Skalierbarer und effizienter Betrieb datengetriebener Systeme durch intelligente Automatisierung.
Ganzheitliche Systemüberwachung von Daten, ML-Modellen und IT-Systemen.
Klare und aussagekräftige Kennzahlen zur Steuerung von Servicequalität, Projekten und Prozessen.
Effiziente Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb.
Optimierung von Betrieb für Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, Kubernetes, OpenShift).
Agile und effektive Prozesse für Incident-, Problem- und Event-Management.
Daten- und IT-Projekte klug planen, entwickeln und überwachen.
Von Forschung und Konzept zu Umsetzung und stabilem Betrieb.
Komplexe Systeme erfassen, messen, analysieren und bewerten.
Externe Perspektiven und erprobte Lösungsansätze einbringen.
IBM Cloud, AWS, Microsoft Azure, Kubernetes, Red Hat OpenShift
IBM watsonx, OpenAI, Anthropic Claude, TensorFlow
Instana, Splunk, Dynatrace, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
Docker, GitLab, GitOps, CI/CD Pipelines
SQL, OpenTelemetry, diverse ETL- und Datenplattformen
PRINCE2, Scrum (PSM I, PSPO I), ITIL Foundation