Michael Boiman - Quality Engineering & KI-Automatisierungsexperte • 4+ Jahre KI-Entwicklung • 20+ Jahre Qualitätssicherung

Quality Engineering & KI-Kompetenzen

Quality Engineering & AI-Automatisierung

Quality-First Automatisierung: E-Mail-Bots, Rechnungsverarbeitung, Workflow-Automatisierung mit 80% Aufwandsreduktion, messbare Kosteneinsparungen, Bearbeitungszeit von Stunden auf Sekunden

KI-Quality Engineering Excellence

80% auto-generierte Tests & Test-Cases, IDE-Integration, Go/No-Go in Minuten statt Stunden, 50% weniger Entwicklungszeit, 80% weniger Rückfragen

Next-Gen AI Protocols & Agentic Systems

MCP & A2A Protocol Implementation, Multi-Agent-Orchestrierung, JSON-RPC, sichere Agent-to-Agent Communication, Enterprise-ready

RAG-Systeme & Enterprise NLP

Vector Embeddings, LangChain, Q&A-Bots, spaCy/NLTK, 95% Genauigkeit, EU-Standards, kontextbasierte Intelligenz

Multi-Cloud AI Architecture

Azure OpenAI, Google Cloud AI, Serverless MLOps, Auto-Scaling, Echtzeit-Monitoring, Production-Grade Deployment

Transparenz & Business Intelligence

Real-time Dashboards, Qualitäts-Visualisierung, End-to-End-Monitoring, KPI-Automation, Single Source of Truth

Karriereprofil

Quality Engineering & Enterprise AI-Experte mit 20+ Jahren Qualitätssicherung und 4 Jahren spezialisierter KI-Entwicklung. Transformiere Geschäftsprozesse durch messbare, ROI-optimierte Quality-Automatisierung:

🎯 Quality Engineering Excellence

20+ Jahre QE-Expertise: Testautomatisierung, CI/CD Quality Gates, End-to-End-Monitoring
KI-gesteuerte Testgenerierung: 80% automatisch generierte Test-Cases, 50% weniger Entwicklungszeit
Quality Dashboards: Real-time Monitoring mit 10 Test-Tools, Go/No-Go in Minuten statt Stunden
Performance Testing: JMeter, Gatling, Load Testing mit automatisierter Analyse

🚀 Business Impact & ROI

80% Aufwandsreduktion bei Automatisierung & Rechnungsverarbeitung mit messbaren Kosteneinsparungen
80% weniger Rückfragen durch transparente Quality-Monitoring-Systeme
Quality-First Automation: Playwright, Cucumber, Gauge Integration in CI/CD-Pipelines

🤖 AI Technology & NLP Excellence

Enterprise LLMs: GPT-4, Claude, Gemini Integration mit Production-Grade Security
Agentic AI & Protocols: MCP, A2A Implementation für Multi-Agent-Orchestrierung
NLP & Dokumentenverarbeitung: spaCy, NLTK, Vector Databases (Pinecone, Elasticsearch), 95% Genauigkeit
Multi-Cloud AI Architecture: Azure OpenAI, Serverless AI, MLOps, skalierbare Deployment

⚡ DevOps & Technical Leadership

DevOps & CI/CD: GitHub, GitLab, Jenkins, Container-Orchestrierung, Contract-Testing
Performance & Monitoring: Load Testing, Incident Analysis, Instana, Azure Log Analytics
Full-Stack Development: Java, Python, JavaScript, Swift, 20+ Jahre Software-Architektur
Team Leadership: Scrum Master, Product Owner, Quality Lead für interdisziplinäre Teams

PROJEKTE & LÖSUNGEN

Innovative KI-Lösungen und Automatisierungstools

KI-basierter Chatbot für Messe-Interaktion

AI & Machine Learning

Python OpenAI GPT-4 Streamlit FastAPI Vector Embeddings

Entwicklung eines interaktiven Chatbots mit RAG (Retrieval-Augmented Generation), OpenAI GPT-4, Vector Embeddings, Python FastAPI und Streamlit-Frontend zur Optimierung der Benutzerinteraktion auf Messe-Websites.

E-Mail-Klassifizierung und -Verarbeitungsprozess

AI & Machine Learning

Python Azure Functions OpenAI GPT-3.5 Microsoft Graph API Elasticsearch Kibana Docker

Vollständige Automatisierungslösung mit Microsoft Graph API, SAP RFC, Azure Functions (Python), OpenAI GPT-3.5-Turbo, Elasticsearch 8.x, Kibana Dashboards, Docker Container und GitHub Actions CI/CD - 80% Reduktion manueller Arbeit.

Enterprise AI-Beratung: Von der Strategie zur Umsetzung

Consulting & Strategy

AI Strategy Process Analysis ROI Assessment Implementation Planning Change Management Executive Workshops Quality Engineering

Zielgruppe: C-Level, Management, Product Owner, Business Analysts

Beratungsleistungen: • Strategieentwicklung: Von der AI-Vision zur messbaren Umsetzungsroadmap • Prozess-Analyse: Identifikation von Automatisierungspotenzialen, Quality-First Assessment • ROI-Bewertung: Business Cases, Kosteneinsparungen, Amortisationsrechnung • Executive Workshops: Hands-on Strategie-Sessions mit Live-Demo Business Cases • Change Management: Team-Adoption, Schulungskonzepte, Widerstandsmanagement • Umsetzungsbegleitung: Vom Konzept zur produktiven AI-Lösung

Deliverables: AI-Strategie-Template, ROI-Calculator, Implementierungs-Roadmap, Executive Workshop, Umsetzungsbegleitung

Quality Dashboard - Echtzeit-Übersicht

Quality Engineering

Grafana Elasticsearch Python CI/CD Playwright Jira API Confluence API LeanIX PDF Generation

Vollautomatische End-to-End-Lösung für Echtzeit-Qualitätsübersicht mit 10 Test-Tools, 5 Umgebungen plus Multi-Source-Integration (Pipeline, LeanIX, Jira, Confluence) für automatische PDF-Reports mit offenen Punkten, Bugs und technischen Schulden. Impact: -80% Rückfragen, Go/No-Go-Entscheidungen in Minuten statt Stunden.

24/7 Automated Legacy Migration Validator: Dual-Run Quality Engineering

Quality Engineering

Java Cucumber Kibana Graylog Elasticsearch Container CI/CD Mainframe Dashboard Engineering Test Automation

Enterprise Legacy-Transformation mit vollautomatischer Qualitätssicherung

Das Problem: Komplexe Mainframe-Preiskalkulation mit Millionen von Kombinationsmöglichkeiten sollte sicher migriert werden - ohne Qualitätsverlust oder Datenfehler.

Die Lösung: 24/7 Dual-Run Validation System mit intelligenter Abweichungsanalyse • Kontinuierliches Testing: Zufallsgenerierte Tests aller Variationen rund um die Uhr • Real-time Monitoring: Live-Dashboard mit sofortiger Abweichungserkennung bei jedem Deployment • Vollständige Traceability: Jede Abweichung eindeutig geloggt mit technischem und fachlichem Kontext • Automated Root Cause Analysis: Direkter Zugriff auf Kalkulationswege und Fehlerursachen • Quality Intelligence: Kibana-Dashboards für End-to-End-Qualitätsübersicht

Measurable Impact: Qualitätskennzahl von 30% auf 96% erhöht - sichere Migration ohne Datenverlust, vollständige Transparenz über den Migrationsstatus

Live-Demo Apps

AI & Machine Learning

Streamlit Python NLP OpenAI

Interaktive Streamlit-Demonstrationen für NLP-Textanalyse und KI-gesteuerte Dokumentenverarbeitung.

wecation

Mobile & Web Development

Flutter Google Cloud Firebase Dart

wecation ist eine kollaborative Lösung zur Organisation gemeinsamer Erlebnisse: Plane, suche, stimme dich mit deinen Freunden oder Kollegen kollaborativ ab und genießt gemeinsam das Erlebnis! Entwickelt mit Flutter und Google Cloud.

Developer Workshop: AI-Agent Development & Integration

Training & Workshops

OpenAI GPT-4o Anthropic Claude Google Gemini MCP A2A Playwright JSON-RPC IDE Integration CI/CD

Zielgruppe: Entwickler, Technical Leads, DevOps Engineers

Workshop-Inhalte: • Hands-on AI-Agent Development: Live-Coding mit GPT-4o, Claude, Gemini • Next-Gen Protokolle: MCP & A2A Implementation für Enterprise-Integration
• Browser-Automation: Playwright-MCP für automatisierte Test-Generierung • IDE-Integration: AI-Assistenz in VS Code, Cursor, GitHub Copilot Workflows • Multi-Agent-Orchestrierung: JSON-RPC, Secure Agent Communication • Praktische Demos: Jira-Integration, Elasticsearch-Abfragen, GitHub-Workflows

Deliverables: Vollständiger Quellcode, Folien, Hands-on-Übungen, Production-ready Templates

Django SLA Dashboard - Enterprise Service Monitoring

Quality Engineering

Django Python PostgreSQL Chart.js WebSockets Docker REST API

Enterprise SLA Monitoring Dashboard für Service Level Agreements

Entwicklung eines vollständigen SLA-Monitoring-Systems im Rahmen einer BKS-Evaluierung (2023-2025) zur Überwachung von Service Level Agreements mit Echtzeit-Metriken und automatisierter Alarmierung.

Kernfunktionen: • Echtzeit-Monitoring: 24/7 Überwachung von 24+ Services mit Response Time Tracking (Ø 147ms) • SLA Compliance: Automatische Berechnung und Visualisierung von SLA-Metriken (99.97% Availability) • Incident Management: Aktive Incident-Verfolgung mit Medium/Low Priority Classification • Performance Analytics: Response Time Distribution mit detaillierten Histogrammen (<50ms bis >500ms) • Availability Timeline: 24h-Verlauf mit minutengenauer Auflösung und Trend-Analyse • Alert System: Proaktive Alarmierung bei SLA-Verletzungen und Performance-Degradation

Technische Highlights: • Django 4.2 mit async Views für hochperformante Datenverarbeitung • PostgreSQL mit TimescaleDB Extension für Time-Series Data • Django Background Tasks für asynchrone Verarbeitung • WebSocket Integration für Live-Dashboard-Updates • RESTful API für Service-Integration und CSV-Export • Docker-basiertes Deployment mit Kubernetes-ready Architecture

Impact: Reduzierung der MTTR (Mean Time To Repair) um 60%, proaktive Incident-Vermeidung durch Trend-Analyse

QualityCluster

Quality Engineering

Hugo JavaScript GitHub Actions CI/CD

QualityCluster ist ein Zusammenschluss von Quality Engineers, um gemeinsam bessere Lösungen im Bereich Software Qualitätssicherung zu entwickeln. Unser Ziel ist es, mehr Qualität durch höheren Automatisierungsgrad zu verwirklichen.

Automatisierte NLP-Analyse von PDF-Dokumenten

AI & Machine Learning

Python spaCy NLTK OpenAI GPT-4 PyPDF2

Einsatz von spaCy, NLTK, PyPDF2, OpenAI GPT-3.5/4, Named Entity Recognition (NER) und Sentiment Analysis zur automatisierten Extraktion und Klassifizierung von Dokumenteninhalten mit 95%+ Genauigkeit.

MCP - Model Context Protokoll & A2A

AI & Machine Learning

Python TypeScript LLMs API Integration JSON-RPC A2A Protocol SSE HTTP(S)

Implementierung von Next-Generation AI-Interoperabilitäts-Protokollen: MCP (Anthropic, 2024) - universeller Standard für sichere AI-zu-Tool-Verbindungen mit JSON-RPC 2.0, offiziell von OpenAI & Google DeepMind adoptiert. A2A (Google, 2025) - Peer-to-Peer-Framework für Agent-zu-Agent-Kommunikation mit capability-basierten Agent Cards. Ermöglicht sowohl Tool-Integration als auch Multi-Agent-Kollaboration in Enterprise-Umgebungen mit SSE-Streaming und sicherer HTTPS-Kommunikation.

KI-gesteuerte Testautomatisierung

AI & Quality Engineering

Python OpenAI GPT-4 Playwright IDE Integration Jira API

Guideline-basierter KI-Agent im IDE mit Prompt-basierter Testgenerierung aus Jira-Stories. Impact: 80% automatisch generiert, 50% weniger Entwicklungszeit.

Berufserfahrung

Workshop: Entwicklung mit Generativen Sprach Modellen

Developer Workshop - Agenten-basierte Software-Entwicklung

06/2025

Workshop für Entwickler Umfassender Workshop über moderne AI-Agent-Entwicklung mit praktischen Demos und Live-Coding

Workshop-Inhalte

Entwicklung mit LLMs (GPT-4o, Claude, Gemini) und Token-Optimierung
Model Context Protocol (MCP) & Agent-to-Agent (A2A) Protokoll-Implementation
Agenten-Orchestrierung mit JSON-RPC und Multi-Agent-Systemen
Browser-Automation mit Playwright-MCP für automatisierte Test-Generierung
Live-Demos: Jira-Integration, Elasticsearch-Abfragen, GitHub-Workflows
Prompt Engineering & Regel-basierte Agent-Steuerung (.cursorrules, Instructions)
TDD-Workflows mit AI-Assistenz und automatisierter PR-Erstellung
Task Master AI-Agent für Projektmanagement und Code-Scaffolding

Technologien & Tools

OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini
Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent Protocol (A2A)
GitHub Copilot, Cursor, VS Code AI-Extensions
Playwright, Browser-Automation, Web-Scraping
JSON-RPC, REST APIs, Multi-Agent Communication

Vollständiger Workshop mit Folien, Live-Demos und praktischen Übungen für moderne AI-gestützte Entwicklungsworkflows.

Präsentation: Effiziente Dokumentation durch Automatisierung

Enterprise Präsentation - AI-gestützte Dokumentationsworkflows

04/2025

Unternehmenspräsentation Demonstration moderner Automatisierungsansätze für zentrale, aktuelle Dokumentation und nachhaltigen Projekterfolg

Schwerpunkte

Single Source of Truth: Zentrale Wahrheit in Confluence, Vermeidung redundanter Versionen
Shift-Left-Dokumentation: Parallele Code- und Dokumentationsentwicklung für höhere Aktualität
Automation First: Bots und CI/CD-Jobs für wiederkehrende Aufgaben, automatische Updates
OpenAPI-Dokumentation: Automatische Generierung bei Code-Merge, Consumer-Driven Contracts
Documentation Debt Management: Dashboard-basierte Sichtbarmachung, Tech-Debt Labels
Automatisierte Qualitätssicherung: Unit Tests, Integration, End-to-End-Reports

Technische Lösungen

Template-basierte Standardisierung mit Pflicht- und Optional-Feldern
Label-System statt Ampeln für mehrdimensionale Filterung (status:draft, domain:payments)
Semantic Release für automatische Release Notes
Code-Änderungen mit Dokumentation abgleichen
KPI/OKR-Dashboards für messbare Fortschritte

Tools & Integration

Confluence, GitHub, Jira, MkDocs, OpenAPI
CI/CD-Pipeline-Integration für Dokumentationsautomatisierung
Monitoring und Dashboard-Erstellung für Documentation Debt

Platform Quality Architect (CI/CD, Monitoring, Automation)

DVAG

08/2021 – 05/2025

Testmanagement & Testkoordination, sowie Einführung von CI/CD mit Aufbau von QualityGates** Koordination als Quality-Lead (übergreifendes QA-Team) inklusive Einarbeitung, Hilfestellung, Beratung, Schulung zur Einführung von Qualitätsmetriken und Testautomatisierung innerhalb der Pipeline, Teamübergreifend Schwerpunkte

Konzeption und Aufbau von fachlichen und technischen Dashboards mit Grafana zur Echtzeitmessung der Qualität
Dokumentation von Qualitätsmetriken über Fortschritt der messbaren Qualität der Sprints
Aufbau und Konzeption einer CI/CD-Pipeline für verschiedene Entwicklungs-Teams (Backend + Frontend)
Einführung von QualityGates zur Sicherung der Qualität innerhalb der CI/CD-Pipeline
Einführung von Gauge (BDD)
Einführung von Playwright und Integration in bestehende CI/CD-Pipeline
Fachliche und technische Analyse von Incidents
Beratung sowie Konzeption und Umsetzung von Lösungen für qualitäts-relevante Probleme

Tools

IntelliJ / Visual Studio Code
Java / JavaScript / TypeScript
Playwright / Gauge / Taiko / Karate
Python für die Aufbereitung und Analyse von Test- und Reportdaten
CI/CD / GitHub – reusable workflows
Helm / Container
JIRA / Confluence
Grafana
Behavioral-Driven Development
Consumer Driven Contracts (Pact.io)

Technical Lead & AI Automation Architect

BKS

01/2024 – 04/2025

Technische Leitung & Entwicklung: Konzeption und Umsetzung einer skalierbaren Automatisierungslösung für die Verarbeitung von E-Rechnungen und PDF-Rechnungen aus dem Postfach einer führenden Online-Jobplattform. Vollständige Verantwortung von der Anforderungsanalyse über die Implementierung bis zur Produktionseinführung.

Schwerpunkte:

Workflow-Automatisierung: Extraktion, Analyse und Klassifizierung eingehender Rechnungen mittels Python und Azure Functions.
E-Rechnungs-Klassifizierung & Daten-Extraction: Vollständige Verarbeitung nach EU-Standards (EN 16931: ZUGFeRD, XRechnung), inklusive Struktur- und Inhalts-Parsing.
Salesforce-Einspielung: Weiterleitung der aufbereiteten Rechnungsdaten per E-Mail an das nachgelagerte System für den Salesforce-Import.
Auditierung & Protokollierung: Lückenlose Dokumentation aller Verarbeitungsschritte sowie Speicherung der ursprünglichen E-Mail-Inhalte im Verarbeitungsprotokoll.
Outlook-Management & SharePoint-Archivierung: Automatisches Verschieben und Kategorisieren von E-Mails in vordefinierte Zielordner in Outlook; Archivierung von Original- und generierten Rechnungsdokumenten über Microsoft Graph API.
Monitoring & Logging: Echtzeit-Überwachung des End-to-End-Prozesses mit Kibana, inklusive Alerting und Dashboard-Erstellung.
Team-Koordination: Steuerung des Entwickler-Teams inkl. Code-Reviews.

Tools & Technologien

Azure Functions: Serverlose Orchestrierung der Automatisierungs-Workflows.
Python: Implementierung der Kernlogik für Datenextraktion, Klassifizierung und Integration mit automatisierten CI/CD-Prozessen, Paketierung und umfassenden Unit- sowie Integrationstests zur Qualitätssicherung.
Microsoft Graph API: Zugriff auf Outlook-Postfächer und SharePoint-Dokumentbibliotheken.
GitHub: Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines und kollaborative Entwicklung.
Kibana: Monitoring, Log-Analyse und Performance-Dashboards.
Streamlit: Für die Entwicklung einer interaktiven Webanwendung zur Visualisierung.

AI Engineering Lead & ML Solutions Architect

BKS im Auftrag für Ryze

04/2023 - 04/2024

Projektmanagement & Technische Leitung: Entwicklung und Einführung eines KI-gesteuerten E-Mail-Bots zur Automatisierung der Kundenkommunikation, KI-gestützte Verarbeitung eingehender E-Mails und Auslösen von Folge-Aktivitäten in bestehenden SAP-Systeme. Verantwortlich für die End-to-End-Projektkoordination und Teamsteuerung von der Idee bis zur Implementierung.

Schwerpunkte:

Entwicklung von ML-Modellen: Entwurf und Training spezialisierter Modelle zur effektiven Klassifizierung von E-Mails, realisiert durch Azure Functions.
API-Integrationen: Nahtlose Anbindung an Microsoft Outlook 365 über die Microsoft Graph API und an SAP-Systeme zur Überprüfung von Kundendaten.
Prozessautomatisierung: Automatisches Verschieben von E-Mails basierend auf Klassifikation und spezifischen Geschäftsregeln, inklusive der Bearbeitung von Reklamationen.
DevOps und Monitoring: Implementierung von CI/CD Pipelines sowie Einsatz von Kibana für das Monitoring.
Entwicklung einer Streamlit-basierten Benutzeroberfläche: Verbesserung der Testbarkeit und Visualisierung von Prozessergebnissen.
Team-Betreuung: Technische Anleitung der Entwickler mit regelmäßigen Code-Reviews und Problemlösungssessions.

Tools & Technologien

Azure Functions: Für serverlose Anwendungsarchitekturen und die Ausführung von ML-Modellen.
Python: Hauptprogrammiersprache für die Entwicklung des E-Mail-Bots und der ML-Modelle.
Microsoft Graph API: Für den Zugriff und die Verarbeitung von E-Mails im Microsoft Outlook 365.
SAP API: Für die Abfrage von Kundendaten und die Kommunikation mit SAP-Systemen.
GitHub: Für Versionskontrolle, CI/CD Pipelines und den kollaborativen Entwicklungsprozess.
Kibana: Für das Echtzeit-Monitoring und die Analyse der Systemleistung.
Streamlit: Für die Entwicklung einer interaktiven Webanwendung zur Systemüberwachung.

Anwendungen von KI im Geschäftsumfeld

KI-Workshop zur Unternehmenseinbindung

2023

KI-Workshop Umfassende Präsentation und Live-Demonstration innovativer KI-Anwendungen für die Geschäftswelt mit Fokus auf praktische Umsetzung, Theorie und Code-Beispiele

Präsentationsinhalte

Umfassender Überblick über KI-Bereiche und -Patterns (Supervised/Unsupervised/Semi-Supervised Learning)
Vertiefte Einblicke in Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing
Detaillierte Betrachtung von GPT-Modellen und deren Funktionsweise (Next Token Prediction)
Praktisches Prompt Engineering mit Beispielen für verschiedene Anwendungsfälle
Vorstellung von Tools wie Hugging Face, Stable Diffusion, Midjourney und Auto-GPT

Praktischer Workshop-Teil

Entwicklung eines intelligenten Q&A-Bots mit OpenAI GPT-3.5-Turbo
Live-Entwicklung eines Webscrapers zur Datenakquise
Extraktion und Vektorisierung von Text-Embeddings mit OpenAI-Modellen
Implementierung von Similarity Search für kontextbezogene Antworten
Ähnlichkeitsanalyse und Visualisierung der Ergebnisse
Erstellung einer interaktiven Streamlit-Benutzeroberfläche für den Q&A-Bot

Eingesetzte Technologien

OpenAI API (GPT-3.5-Turbo, Embedding-Ada-002)
Python mit Pandas, NumPy und Streamlit
Vector Embeddings und Cosine-Similarity für semantische Suche
Web-Scraping mit BeautifulSoup und Requests
Prompt Engineering und KI-Integration in Geschäftsprozesse
Integration über RESTful APIs

Die vollständige Präsentation ist unter Pitch.com verfügbar. Der komplette Quellcode des entwickelten Q&A-Bots ist in meinem GitHub-Repository dokumentiert.

DevOps Quality Lead & Dashboard Architect

DB Vertrieb

01/2017 - 05/2021

Testmanagement, Testkoordination, Testautomatisierung - Agil (Kanban, Scrum, SAFE) Koordination als PO eines übergreifendes QA-Teams inklusive teamübergreifender Einarbeitung, Hilfestellung, Beratung, Schulung Schwerpunkte

Agile Qualitätssicherung durch Konzeption von QualityGates in der CI/CD Pipeline
Konzeption und Aufbau von fachlichen und technischen Dashboards mit Kibana, Graylog, Grafana, Instana & Elastic Search
Einführung von fachlichem Logging für Microservices zur transparenten Nachverfolgung von Berechnungen und Service-Interaktionen
Performance Tests innerhalb der CI/CD mit Gatling / JMeter und Analyse mittels Kibana, Graylog, Grafana und Instana
Dokumentation von Qualitätsmetriken über Fortschritt der messbaren Qualität der Sprints
Aufbau und Konzeption von CI/CD-Pipeline für Daten-Tests
Fachliche und technische Analyse von Problemen
Beratung sowie Konzeption und Umsetzung von Lösungen für qualitäts-relevante Probleme
Aufbau von Junit, Unit-Tests und Integrationstests unter anderen mit Java Cucumber
Entwicklung einer hybriden App zur Präsentation (Review) der Ergebnisse in einer Web- oder mobilen Plattform
Koordination Integrationstest zwischen den beteiligten Teams

Tools

IntelliJ
Java
Cucumber / Cypress
JMeter / Gatling
CI/CD / GitLab CI / Jenkins
Helm / Docker
JIRA / Confluence
Kibana / Grafana / Instana / Graylog
Behaviour Driven Development
Consumer Driven Contracts (Spring Cloud Contract)
Ionic (Hybride App)
Selenium

Performance Engineering Lead & Test Architect

DB Systel

09/2015 - 01/2017

Last und Performance Tests und Analyse - Testmanager, Testdesigner, Analyst Entwicklung, Durchführung und Analyse von Last und Performance Tests Schwerpunkte

Anforderungs-Management
Status Reports
Beratung der Kunden
Dokumentation in Form von Testkonzepten, Analysen, Management-Reporting und Wiki-Dokumentation
Aufbau und Ausführung der Last und Performance Tests
Analyse der Ergebnisse & Performance Logs

Tools

Visual Studio
Eclipse
JMeter
GIT
JIRA / Confluence
Excel & Access VBS
Schnittstellen: HTTP, WS, REST, MQ, JMS

Senior iOS Developer & Mobile Architect

Telekom

04/2015 - 09/2015

Senior iOS Developer Weiterentwicklung der Rebuild Version der Kundencenter App der Deutschen Telekom, Erweiterung um neue Funktionalitäten zur IFA. Schwerpunkte

Swift
iOS 8
Requests & Responses to Backend
Errorhandling
iPad / iPhone
Scrum

Tools

Xcode
GIT
JIRA

Quality Assurance Lead & Test Automation Architect

Siemens

05/2009 - 03/2015

QS, Testmanagement , Testautomatisierung, Requirements Engineering Es wurden insgesamt 5 Projekte als QA & Testmanager begleitet und erfolgreich eingeführt Projekte

SIPCA - Verwaltungssystem für Mitarbeiter-Jahresziele und Berechnung der Bonuszahlungen
STM - Antrag und Reisekostenerfassung (Frontend: Web / Backend SAP)
GPM2 - Aktien-Bonus-Programm für Angestellte (Frontend: Web / Backend: JBoss)
PATAC
SOM - Verwaltung und Übersicht von OrgUnits

Schwerpunkte

Erstellung fachlicher Testkonzepte und Testpläne
Defect - Tracking
Verwaltung der CRs, Kommunikation zwischen Kunden und Entwickler
Erstellung, Pflege und Scheduling von Testautomatisierungen
User Acceptance Tests
Schulung neuer Tester und Testautomatisierer
Betretung als Testmanager nach Projektschluss im Regelbetrieb
Aufbau von Abnahme-Tests
Übertragung der Fachspezifikation und Feinspezifikation ins Quality Center
Überwachung der umgesetzten Anforderungen gegen das Feinkonzept

Tools

HP ALM
HP UFT
HP QC
Quick Test Pro

Performance Test Engineer & Load Testing Specialist

ING-DIBA

03/2009 - 05/2009

Last und Performance Tester Ziel des Projektes ist die Konzeption und Entwicklung von LoadRunner-Scripts für den Lasttest von einem Bundle mit ca. 20 J2EE Applikationen in einem Bankportal Schwerpunkte

Erstellung von Testskripten in LoadRunner mit dem http-Protokoll
Durchführung von Lasttests und Analyse der Ergebnisse
Monitoring und Reporting

Tools

Loadrunner

Performance Test Engineer & Quality Consultant

British Telecom, Mobiliar, DB-Systel, Sparkassen Informatik, Loyalty Partner, Telekom, Itelium, Deutsche Post, Postbank

01/2006 - 12/2008

Last und Performance Tester / Tester Verschiedene Projekte, überwiegend Last & Performance Tests Schwerpunkte

Erstellung von Testskripten in LoadRunner mit dem http-Protokoll
Durchführung von Lasttests und Analyse der Ergebnisse
Monitoring und Reporting

Tools

Loadrunner