CTO bei WPS MANAGEMENT // wescale

WPS MANAGEMENT musste Remote-Produktentwicklung mit 100+ Entwicklern steuerbar halten, ohne eine zusätzliche Koordinationsschicht einzuziehen. Ich führte 15 crossfunktionale Scrum-Teams mit FaST Agile, Flow-Signalen (Cycle Time, Lead Time) und Cloud-Native-Architektur auf GCP/Azure im You-build-it-you-run-it-Modell. Für ein Team übernahm ich interimistisch auch die Product-Owner-Verantwortung. Dazu gehörten international verteilte Freelancer, u.a. in der Türkei und auf Zypern, sowie technische Abstimmung mit Teamleads für GKE-nahe Plattformverantwortung.

Die Arbeit verschob den Fokus von Output-Steuerung zu besserer Delivery-Frequenz, höherer Team-Autonomie und klareren Golden Paths. Relevant ist daran nicht ein Framework, sondern dass Produktentwicklung auch in großer Remote-Skalierung steuerbar bleiben kann.

Parallel dazu habe ich AI früh in die tägliche Arbeit geholt: seit Februar 2023 durchgehender produktiver LLM-Einsatz (ab GPT-3.5) sowie eigene rollenbasierte Assistenten- und Agenten-Workflows in n8n (Assistant-Node inklusive Memory) für wiederkehrende Engineering-, Analyse- und Delivery-Aufgaben. Dazu kamen MCP-Anbindungen und Microsoft 365 Copilot (im Kern ein OpenAI-Modell mit Microsoft-Graph-Grounding) im Arbeitsumfeld sowie ein paar kleine Tests mit GitHub Copilot. Zusätzlich habe ich mit lokal betriebenen Modellen experimentiert, um Datenschutz-, Kosten- und Kontrollfragen praktisch zu bewerten. Das war kein Tool-Hype, sondern konkrete Arbeitsentlastung mit klaren Grenzen.

• Remote-Führung von 15 Scrum-Teams mit 100+ Entwicklern ohne zusätzliche Koordinationsschicht
• Führung des Agile-Coaches-Teams und Weiterentwicklung von Product-Ownership-, Flow- und Delivery-Arbeitsweisen
• Interimistische Product-Owner-Verantwortung für ein Team von Problemdefinition und Priorisierung bis Delivery und Betrieb
• FaST-Agile-Implementation: Flow-Signale, Team-Autonomie und Golden Paths
• Cloud-Native-Transformation (GCP/Azure): Kubernetes, CI/CD, Infrastructure-as-Code
• GitLab/GitLab CI und GKE-Kontext in der Plattform- und Delivery-Landschaft; GKE selbst lag operativ beim verantwortlichen Teamlead
• Microservices-Architektur: Spring Boot, Docker, Kubernetes, Service Mesh
• DevOps-Kultur: "You Build It, You Run It", Cypress-Tests, automatisierte Tests und Monitoring
• Compliance-Governance: erster PCI-DSS-4.0-Entwurf und regelmäßige Abstimmung mit Visa-Stakeholdern
• Verteilte Organisation: Einbindung international verteilter Freelancer und externer Kapazitäten in gemeinsame Qualitäts-, Review- und Delivery-Standards
• Product Thinking: outcome-fokussierte Entwicklung und User-Value-Messung
• Team Enablement: geteilte Verantwortung und crossfunktionale Zusammenarbeit
• AI in der eigenen täglichen Arbeit (persönliche Produktivität und Bewertung, kein teamweiter Rollout): Aufbau eigener rollenbasierter Assistenten- und Agenten-Workflows in n8n (Assistant-Node inklusive Memory) und durchgehender produktiver LLM-Einsatz seit Februar 2023 für meine Engineering-, Analyse- und Delivery-Aufgaben; ergänzt durch MCP-Anbindungen, Microsoft 365 Copilot, kleinere GitHub-Copilot-Tests und Experimente mit lokal betriebenen Modellen zur Bewertung von Datenschutz, Kosten und Kontrolle

• FaST Agile: Flow-Signale, Team-Autonomie und Outcome-Fokus
• Scrum: crossfunktionale Teams, Sprint Planning und Retrospektiven
• DevOps: Continuous Integration/Deployment, Cypress-Tests und Infrastructure-as-Code
• Product Thinking: User Value, Wirkungsmessung und iterative Entwicklung
• Team Enablement: geteilte Verantwortung, Shared Ownership und Golden Paths
• AI als Werkzeug: LLM- und Agenten-Workflows in der eigenen Arbeit dort, wo sie Delivery und Analyse messbar beschleunigen, mit bewusstem Blick auf Datenschutz, Kosten und Kontrolle (auch über lokal betriebene Modelle)