• Entwicklung einer Observability-Suite (Log-Monitoring, Metriken) für kleinere und mittlere Unternehmen um Debugging und Observability von hauseigener Software zu überwachen
• Benchmarking-Tool für externe REST-APIs 
• Einrichtung von modernen schnellen GitHub-deployment Pipelines (zunächst Docker, dann Kubernetes
• ?Weiterentwicklung für Logistik-Kunden

Cubic entwickelt cloudbasierte Transportsoftware mit einer Vielzahl von Funktionen, die in erster Linie QR-Codes für digitale Tickets für U-Bahn-, Bus- und Zugdienste generiert. Über den Ticketverkauf hinaus bietet das Unternehmen CRM-, Identitätsmanagement, Buchhaltungs-, Rechnungsstellungs- und andere transportorientierte Lösungen an. Die Niederlassung in London versorgt (Transport for London), Teile der NTA in Dublin, KVB Köln und AVV Aachen.

• Während einer kritischen Phase sprang ich als externer Software Spezialist ein, um den Betrieb ihrer wichtigsten Anwendungen aufrechtzuerhalten
• Über die technischen Herausforderungen hinaus habe ich täglich mit Kunden, Partnern und internen Mitarbeitern den Weiterbetrieb der Mobile App naveo koordiniert. Die App vertreibt Pay-as-you-go-Tickets, stellt Echtzeit-Fahrpläne für Busse, U-Bahnen und Züge bereit und wird von Tausenden von Pendlern täglich genutzt
• Technisch konnte ich Initiativen zur Überarbeitung einer großen GitHub-Repository-Struktur starten, wie z.B. die Überarbeitung der CI-Pipelines zur Reduktion der build und deployment Aufwände (Build Zeit von 20min. auf < 3min); Deployments wurden ursprünglich alle 3-4 Monate durchgeführt und später auf einen Zyklus von 2-3 Wochen verbessert
• Einführung einer ersten low budget Lösung für Log-Monitoring und App-Metriken bei Datadog
• Regelmäßige Team-Meetings in Hamburg etabliert - die Zusammenarbeit beschränkte sich zunächst auf Homeoffice-only

• Entwurf eines Prototyps zur Analyse, Differenzierung und Kategorisierung von textbasierten Bewertungen (hier Restaurantbewertungen)
• Programmierung einer ersten Appidee mit rudimentärer Funktion, Installation von Infrastruktur und Konfiguration von NLP-Cluster
• Vorbereitung und Betreuung v. Projektpitch vor Risikoinvestoren

• Hiring und Übergabe der App

Im Herbst 2021 bin ich nach Lissabon gezogen, um das brasilianische Logistik-Startup Loggi zu unterstützen. Das B2B- Geschäftsmodell ist die vollständig automatisierte Auslieferung von Waren u. Containern in ganz Brasilien. Die Abdeckung des Liefernetzes deckt ca. 90% der Gesamtbevölkerung ab. Zu den wichtigsten Kunden gehören vor allem Amazon und Shopify. Die Firma Loggi ist in Brasilien mit über einer Milliarde bewertet und gilt seit dem ?Series F? Funding als Einhorn.

Innerhalb der Firma habe ich das Finance Department unterstützt, um umfangreiche manuelle und vor allem viele kleine Arbeitsschritte zu automatisieren; z.B. Streamlining von allen potenziellen Finanzdaten zu einem Workflow; Vermeidung von Datenverlusten und die Zusammenführung von Daten in einer SAP-Anwendung. Das Ziel des Unternehmens war ein US-Börsengang im Jahr 2023 sein, der auf dem Erfolg dieses Projekts basieren sollte.

Meine technischen Aufgaben waren die Analyse der bestehenden Codebasis (Python/Kotlin), der Ausarbeitung von Workflow-Änderungen in Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern, Debugging und Neuprogrammierung von bereits bestehenden Lösungen. Neben der Software-Entwicklung habe ich ein angepasstes Sprint-Modell und die Aufgabenplanung anhand von SCRUM-Ideen eingeführt.

Ich habe die und beim Consulting der Hauptkunden aus e-Commerce und Logistik geholfen.

Als Lead-Developer habe ich ein Konzept für ein Lieferantenmanagement-Tool ausgearbeitet und die Entwicklung geplant, in großen Teilen selbst programmiert und später zwei interne Mitarbeiter der Schäfer Shop GmbH angeleitet.

Um neue Produkte anhand von Beschreibungstexten automatisch zu kategorisieren, habe ich mit Hilfe eines Neuronalen Netzes einen Prototyp entwickelt, der diese Aufgabe in einem Arbeitsprozess während des Onboarding von neuen Artikeln für den Onlineshop integriert. Das System wurde dann via Rest-API im Rahmen eines Produktinformationssystems (PIM) eingesetzt.

Bei der Rhenus, einem international tätigen Logistik-Dienstleister, habe ich in großen Teilen an einer Software mitgearbeitet, welche die Erstellung von Angeboten für See-, Luft- und Straßenfracht automatisiert und für die Endkunden erleichtert. Vor der Einführung dieser digitalen Lösung zur Online-Angebotserstellung war diese Aufgabe nur teilweise digital unterstützt. Das bedeutet, dass viele manuelle und zeitaufwändige Arbeitsabläufe notwendig waren, um den Kunden des Unternehmens Angebote zu unterbreiten; z.B. ersetzten wir die Suche nach Daten in Excel-Tabellen durch ein API basierendes Suchformular, welches die Erstellung von Angebotsentwürfen im Browser ermöglicht und am Ende ein PDF exportiert. 

Ich habe an der Optimierung einer bestehenden webbasierten Anwendung als Teammitglied und später als Lead Developer mit Java, Spring und VueJS gearbeitet. Außerdem habe ich bei der Anpassung eines SCRUM/Kanban basierten Workflows geholfen, um einen anfangs schwergängigen Planungsprozess zu verbessern.

Programmierung einer Web-Anwendung, die eine Aufzeichnungsinfrastruktur für internationale Sportübertragungen (Fußball, Formel 1, Handball, Basketball, Reiten, Golf usw.) und das Speichern und Analysieren der Sportaufnahmen in einer YouTube-ähnlichem Browser-App ermöglicht. Das Unternehmen wurde erst gegründet, nachdem der erste Prototyp der Software fertig war, um in Konkurrenz mit anderen Firmen in der Sport-Marketing Branche zu gehen, die ein ähnliches Geschäftsmodell fahren. Im Laufe der Zeit habe ich mit den Mitarbeitern des Unternehmens weitere webbasierte Erweiterungen für die Hauptplattform entwickelt. Die umfangreichen Daten wurden in einem hybriden Datenbankmodell, bestehend aus MySQL- und NoSQL-Datenbanken gespeichert. Der Entwurf stammt ebenfalls von mir und wurde über die Zeit weiterentwickelt und hat sich für den Anwendungsfall bewährt.

Die großen Hauptaufgaben bestanden aus folgenden Themen:

- Verwendung einer experimentellen API von SAT-Receivern (XTrend etc.) zur Aufnahme von Sportübertragungen in ganz Europa 

- Konvertierung und Bereitstellung von Sport Aufnahmen in einer Datenbank für spezifische Analysen und Datenerstellung

- Verarbeitung großer Datenmengen mit MongoDB, Redis

- Export von Datenberichten für Kunden als PDF oder Excel-kompatible Formate

- Hauptverantwortlich für die Wartung und die Weiterentwicklung der Anwendung

Die Firma ist immer noch profitabel am Markt