Ich baue nachvollziehbare Datenlösungen, sichere Automatisierung und kleine Systeme mit echtem Praxisbezug – vom Lakehouse bis zum lokalen AI/RAG-Experiment.
Ich zeige bewusst konkrete Systeme und nachvollziehbare Ergebnisse. Jedes Projekt verbindet Daten, Automatisierung und einen klaren Anwendungsfall.
Eine End-to-End-Datenpipeline nach dem Bronze/Silver/Gold-Prinzip: Rohdaten einlesen, bereinigen, modellieren und als analytisches Sternschema für Reporting bereitstellen.
Deterministisches Mapping von Security-Findings auf ISO/IEC 27002 Controls – mit Review-Gate, Evidenzschicht und auditierbarer Ergebnislogik.
Ein privates, 24/7 betriebenes Lab für Monitoring, lokale AI und sichere Services. Infrastruktur bleibt bewusst nicht öffentlich exponiert.
Ein lokales Civic-Data-Projekt für Dresden: Telemetriedaten werden per API eingesammelt, räumlich gespeichert und als verständliche Lageansicht aufbereitet.
Mein Anspruch: Systeme sollen nicht nur laufen, sondern für Fachseite und Technik gleichermaßen nachvollziehbar, messbar und sicher sein.
Ich denke in Datenflüssen: erfassen, prüfen, transformieren, modellieren und so bereitstellen, dass daraus Handlung entsteht.
Least privilege, nachvollziehbare Regeln, Monitoring und sensible Datenbehandlung gehören von Anfang an zum Design.
Ich lerne durch Bauen: Prototypen, Tests, Dokumentation und kleine Iterationen, die aus einer Idee ein belastbares Ergebnis machen.
Ich entwickle mich gezielt in Richtung Junior Data Engineer und Data & AI Platform Engineer – mit einem Fundament aus Prozessverständnis, Datenanalyse und Betriebspraxis.
IHK-Umschulung in Dresden. Praktische Vertiefung in Data Engineering, Automatisierung und Cybersecurity.
Die Kombination aus Operations-Erfahrung, Ausbildung und selbst aufgebauten Systemen prägt meinen Blick: Technik soll reale Prozesse besser machen.
Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse mit Fokus auf sichere Datenflüsse, Automatisierung und praktische Engineering-Projekte.
Vertiefung von Lakehouse-Architekturen, Datenqualität, Orchestrierung, Governance und lokaler AI/RAG-Integration.
Erfahrung mit Kennzahlen, Prozessen und operativer Verantwortung – heute die Brücke zwischen Business-Fragen und technischen Lösungen.