Severin Lindenmann
Data & AI Engineer · Zürich, Schweiz
Ich baue Datenplattformen auf Databricks und Azure und bringe KI-Anwendungen von der Demo in den produktiven Betrieb.
Kurz zu mir
Seit über zehn Jahren arbeite ich dort, wo Daten, Software und Betrieb zusammenkommen — vom Informatiker EFZ über ein Studium in Data Science und Wirtschaft an der Hochschule Luzern bis heute als Data & DevOps Engineer in Zürich.
Was mich interessiert, ist der Teil nach dem Prototyp. Eine Pipeline, die im Demo-Notebook läuft, ist keine Datenplattform. Ein Agent, der im Workshop überzeugt, ist noch keine Anwendung, die man betreiben kann. Der Weg dorthin — Governance, Tests, Kosten, Monitoring, saubere Übergabe an ein Team — ist der Teil, den ich am spannendsten finde.
Woran ich arbeite
Datenplattformen & Lakehouse
Zentrale Datenplattformen auf Azure Databricks: Ingestion, Transformation, Modellierung, Governance. Delta Lake und Unity Catalog, Spark- und SQL-Workloads, eigene Python-Frameworks für Metadaten.
KI-Anwendungen & Agenten in Produktion
Der Schritt vom Prototyp zur betreibbaren Anwendung: Evaluation und Regressionstests für LLM-Systeme, Monitoring, Kostenkontrolle, Zugriffsschutz. Besonders in regulierten Umgebungen, wo „funktioniert meistens" nicht genügt.
DevOps & Delivery
CI/CD für Daten- und ML-Workloads, Infrastructure as Code, Test- und Deployment-Pipelines. Zunehmend agentisch: Coding-Agenten für Reviews, Tests, Migrationen und Dokumentation — Agentic DevOps als Lieferapparat, nicht als Schlagwort. Dazu Entwicklungsprozesse etablieren und ein Team so aufstellen, dass Releases langweilig werden.
Beiträge
Was ist eine AI Factory?
Die Definition, die sechs Stufen vom Autocomplete zur Dark Factory und was es braucht, um aufzusteigen.
orch: ticketbasierte Arbeit mit Agenten
Freigaben, Rückfragen mit Empfehlung und Belege statt Behauptungen: wie ich mit Coding-Agenten arbeite.
Zertifizierungen & Abschlüsse
Stationen
Über zehn Jahre in Data, Software und Betrieb — vom Rechenzentrum über Data Warehousing zur Databricks-Plattform. Die Teilzeit-Stationen 2022–2025 liefen parallel zum berufsbegleitenden Studium an der Hochschule Luzern.
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seit Sep 2025Data & DevOps Engineer / Consultant — ALTYCA, ZürichZentrale Datenplattformen auf Azure Databricks, CI/CD-Automatisierung, Migration von Qlik zu Power BI, Einführung von Entwicklungsprozessen und Tooling.
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Jan–Sep 2025Data Engineer — b.telligentData-Warehouse-Lösungen und ETL-Pipelines mit Databricks, Snowflake, Azure und Microsoft Fabric.
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2024–2025CTO & Full Stack Developer — Voicy AG TeilzeitVoice-First-Web-App für organisationale Selbstreflexion mit KI-gestützter Datenanalyse.
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2023–2025CTO & Data Scientist — Layer.swiss TeilzeitAufbau von Layer.swiss, einem Spin-off von Oberholzer Digital, für datengetriebene Business-Lösungen im KMU-Marketing.
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2022–2024Consultant — Oberholzer Digital TeilzeitDatengetriebene Strategien und Web-Analytics-Stacks für Kunden.
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2020–2022Application Manager — Screenimage Systems AGImplementierung von Digital-Signage-Software und Automatisierungslösungen.
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2013–2020System Engineer — Bechtle SchweizBetrieb und Weiterentwicklung von Systemen und Cloud-Diensten im Rechenzentrum, Lehre als Informatiker Systemtechnik EFZ.
Technologien
Projekte
Private Projekte neben der Arbeit — dort probiere ich aus, was mich technisch gerade beschäftigt, und lerne am schnellsten. Code und weitere Experimente liegen auf GitHub.
Fernscout — Reisetagebuch zum Selberhosten
Ein Open-Source-Reisetagebuch, das man selbst betreibt: Ort, Route, Fotos und Kosten pro Tag, festgehalten im eigenen Studio — optional mit einem eigenen Agenten oder dem eingebauten Assistenten als zweitem Zugang. Familie und Freunde lesen im Browser mit. Alles bleibt als JSON und Fotos in einem Ordner, der einem selbst gehört. → fernscout.ch · GitHub
HFT-Trading auf Polymarket & Hyperliquid
Eigene Trading-Infrastruktur für hochfrequente Strategien auf Polymarket und Hyperliquid: Marktdaten-Ingestion in Echtzeit, Order-Execution mit knappen Latenzbudgets, Risk-Limits und durchgängiges Monitoring. Ein Testfeld dafür, wie ein System aussieht, das rund um die Uhr unbeaufsichtigt laufen muss.
Swiss AI Weeks — Banking Client Simulation
Synthetische Banking-Datensätze und Personas, um KI-Systeme zur Betrugserkennung und Kundenanalyse unter realistischen Bedingungen zu testen. Szenario-Engine für konfigurierbares Kundenverhalten. → GitHub
Vertrags-Generator
KI-gestützte Plattform zur Erstellung rechtsgültiger Verträge — verschlüsselt, mit digitaler Signatur. Für mich vor allem eine Studie darüber, was eine KI-Anwendung braucht, um in einem rechtlich heiklen Umfeld tatsächlich betrieben werden zu können: nachvollziehbare Generierung, saubere Vorlagen, Prüfbarkeit.
LoRa IoT — Segelboot-Sensor
Selbstgebauter Low-Power-Sensor für GPS, Temperatur und Feuchtigkeit, mit Live-Tracking über LoRa und Web-Dashboard.
Kontakt
Sie bauen an einer Datenplattform oder daran, KI-Anwendungen in den Betrieb zu bringen? Über fachlichen Austausch dazu freue ich mich jederzeit — auch ohne konkreten Anlass.
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