumentation und Knowledgebase-Artikeln

• Netzwerkdokumentation
• Betriebsdokumentation
• Standard Changes

Monitoring & Event Management

• Zielbild
• Zentrales Monitoring-Konzept
• Event-Management-Prozess
• Alarmierungsstrategie
• Eskalationsmodell

Systeme

• Cisco

• Palo Alto

• Fortinet

• Rubrik

• Veeam

• Matrix42

• Azure

• Microsoft 365 Automatisierung

• Ticketgenerierung aus Monitoring

• Eskalationen

• Standardmaßnahmen

Audit, Compliance & Informationssicherheit

• ISO-27001-Beratung
• TISAX-Beratung
• NIS2-Vorbereitung - Beratung
• Auditfähige Prozesse
• Dokumentationsstruktur
• Nachweisführung in Matrix42

Roadmap

• 12-Monats-Roadmap
• Priorisierung aller Maßnahmen
• Quick Wins
• Mittelfristige Projekte
• Langfristiges Zielbild
• Dokumentation

• Aufbau von Azure-Kubernetes-Clustern (AKS) mit Network Policies, Security Groups und RBAC
• Terraform-basierte Infrastructure-as-Code für sichere, reproduzierbare Bereitstellungen in der BMW-Azure-Cloud
• Härtung der CI/CD-Pipelines mit Jenkins, SonarQube, Fortify SSC und Contrast AST
• Integration von SAP BTP/Kyma und ServiceNow GRC

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

• Cisco SDA LAN-Netzwerk
• Überführung und Transformation

• Analyse und Optimierung der VMware Landschaft bzgl. des Betriebs in einer KRITIS-Umgebung
• Planung und Durchführung von Updates der VMware und Hardware Landschaft in einer KRITIS-Umgebung
• Aufbau Skyline Health Diagnostics
• Review der vorhandenen Dokumentation
• Schulung und Einarbeitung von neuen internen Mitarbeitern
• Unterstützung bei Migrations- und Upgrade-Projekten
• Vorbereitungen für den Umzug der Skripte im Virtualisierungsumfeld auf GitLab
• Ticketbearbeitung mit Service.Now

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• 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

• Leitende Architektur in einem interdisziplinären Architekturteam mit Enterprise-, Solution-, NOOTS-, Cloud- und Security-Architecture sowie regulatorischen und europäischen Interoperabilitätsanforderungen.

• Öffentlicher Sektor / Government

• Entwicklung und Steuerung von Zielarchitekturen, Prinzipien, Standards und technischen Leitplanken; Bewertung von Security-by-Design, IAM, Datenschutz und Schnittstellen-/Integrationsarchitekturen; Architecture Reviews, Security Assessments, Risikoanalysen und Erstellung von Decision Records, Zielbildern, Roadmaps und Entscheidungsvorlagen. Architekturkenntnisse und Berücksichtigung relevanter AD-NOOTS-Vorgaben, insbesondere für IAM, Authorization, sichere Integration und Interoperabilität.

• Technologien / Methoden: Enterprise Architecture, Solution Architecture, Security Architecture, Cloud Architecture, NOOTS / EU-OOTS, IAM, Authorization, Security-by-Design, API-/Integrationsarchitektur, Interoperabilität, Risikoanalyse, Architecture Governance

• Sicherheits- und Integrationsanforderungen sowie technische Entscheidungen werden in belastbaren Architektur- und Entscheidungsartefakten strukturiert aufbereitet.

• Spezialisiert auf die Entwicklung und Implementierung robuster, sicherer Cloud-Lösungen für kritische Kundeninfrastrukturen.
• Experte für Microsoft-Intune-Umgebungen mit starkem Fokus auf Systemhärtung und umfassendes Richtlinienmanagement.
• Entwicklung einer NIST- und ISO/IEC-27000-konformen Mobile-Device-Management-(MDM)-Infrastruktur für ein internationales staatliches Verteidigungs- und Luftfahrtprojekt.
• Architektonische Verantwortung für eine Offline-Umgebung von Microsoft Endpoint Configuration Manager (MECM), unter Einhaltung der NIST-Vorgaben und mit Betreuung komplexer Fertigungsinfrastrukturen.

• Projektkoordination: Steuerung von Zeitplänen, Liefergegenständen, Änderungsanfragen (CRs) und Ressourcen unter Einbeziehung von Reifegradprüfungen und Program Increment-Planungen.
• Stakeholder-Management: Aufbau starker Beziehungen zu internen Teams und externen Kunden.
• BMW-Programme: BCP, BDC, MIC Next, IDC Evo, einschließlich funktionaler Validierung (inklusive funktionaler Sicherheit), Produktvalidierung, Homologation und Compliance.
• Risikomanagement: Proaktive Identifizierung und Lösung kritischer Risiken in Software- und Produkt-Releases durch funktionsübergreifende Koordination, um Projekte planmäßig voranzubringen.