Ich bin ein erfahrener Systemarchitekt und Python-Experte, der KI als Kraftmultiplikator nutzt, um Entwicklung und Innovation zu beschleunigen. Mit umfangreicher Erfahrung in Kartografie, autonomem Fahren und verteilten Systemen leite ich heute virtuelle Entwicklungsteams, die von Claude-Automatisierung angetrieben werden – ich orchestriere KI-Agenten, um Produktionssysteme schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Von der Plattformmodernisierung bei Uber bis zur KI-gesteuerten Entwicklung bei Neher Data Systems spezialisiere ich mich auf kosteneffiziente, datenschutzorientierte Infrastruktur, die Entwicklern ermöglicht, von zu Hause aus ohne gemessene Cloud-Beschränkungen zu bauen. Meine jüngsten Arbeiten umfassen die Einführung von Abo-iOS-Apps mit Open-Source-ML-Modellen, FastAPI-ONNX-Inferenz-Services und zu Hause gehosteter Infrastruktur mit Cloudflare, GitHub, Tailscale und Ansible. Spezialisierungen: Python, KI-gesteuerte Entwicklung, Verteilte Systeme, FastAPI, React Native/Expo, ONNX-Inferenz, Home-Hosting-Infrastruktur, Datenschutzorientierte Architektur, Entwicklertools, Cloud-Architektur (AWS), Kartografie, GIS, ML-Infrastruktur.
Technische Qualifikationen
Programmiersprachen & Scripting: Umfassende Expertise in Python (2.4–3.x) als primäre Backend-Sprache. Produktionserfahrung mit JavaScript (ES6), TypeScript (Infra/Tooling), SQL, Golang, Java, C++, Shell-Scripting (Bash, Zsh, Windows CMD), FORTRAN (77, 90, 95).
ML & KI-Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV, ONNX Runtime. Umfangreiche Erfahrung mit Claude AI für Entwicklungsautomatisierung und KI-erweiterte Workflows.
Streaming & Big Data: Apache Kafka (einschließlich Confluent Platform), Apache Storm, Apache Spark, Apache Flink, Apache Airflow, Hadoop, MapReduce, YARN, Hive, HBase, Druid, Zookeeper, Presto, ClickHouse, Amazon Kinesis, EMR, Athena, S3 Select, Google Bigtable; entwickelte auch interne Workflow- und Datenorchestrierungssysteme (z.B. Warehouser bei Sonobi, Weatherman bei HERE).
Cloud & Infrastruktur: AWS (ECS, EC2, S3, SSM, SageMaker, Lambda, CloudFormation, CloudWatch, IAM), GCP (Bigtable, Compute Engine), Azure (VMs, Storage), On-Premise und Hybrid-Infrastruktur (einschließlich SaltStack, Mesosphere/DCOS, interne Uber-Orchestrierungssysteme und Private-Cloud-Deployments mit XenServer und Eucalyptus); vertraut mit OpenStack. Experte für datenschutzorientierte Home-Hosting-Infrastruktur mit Cloudflare (Edge-Networking, Tunnels, DNS), Tailscale (Mesh-VPN, Zero-Trust-Networking) und Ansible (Infrastructure as Code). Verwendung von Secrets-Management-Tools einschließlich AWS KMS, GitHub Secrets und GCP Secret Manager. Docker, Kubernetes, Envoy, Terraform, Ansible, Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, Nginx, Varnish, HAProxy, Prometheus, Grafana, Datadog, ELK Stack, CDN-Integration, Load Balancing, Auto Scaling, Immutable Infrastructure.
Daten- & Speichertechnologien: PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Cassandra (einschließlich Multi-Region-Deployments, Tuning des Tombstone-Verhaltens und Verwaltung von Konsistenzmodellen wie QUORUM, LOCAL_QUORUM und ONE für Read/Write-Performance und Verfügbarkeits-Trade-offs), Redis, Memcached, HBase, Hive, Google Bigtable, Amazon Redshift, Elasticsearch, Apache Solr, Druid, S3, Zookeeper; erfahren in Schema-Design, Indexierungsstrategien und verteilten Storage-Trade-offs im großen Maßstab.
Geospatiale Technologien: PostGIS, OpenLayers, GeoJSON, GeoServer, GDAL, Shapely, GEOS, Proj, Leaflet, Mapbox, QGIS; Erfahrung mit Ubers internem Mapping-Stack einschließlich S2- und H3-Cell-Indexierung, Echtzeit-Geohashing, Sensor-Fusion-Pipelines und Off-Route-Erkennung. Entwicklung und Optimierung von Tile-Services (einschließlich Vektor-Tiles) und On-Device-Map-Matching-Infrastruktur für mobile Inferenz. Beiträge zu Routing-Optimierungen einschließlich kundenspezifischer Lösungen für Variationen des Traveling-Salesman-Problems (TSP) für Flotten- und Logistik-Anwendungsfälle.
Autonome Systeme & Sensor-Infrastruktur: Umfangreiche Erfahrung im autonomen Fahren und Sensor-Fusion mit Fokus auf End-to-End-Systeme, die Echtzeit-Fahrzeugdaten mit verteilten Backend-Plattformen verbinden. Intensive Arbeit mit ROS (Robot Operating System) in Mapping-Fahrzeugen; Beiträge zum Pipeline-Design für Edge-Datenerfassung, Onboard-Vorverarbeitung, drahtlosen Uplink und cloudbasierte Aufnahme und Analyse. Leitete technische Bemühungen bei HERE, Intel, Nvidia, Mercedes-Benz und Audi mit Spezialisierung auf Sensor-zu-Cloud-Kommunikation und Flotten-Dateninfrastruktur. Praktische Erfahrung mit HD-Map-Generierung, Flotten-Telemetrie-Pipelines und Echtzeit-Lokalisierungssystemen.
HPC & Scientific Computing: Umfangreiche Erfahrung in Hochleistungsrechnen für wissenschaftliche Anwendungen, einschließlich Monte-Carlo-Simulationen, Molekulardynamik (LAMMPS) und elektronische Strukturberechnungen (VASP). Aufbau und Wartung von Beowulf-Style-Rechenclustern mit ROCKS, einschließlich Diskless-Node-Deployment und MPI-basierter Parallelisierung mit MPICH2 und OpenMPI. Kompetent mit OpenMP, Multithreading und kundenspezifischen HPC-Toolchains. Design und Implementierung von Echtzeit-Mikrosekunden-Präzisions-Timing-Systemen für Laserkühlung in Bose-Einstein-Kondensat-Experimenten; starker Hintergrund in Signalsynchronisation, Hardware-Interfacing und experimentellem Systemdesign. Vertraut mit Analyse- und Modellierungstools einschließlich MATLAB, Mathematica, Maple, LabView und SPSS.
Engineering-Prozess & Qualitätssysteme: Ausgebildet in Agile-, Scrum- und Lean-Six-Sigma-Methoden; erfahren in der Anwendung von kontinuierlichen Verbesserungs- und iterativen Entwicklungspraktiken für Engineering-Organisationen. Umfangreiche Beteiligung an ISO 9001-Zertifizierungsbemühungen für eine frühere Organisation, Implementierung von Qualitätsmanagementsystemen und Prozessdokumentationsstandards zur Unterstützung skalierbarer, überprüfbarer Software-Bereitstellung.
Führung, Mentoring & Kommunikation: Erfahrener Engineering Manager und technischer Leiter mit starkem Hintergrund in Teambuilding, Mentoring und funktionsübergreifender Ausführung. Pioniere derzeit KI-erweiterte Entwicklungsteams bei Neher Data Systems als Head of Engineering zur Orchestrierung von Claude-KI-Agenten als virtuelle Teammitglieder – demonstriert, wie einzelne Entwickler durch strategische KI-Orchestrierung Team-Level-Produktivität erreichen können. Bei HERE wuchs das Capture Systems Software Team von 2 auf 15 Ingenieure und strukturierte es in mehrere Subteams (Frontend, Mobile/Tablet, Backend, DevOps und Embedded) zur Unterstützung einer breiten Palette autonomer Fahrprojekte. Diente als Architekt und IC in Backend, DevOps und Embedded-Systemen bei gleichzeitiger Führung von Mitarbeitern und Bereitstellung. Bei Uber baute ich das Location Platform Team von Grund auf und stellte Schlüsselmitarbeiter ein, die weiterhin in Führungspositionen erfolgreich sind. Spielte Schlüsselrollen in organisationsübergreifenden Zusammenarbeits- und Abstimmungsbemühungen in beiden Unternehmen und koordinierte eng mit Plattform-, Daten- und Produktteams zur Bereitstellung komplexer Multi-Stakeholder-Infrastruktur. Ehemaliger Undergraduate-Instructor und Curriculum-Designer mit Erfahrung in der Entwicklung und Durchführung laborgetriebener MINT-Kurse. Kompetent in der Ausrichtung technischer Vision, Mentoring sowohl menschlicher als auch KI-Teammitglieder sowie Skalierung von Teamkultur und -prozessen.
Projekte
Neher Data Systems
Claude-Automatisierung & KI-gesteuerte Entwicklung (nds_server)
Aufbau eines virtuellen Entwicklungsteams angetrieben von Claude-KI-Agenten, als Head of Engineering zur Orchestrierung autonomer Bot-Entwickler.
Erreichte schnelle Entwicklungszyklen durch Nutzung von KI als Kraftmultiplikator – Automatisierung von Code-Generierung, Testing, Deployment und Infrastruktur-Management.
Architektonische KI-gesteuerte Workflows für Full-Stack-Entwicklung einschließlich React Native, FastAPI und ONNX-Inferenz-Services.
Demonstrierte, wie einzelne Entwickler Team-Level-Output durch strategische KI-Orchestrierung und Tooling erreichen können.
Pionierarbeit bei datenschutzorientierter, kosteneffektiver Home-Hosting-Infrastruktur mit Cloudflare, GitHub, Tailscale und Ansible.
Kompetenzen: KI-Orchestrierung, Teamleitung, DevOps-Automatisierung, Infrastructure as Code, Rapid Prototyping, KI-erweiterte Entwicklung
Ghost Hunter iOS Abo-App
Umgebaut und gestartet als abobasiertes AR-Geisterjagdspiel im Apple App Store.
Integrierte Open-Source-ML-Modelle für Echtzeit-Objekterkennung und Inferenz mit ONNX Runtime.
Bereitstellung kosteneffizienter FastAPI-Inferenz-Services mit zu Hause gehosteter Infrastruktur verwaltet durch Ansible und Tailscale.
Erreichte Produktionsgrad-Zuverlässigkeit bei gleichzeitiger Vermeidung gemessener Cloud-Kosten durch strategische Nutzung von Cloudflare-Edge-Networking und GitHub-basierter CI/CD.
Implementierte Abo-Verwaltung mit StoreKit 2 und serverseitiger Belege-Validierung.
Entwickelt mit React Native und Expo für schnelle Iteration und plattformübergreifende Fähigkeit.
Technologien: TypeScript, React Native, Expo, ARKit, ONNX Runtime, FastAPI, Cloudflare, Tailscale, Ansible, GitHub Actions, StoreKit 2, Open Source ML Models
Aufbau einer Plattform und Tools, um Heimentwicklern zu ermöglichen, Ideen in die Produktion zu bringen ohne Cloud-Vendor-Lock-in.
Schwerpunkt auf datenschutzorientierter Entwicklung, Kostentransparenz und Freiheit von gemessenen Cloud-Services.
Bereitstellung von Mustern und Tools für Home-Hosting mit professioneller Infrastruktur unter Verwendung von Cloudflare, Tailscale und Open-Source-Technologien.
Ermöglicht Entwicklern, die Kontrolle über ihre Daten und Infrastrukturkosten zu behalten und gleichzeitig skalierbare, produktionsreife Deployments zu erreichen.
Technologien: Python, FastAPI, Docker, Ansible, Tailscale, Cloudflare, Open Source Tools