Ein Feld, in die Tiefe.
Ich arbeite am Delivery-System: wie Code vom Laptop eines Entwicklers in eine regulierte Produktion gelangt, nachweisbar. Alles Folgende gehört zu dieser einen Aufgabe und ist kein Menü getrennter Disziplinen.
Standardisierte, wiederverwendbare Pipeline-Komponenten, damit nicht jedes Team seinen Build neu erfindet. Security-Scanning, Tests und Deployment stecken in der Vorlage statt nachträglich angeflanscht zu werden.
Policy Gates, Artefaktkontrollen, SBOM und Release-Nachvollziehbarkeit — damit schnelles Ausliefern und das Bestehen eines Audits kein Widerspruch mehr sind.
DORA-Kennzahlen plus die Warte- und Liegezeiten, die sie erklären, verdrahtet in ein Dashboard, das Ihr Team behält. Genau diese Praxis paketiert das Engineering Intelligence Assessment.
KI-Agenten in CI/CD, Code-Review und Betrieb — mit den Kontrollen, mit denen eine regulierte Organisation weiterhin zeigen kann, was sich geändert hat und wer es freigegeben hat.
Die Systeme unter der Pipeline: Orchestrierung, Messaging, Storage und die Observability, die einen Incident kurz hält. Ich habe das produktiv betrieben, nicht nur entworfen.
Vier Wege hinein.
Eingebettet in Ihr Team, um die Delivery-Plattform gemeinsam zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben. So ist der Einsatz bei Raiffeisen aktuell aufgesetzt.
Fokussierte Arbeit an einem konkreten Blocker — einer Pipeline, einer Migration, einem Release-Prozess, dem niemand mehr traut.
Das Engineering Intelligence Assessment: Messung, Befunde und ein priorisierter Plan.
Ihr Team auf Stand bringen: Delivery-Plattform-Praxis, Supply-Chain-Kontrollen oder KI im Entwicklungsablauf.
Welches davon ist Ihr Problem?
Wenn Sie sich nicht sicher sind, ist das meist ein Zeichen dafür, dass das Assessment der richtige Anfang ist.