Mahabub Akram - Teamleiter – Engagement & Relevanz

Kirchdorf an der Amper, Deutschland

Erfahrungen

Aug. 2023 - Bis heute

2 Jahren 5 Monaten

München, Deutschland

Teamleiter – Engagement & Relevanz

OLX eCommerce

Führung eines funktionsübergreifenden Squads aus Backend-, Frontend- und ML/Data-Ingenieuren, dabei Balance zwischen operativer Mitarbeit (Architektur, Codierung, Reviews) und Teamführung (Mentoring, Priorisierung des Backlogs, Abstimmung der Roadmap).
Konzeption und Umsetzung von ML-basierten Such- und Discovery-Funktionen, darunter Learning-to-Rank (LTR), Query Expansion und Vektor-Suche, was die Relevanz der Ergebnisse und das Nutzerengagement verbesserte.
Implementierung von Personalisierungs- und Empfehlungspipelines unter Nutzung von Verhaltensdaten und Segmentierung zur Steigerung der Kundenbindung und des Customer Lifetime Value.
Einführung datengetriebener Prozesse und Aufbau von A/B-Testing- und Experimentier-Workflows (Odyn, MLflow), um die Auswirkungen von Features auf CTR, NDCG und Conversion zu messen.
Verantwortung für die Architektur und Roadmap des Squads, Modernisierung der Services durch cloud-native Microservices und eventgesteuerte Systeme (AWS, Pulumi, Terraform) zur Steigerung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
Erhöhte Zuverlässigkeit und operative Exzellenz durch Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic), Incident Management und Post-Mortems, die Ausfallzeiten bei Kundendienstleistungen verringerten.
Mentoring und Unterstützung von Ingenieuren, Förderung des technischen Wachstums, der Zusammenarbeit und einer kundenorientierten Denkweise durch regelmäßiges Feedback, Coaching und Code Reviews.
Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Forschern und Stakeholdern, um Kunden-Insights in technische Lösungen umzusetzen, die Discovery, Engagement und Kundenbindung verbesserten.
Untersuchung von Anwendungsfällen für Generative AI/LLM (GPT-4, LangChain, RAG), Prototyping intelligenter Assistenten und personalisierter Discovery-Workflows, die die Nutzerzufriedenheit steigerten.
Erzielt greifbare Ergebnisse: Steigerung des Engagements durch Personalisierung, Beitrag zum Umsatzwachstum und Verringerung von Vorfällen durch Integration von Resilienz und Observability.

Apr. 2022 - Juli 2023

1 Jahr 4 Monaten

München, Deutschland

Lead Engineer – Relevanz & Engagement

OLX eCommerce

Tätigkeit als Lead Engineer mit praktischer Verantwortung für Design und Entwicklung von ML-gesteuerten Discovery-, Empfehlungs- und Engagement-Services, die Millionen täglicher Nutzer in 12 europäischen Märkten versorgen.
Führung und Implementierung zentraler Funktionen: Learning-to-Rank (LTR)-Modelle, semantische Query Expansion, Vektor-Embeddings und personalisierte Ranking-Pipelines zur Verbesserung von Discovery, Retention und Engagement.
Aufbau und Erweiterung von Experimentier-Frameworks und A/B-Testing-Pipelines (MLflow) zur Bewertung von Verbesserungen in Suche und Empfehlung mit belastbaren Metriken (CTR, NDCG, Conversion).
Verantwortung für die Architektur-Roadmap im Bereich Discovery und Engagement, Migration von Legacy-Monolithen zu cloud-nativen Microservices und eventgesteuerten Systemen (AWS, Kubernetes, Terraform) zur Unterstützung von annähernd Echtzeit-ML-Inferenz im großen Maßstab.
Beitrag von Code und Review kritischer Komponenten, Gewährleistung von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Best Practices im Search Engineering und in der Bereitstellung von ML-Modellen.
Mentoring von Ingenieuren und technischen Führungskräften, Anleitung in Entwicklung, Experimentierdesign und resilienter Architektur; enge Abstimmung mit Produktmanagern, Stakeholdern und Data Scientists, um Geschäftsziele in technische Lösungen zu übersetzen.
Erzielte messbare Ergebnisse: +13,7 % Umsatzsteigerung auf dem Marktplatz durch ML-verbesserte Relevanz-Funktionen und –30 % weniger Zwischenfälle durch Integration von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic) und resilientem Systemdesign.

Apr. 2020 - März 2022

2 Jahren

München, Deutschland

Teamleiter Engineering – Depot Banking & Discovery Platform

Union Investment

Leitung und Aufbau einer funktionsübergreifenden Organisation aus Software- und ML-Ingenieuren, dabei Balance zwischen operativer technischer Führung (Architektur, Code-Reviews, Prototyping) und strategischer Leitung (Teamentwicklung, Abstimmung mit Stakeholdern, Delivery-Roadmaps).
Verantwortung für die Modernisierung mission-kritischer Banking-Plattformen (Depot, Banking Workspace, Integration Services), Migration von Monolithen zu cloud-nativen Microservices und eventgesteuerten Architekturen auf OpenShift, Sicherstellung von regulatorischer Resilienz, Skalierbarkeit und hoher Verfügbarkeit.
Einsatz fortschrittlicher Analysen, Tracking-Daten und A/B-Testing, um Kundenverhalten zu verstehen, User Flows zu optimieren und Zufriedenheitswerte entlang der B2B- und B2C-Kundenreise zu verbessern.
Entwurf von Such- und Retrieval-Services, Optimierung von Ranking und Relevanz bei hochvolumigen Finanzdatenabfragen mittels ElasticSearch, NLP und ML-Modellen.
Innovation mit AI/ML für Kundenengagement und Personalisierung, Aufbau von Pipelines mit MLflow, Airflow und Kafka zur Ermöglichung von Predictive Modeling, personalisierten Empfehlungen und intelligenter Entscheidungsunterstützung.
Stärkung von Zuverlässigkeit und operativer Exzellenz durch Einführung SLA/SLO-gesteuerter Observability, strukturiertes Incident Management und Third-Level-Support; Reduzierung der Ausfallzeiten um 20 %, was Vertrauen und Loyalität in kritischen Banking-Services erhöhte.
Etablierung von Governance- und Compliance-Frameworks durch Integration von Secure SDLC, Dependency Scanning und CI/CD-Pipelines (GitLab CI, Jenkins), um vorhersehbare, auditierbare und sichere Lieferungen in einem regulierten Finanzumfeld zu gewährleisten.
Mentoring und Entwicklung von Senior Engineers und Team Leads, Förderung von Ownership, technischer Exzellenz und kundenorientiertem Denken; Einführung von Karriereentwicklungsrahmen und Peer-Learning-Praktiken zur Skalierung der Führungskompetenz.
Enge Zusammenarbeit mit Finance-, Risk-, Marketing- und Product-Stakeholdern, um Geschäftsziele und Compliance-Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen; Sicherstellung der Zustimmung für AI-getriebene Engagement-Strategien und Plattform-Updates.
Sofortige Wirkung und langfristige Innovation erzielt: Initiierung von Explorationsarbeiten zu semantischer Suche, Personalisierung und AI-optimierten Customer Journeys zur Zukunftssicherung der Plattformen.

Nov. 2017 - März 2020

2 Jahren 5 Monaten

München, Deutschland

Lead Engineer – B2B eCommerce

MAN Truck & Bus SE (Volkswagen Group)

Leitung der Einrichtung und Inbetriebnahme einer stark frequentierten B2B-eCommerce-Plattform für After-Sales und Ersatzteile, Ermöglichung digitaler Auftragsverwaltung, erweiterter Teilekatalogsuche und nahtloser ERP/CRM-Integration im VW/MAN-Service-Netzwerk.
Entwurf und Implementierung wesentlicher Such- und Discovery-Funktionen mit Java (Spring Boot), Python und ElasticSearch, um skalierbare, zuverlässige und intuitive Erlebnisse für Unternehmenskunden zu liefern.
Optimierung von Suchmaschinen-Ranking und Relevanz durch Nutzung von Tracking-Daten, Analysen und Nutzerverhaltenssignalen; Einsatz von NLP-Techniken (semantische Suche, Entity Recognition) und ML-Modellen (TensorFlow, scikit-learn) für Personalisierung und Query-Verständnis.
Migration von Legacy-Monolithen zu cloud-nativen Microservices, Deployment auf AWS, Docker, Kubernetes; Einführung von eventgesteuerten und Service-Patterns zur Sicherstellung von Skalierbarkeit, Compliance und langfristiger Wartbarkeit.
Aufbau operativer Exzellenz in einer stark frequentierten eCommerce-Umgebung: Etablierung strukturierter Incident-Management- und Third-Level-Support-Prozesse, Einführung von Observability (SLA/SLO-Dashboards, proaktives Monitoring) und Reduzierung der MTTR um 25 %.
Bereitstellung von Mentoring und technischer Führung für Ingenieure, Förderung von Wachstum durch Code Reviews, Karriereentwicklungspfade und Peer-Learning-Sessions; Etablierung einer starken Kultur von Ownership, Zusammenarbeit und konsistenter Lieferung.
Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Data Scientists und strategischen Partnern (RIO, Scania, Harman) zur Abstimmung von eCommerce-, Such- und AI/ML-Lösungen auf Kundenbedürfnisse und Branchen-Roadmaps.

Apr. 2016 - Okt. 2017

1 Jahr 7 Monaten

München, Deutschland

Senior Software Engineer / Consultant

ARS Consulting → IBM

Entwicklung von Enterprise-Webanwendungen (IBM License Management Tool, Datev e-Termin) mit Angular, Node.js und Python/Django.
Unterstützung von Beratungsprojekten durch skalierbares, sicheres Lösungsdesign und Integrationen.

Aug. 2014 - März 2016

1 Jahr 8 Monaten

München, Deutschland

Engineering-Leiter – E-Commerce-Startup

Combyne GmbH

Skalierte das Engineering-Team von Seed bis Series A und lieferte die zentralen ERP-/E-Commerce-Funktionen.
Führte modulare Frameworks und Automatisierung ein, um Zuverlässigkeit und Veröffentlichungsfrequenz um 30% zu steigern.

Juli 2012 - Okt. 2013

1 Jahr 4 Monaten

Dhaka, Bangladesch

Softwareentwickler

Tiger IT LTD

Entwickelte biometrische Erkennungsmodule (Finger- & Handvenen-AFIS) mit 98,7% Genauigkeit für hochsichere Ausweisprogramme.

Zusammenfassung

Technische Führungskraft mit über 13 Jahren Erfahrung im Aufbau von stark frequentierten Plattformen, in Relevanz und Discovery sowie in Lösungen für Kundenengagement. Nachgewiesene Fähigkeit, Squads zu führen und Ingenieure zu betreuen, während ich aktiv zur Architektur, Codierung und zu Experimenten beitrage. Erfahren in Suchrelevanz, Personalisierung und KI/ML-gesteuerten Funktionen und versiert im Einsatz von A/B-Tests und Analysen zur Steuerung von Produktentscheidungen. Geübt darin, technische Tiefe mit geschäftlicher Ausrichtung zu verbinden und dabei Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und messbare Auswirkungen auf Engagement, Kundenbindung und Umsatz sicherzustellen. Motiviert, datengetriebene Kundenerlebnisse und widerstandsfähige Engineering-Praktiken voranzutreiben, kontinuierliche Verbesserung zu fördern und langfristig Wert zu schaffen.

Fähigkeiten

Ki/ml/generative Ki: Generative-ki-anwendungen, Llms (Gpt-4, Llama), Huggingface, Pytorch, Tensorflow/keras, Peft, Langchain, Langgraph, Langfuse, Guardrails.ai, Rag-pipelines (Faiss, Pgvector, Chromadb), Vektor-datenbanken, Conversational Ai, Agentic Ai, Fine-tuning, Prompt-engineering, Llmops, Mlops
Programmierung: Python (Fastapi, Pytorch, Ml/ai), Node.js/typescript, Java (Spring Boot), Golang, C/c++, Angular, React
Cloud & Infrastruktur: Aws, Azure, Gcp, Kubernetes, Docker, Openshift, Terraform, Argocd, Helm, Ci/cd (Github Actions, Gitlab Ci, Jenkins), Devsecops, Infrastructure-as-code, Ssdlc
Daten & Plattformen: Apache Airflow, Databricks, Dbt, Snowflake, Mlflow, Whylabs, Langsmith, Bloomberg-daten-feeds, Rest/graphql-apis
Beobachtbarkeit: Prometheus, Grafana, Dynatrace, Datadog, Newrelic, Honeycomb, Itsm
Engineering-praktiken: Secure Sdlc, Dependency Scanning, Static Code Analysis, Automated Testing, Domain-driven Design, Event-driven Architecture, Agile Delivery, Sla/slo, Dora-metriken
Ki-transformation & Strategie: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Generative Ki, Llm, Große Sprachmodelle, Conversational Ai, Multi-agenten-systeme, Ki-strategie, Ki-roadmap, Ki-einführung, Ki-kompetenz, Digitale Transformation, Datengetriebene Transformation, Ki-enablement, Ki-governance, Verantwortungsvolle Ki, Ethische Ki, Fairness, Bias-minderung, Transparenz, Compliance, Dsgvo, Datenschutz, Enterprise-ki, Ki-skalierung, Pilot-to-production, Mvp-to-production, Ki-wertschöpfung, Roi, Ki-kpis, Ki-metriken, Performance-monitoring, Model-monitoring, Model-governance, Mlops, Llmops
Ki-plattformen & Tools: Mlflow, Databricks, Airflow, Tensorflow, Pytorch, Scikit-learn, Huggingface, Langchain, Vektor-datenbanken, Rag, Pgvector, Faiss, Knowledge Bases
Prozess & Automatisierung: Workflow-automatisierung, Prozessautomatisierung, Neugestaltung Von Geschäftsprozessen, Ki-integration, Optimierung Von Geschäftsprozessen, Change Management, Abstimmung Mit Stakeholdern, Bereichsübergreifende Zusammenarbeit, Business-it-angleichung, Produktmanagement, Programmmanagement, Agile, Scrum, Safe, Iterative Lieferung, Continuous Delivery, Ci/cd, Devops, Devsecops
Cloud & Betrieb: Cloud-plattformen (Aws, Azure, Gcp), Kubernetes, Docker, Terraform, Argocd, Openshift, Microservices, Event-driven Architecture, Echtzeit-inferenz, Skalierbare Ki-systeme, Resilienz, Hohe Verfügbarkeit, Beobachtbarkeit, Monitoring, Prometheus, Grafana, Dynatrace, Newrelic, Datadog, Secure Sdlc, It-strategie, Innovationsmanagement, Neue Technologien, Lieferantenmanagement, Ki-plattformen, Ki-tools, Finops, Kostenoptimierung, Cloud-governance, Effizienzsteigerung, Produktivitätssteigerung
Kunden & Produkt: Kundenerlebnis, Nutzerbindung, Suche Und Empfehlung, Personalisierung, Ranking-algorithmen, A/b-tests, Experimentier-frameworks, Datenengineering, Daten-pipelines, Etl, Data Lake, Data Warehouse, Sql, Python, Typescript, Java, Jvm, React, Node.js
Führung & Enablement: Führung, Personalführung, Talententwicklung, Teamerweiterung, Mentoring, Coaching, Karriereentwicklungsmodelle, Kulturaufbau, Ki-evangelismus, Ki-befürwortung, Schulung, Enablement-programme, Organisationswandel, Kommunikation, Vision, Strategie, Umsetzung, Wertschöpfung
Domäneninteressen: E-mobilität, Nachhaltige Mobilität, Ki Im Gesundheitswesen, Healthtech, Patientenversorgung, Workflow-vereinfachung

Erfahrungen

Teamleiter – Engagement & Relevanz

OLX eCommerce

Lead Engineer – Relevanz & Engagement

OLX eCommerce

Teamleiter Engineering – Depot Banking & Discovery Platform

Union Investment

Lead Engineer – B2B eCommerce

MAN Truck & Bus SE (Volkswagen Group)

Senior Software Engineer / Consultant

ARS Consulting → IBM

Engineering-Leiter – E-Commerce-Startup

Combyne GmbH

Softwareentwickler

Tiger IT LTD

Zusammenfassung

Fähigkeiten

Sprachen

Ausbildung

Technische Universität München (TUM)

M.Sc. Informatik · Informatik · München, Deutschland

North South University

B.Sc. Informatik · Informatik · Dhaka, Bangladesch

Zertifikate & Bescheinigungen

Azure Gen AI Associate

Microsoft Azure

Generative AI With Large Language Models

DeepLearning.AI

Supervised Machine Learning

Stanford/DeepLearning.AI

AWS Certified Cloud Practitioner

TOGAF

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