Eine Karriere in der Softwareentwicklung

• Technologiestrategie, Plattform-Engineering und KI/ML-Adoption für Kunden in regulierten, datenschutzsensiblen Umgebungen leiten.
• Sichere On-Prem-KI- und Automatisierungsplattformen mit Talos/NixOS-Clustern, GPUs, verschlüsseltem Mesh-Networking und event-getriebenen Workflows aufgebaut.
• Private Inference- und Dokumentenautomatisierungssysteme mit Klassifizierung, Routing, Extraktion und Workflow-Orchestrierung geliefert.
• Technologie-Roadmaps, Governance-Modelle, Lieferzyklen und SLO/SLI-Frameworks definiert, die an Business-KPIs gebunden sind.
• Daten-Ingestion- und Verarbeitungspipelines mit Schema-Validierung, Routing und ML-Anreicherung konstruiert.
• Discovery, Scoping, Finanzmodellierung und De-Risking-Spikes für neue KI/ML-getriebene Produkte durchgeführt.

Cross-funktionale Team-Leadership

• Zwei cross-funktionale Engineering-Teams (je 5–8 Ingenieure) geleitet; Hiring, Performance, Coaching und Team-Health verantwortet.
• Mit Produkt-/Design-Leadership zusammengearbeitet, um outcome-fokussierte Roadmaps voranzutreiben und strukturelle Engpässe zu beseitigen.
• Engineering-Reife erhöht: CI/CD-Verbesserungen, Observability-Rollout, Teststrategie-Verbesserungen, Incident/On-Call-Playbooks.
• Intern bekannt als neutraler, effektiver Konfliktlösungspunkt über Engineering, Produkt und Operations hinweg.

Director-Track QA-Organisationsaufbau (0→1)

• Charter, Org-Struktur, Hiring-Plan, Kompetenz-Framework und Betriebskadenz für die neue QA-Abteilung designt.
• Erste Senior-QA-Engineers eingestellt und Interview-Loops, Onboarding-Pfade und Qualitäts-KPIs etabliert.
• Grundlegende Teststrategie, Governance-Modell und Tooling-Richtung aufgebaut.
• Rollout aufgrund eines unternehmensweiten Finanz-Freezes gestoppt, aber grundlegende Prozesse wurden von mehreren Teams übernommen.

• Service-Grenzen und Deployment-Prozesse modernisiert.
• Frühe DevOps-Adoption und Delivery-Stabilisierung vorangetrieben.

• Vision und Roadmap für eine angewandte KI/ML-Plattform geleitet.
• Initiales Team aufgebaut, Produktstrategie gestaltet und F&E-Praktiken etabliert.

• Backend-Features geliefert, Zuverlässigkeit verbessert und Engineering-Normen etabliert (CI, Monitoring, Code-Reviews).

• Backend-Features geliefert, Zuverlässigkeit verbessert und Engineering-Normen etabliert (CI, Monitoring, Code-Reviews).

• Lead Manager für ein großes angewandtes F&E-Projekt mit Fokus auf MEMS/Beschleunigungssensor-basierter Sensorik und eingebetteten Navigationssystemen.
• Cross-disziplinäres Team von Ingenieuren und Wissenschaftlern durch Prototyping, Testing, Performance-Validierung und Integration geleitet.
• Primäre Schnittstelle zu externen Fördereinrichtungen; verantwortlich für Reporting, Milestone-Alignment und Deliverable-Abnahme.
• Technischen Scope, Risiko und finanzielle Abstimmung mit internen Accounting/Compliance-Einheiten überwacht.
• Validierte Prototypen, Zuverlässigkeitsanalysen und formale Dokumentation unter strengen Performance-Kriterien geliefert.