Produktionsarchitektur für Versicherungs-, Energie- und Handelssysteme.Produktionsarchitekturfür Versicherungs-, Energie- und Handelssysteme.

Elysian Systems · Principal Architecture & Production Engineering

Wir konzipieren und verantworten regulierte, echtzeitnahe und datenintensive Systeme, in denen Korrektheit, Risiko und Verfügbarkeit geschäftskritisch sind.

Versicherungsmodernisierung, Solvency-II- / IFRS-17-Frameworks, Python-Datenplattformen, KI-gestützte Entwicklung und produktive Infrastruktur für automatisierten Handel.

Dušan Krovinović

Ehemaliger CIO · Enterprise Architect · Principal Engineer · 30 Jahre

Verfügbar · B2B

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B2B-Verträge
Remote EU-weit/weltweit
Versicherungsmodernisierung
Python-Datenplattformen
Principal Architect
Fractional CTO
Ehemaliger CIO · 30 Jahre

Leistungsmodell

Für Organisationen, die Systeme modernisieren, in denen Domänenregeln, Legacy-Plattformen, Daten, Risiko und Produktionszwänge zusammenkommen.

Leistungsschwerpunkt

Einsatzfelder

Policenverwaltung, Underwriting, Billing, Claims, Provisionen, Rückversicherung, Solvency II / IFRS 17, aktuarielle und versicherungsbezogene Datenplattformen

Architektur für Versicherungsmodernisierung

Elysian Systems unterstützt die Modernisierung von Lebensversicherungsplattformen, regulatorischen Frameworks, aktuariellen Umsystemen, Claims, Provisionen, Rückversicherung und Versicherungsdatenplattformen, ohne die operative Kontinuität zu gefährden.

Versicherungsmodernisierung besprechen

Einsatzfelder

Energie- und Handelsplattformen, Markt- und Zeitreihendaten, Prognosen, Bewertung, P&L, Risikokontrollen, PostgreSQL, Azure, Kubernetes

Architektur für Energie-, Handels- und Datenplattformen

Elysian Systems entwirft Python-zentrierte Plattformen für Energie- und Handelsdomänen, einschließlich Marktdaten, Prognosen, Bewertung, P&L, produktivem ML, Live-Ausführungsinfrastruktur und cloud-nativen Betriebsmodellen.

Datenplattform besprechen

Einsatzfelder

Architektur-Governance, Modernisierungs-Roadmaps, Vendor-Entscheidungen, Teamführung, Einführung KI-gestützter Entwicklung

Fractional CTO / Principal Architect

Elysian Systems bietet Architektur-Governance auf Senior-Level, technische Strategie, Vendor- und Plattformentscheidungen, Modernisierungs-Roadmaps, die Einführung KI-gestützter Entwicklung sowie Mentoring für Produkt- und Plattformteams.

Advisory besprechen

Systeme im Betrieb6 Systeme

Kernplattformen für Versicherung und Regulierung

Lebensversicherungsverwaltung · Solvency II · IFRS 17

produktiv

Langjährige technische Verantwortung und Weiterentwicklung eines zentralen Lebensversicherungs-Administrationssystems auf Amarta/FIS mit 100.000+ verwalteten Policen über klassische, fondsgebundene, Renten-, Kapital- und Risikoprodukte hinweg. Die Arbeit umfasste Bestandsführung, Prämien, Leistungsfälle, Provisionen, Rückversicherung, Underwriting, Data-Warehouse-Workloads und zugehörige operative Prozesse. Ein separates C#-Framework bildete die technische Grundlage für Solvency-II- / IFRS-17-Anwendungen; die versicherungsmathematischen Berechnungen wurden von Aktuariatsteams umgesetzt.

Kontext: Produktives Lebensversicherungs-Kernsystem · regulatorische Frameworks · 100.000+ Policen
Rolle: Principal Architect · Verantwortung für Kernsysteme · C#-Framework für Regulierung

Core modules

Vollständiger Kernbereich

100K policies

100.000+ Policenverwaltung

Datenplattform für Energiehandel und Risiko

Python · Energie · Gas · Futures · P&L · Risiko

produktiv

Python-basierte Datenplattform für Energieportfolios, Gas, Futures und Beschaffungsprozesse, von Elysian Systems End-to-End entworfen und umgesetzt. Das System unterstützt Importe, Preise, Trades, Hedges, Mark-to-Market, Realisierung, Company-/Book-/Trader-Berechnungen, P&L-Reporting, Risikolimits, operative Kontrollen und Benachrichtigungen in einem wiederholbaren produktiven Berechnungsprozess.

Kontext: Produktiv · Energiehandelsprozesse · Supply-P&L · Risiko- und Limitmanagement
Rolle: Architektur · Python-Implementierung · Verantwortung für Data Warehouse und Berechnungsengine

Python-built

Data Warehouse und Berechnungsengine

P&L + risk

Hedging, Limits, Reporting

Flexibilitäts- und industrielle Energieplattform

Azure · Event Hub · IoT · Kubernetes

produktiv

Plattformarchitektur für industrielle Flexibilität, Smart-Energy-Betrieb, Telemetrie-Ingestion, Marktintegration, Fahrplanung, Abrechnung, REMIT-Meldungen, Analytics, Optimierung und Kubernetes-basierte Deployments. Das System verbindet Industrieprotokolle, Markt-APIs, Zeitreihendienste und operative Workflows zu einer produktiven Plattform.

Kontext: Industrielle Energie · Echtzeit-Telemetrie · Flexibilitätsbetrieb
Rolle: Principal Architect · Plattformdesign · Beratung für produktive Deployments

Multi-protocol

MQTT, OPC-UA, Modbus, DLMS, REST

Kubernetes HA

Resiliente Deployment-Architektur

Hundreds DB tx/sec

Produktiver PostgreSQL-Plattform-Workload

ML-Plattform für Energieprognosen

Python · Modell-Lifecycle · Zeitreihen · Prognose-Workloads

produktiv

Spezifikation und Architektur einer Python-Plattform, die Modelle registriert, Modellinstanzen und Parameter verwaltet, Training und Prognosen plant, Zeitreihenergebnisse speichert, produktive Ausführung überwacht und Prognose-Workloads über 200+ Modellinstanzen und rund 2 Mio. Prognosen pro Jahr unterstützt.

Kontext: Produktives ML · 200+ Modellinstanzen · ~2 Mio. Prognosen/Jahr
Rolle: Plattformarchitekt · Modell-Lifecycle und Python-Framework-Design

200+

Skalierung der Modellinstanzen

~2M/year

Erzeugte Prognosewerte

Produktives RL-Handelssystem

Python · Reinforcement Learning · Kraken Spot und Futures

produktiv

Live betriebenes SOL/USD-Spot- und Futures-Handelssystem auf Kraken, End-to-End in Python entworfen und implementiert. Dazu gehören Daten-Ingestion, Rekonstruktion des Level-2-Orderbuchs, CRC32-Datenprüfung, Walk-Forward-Validierung, Regime Switching, unabhängige Risikoschichten, serverseitige Stops, Dead-Man-Switch, Hot Reloads von Modellen und monatliche Retrain-Freigaben.

Kontext: Live auf Kraken · Spot und Futures · reales Kapital
Rolle: Systemarchitektur · Python-ML-Implementierung · produktiver Betrieb

18 months

Entwicklungsdauer

Live spot + futures

Produktionsstatus

Adaptive KI-Orchestrierung

Python · Multi-LLM · persistenter Memory-Layer · lokale Inferenz

aktiv

Python-basierte KI-Automatisierungsplattform für mehrstufige Workflows mit kognitiver Moduswahl, episodischem Memory-Layer in PostgreSQL und Qdrant, Multi-LLM-Ausführung, Workflow-Engine, Tool Registry sowie Deployment-Pfaden für lokale, Docker- oder Kubernetes-Umgebungen. Gelernte Muster können von teurem Reasoning in kostengünstigere lokale Ausführung überführt werden.

Kontext: Aktive Nutzung · KI-Automatisierung · Memory-basierte Workflows
Rolle: Architektur · Python-Implementierung · Memory- und Orchestrierungsdesign

PostgreSQL + Qdrant

Persistenter episodischer Memory-Layer

Cost-aware routing

Premium-, strategische und lokale Ausführung

Architektur

Wie komplexe Systeme im Betrieb zuverlässig werden.

Über Versicherung, Energie, Handel, ML und KI-Automatisierung hinweg gilt derselbe Grundsatz: Domänenregeln präzise erfassen, Daten und Berechnungslogik sauber strukturieren und das System anschließend beobachtbar, testbar, bereitstellbar und für das Team verlässlich nutzbar machen.

Domänenlogik

Geschäftsregeln
Datenverträge
Grenzfälle
Verantwortungsgrenzen

Engineering-Kern

Python
C# · PL/SQL
Oracle · PostgreSQL · Azure · Kubernetes
Event-Pipelines · Zeitreihen

Produktiver Betrieb

Validierung
Monitoring
Deployment-Gates
Team Enablement

Betriebsergebnisse

Was die Arbeit im Betrieb verändert.

Das Ergebnis sind Kontinuität, Korrektheit, Automatisierung, Risikokontrolle, Live-Betrieb und Teams, die das System weiter verbessern können.

01
Kontinuität im Versicherungskern
Kontinuität und Weiterentwicklung für ein Amarta/FIS-Lebensversicherungs-Administrationssystem mit 100.000+ Policen über klassische, fondsgebundene, Renten-, Kapital- und Risikoprodukte hinweg. Über viele Jahre unterstützte die Plattform die Einführung neuer und innovativer Versicherungsprodukte, während Bestandsführung, Prämien, Leistungsfälle, Provisionen, Rückversicherung, Underwriting, Data-Warehouse-Workloads und Betrieb stabil blieben.
100.000+ Policen
02
Grundlage für regulatorische Frameworks
C#-Framework als technische Grundlage für Solvency-II- / IFRS-17-Anwendungen, getrennt von den versicherungsmathematischen Berechnungen, die von Aktuariatsteams umgesetzt wurden.
S2 / IFRS 17
03
Energiehandel und Risikoautomatisierung
Python Data Warehouse und Berechnungsengine machten Gas, Futures, Supply-P&L, Hedging, Mark-to-Market, Risikolimits, Kontrollen und Benachrichtigungen im produktiven Betrieb wiederholbar.
P&L + Risikokontrollen
04
Produktive ML-Prognosen
Die Modell-Lifecycle-Architektur unterstützt Registrierung, Training, Prognosen, Parameter, Zeitreihenergebnisse, Monitoring, Alerting und rund 2 Mio. Prognosen pro Jahr.
~2 Mio./Jahr
05
Risikokontrollierte Live-Ausführung
Live-Betrieb auf Kraken mit Datenprüfung, Walk-Forward-Validierung, unabhängigen Risikokontrollen, Deployment-Gates, Dead-Man-Sicherheit, Hot Reloads, Retraining und Monitoring.
Live auf Kraken
06
Adaptive KI-Automatisierung
Memory-basierte KI-Orchestrierung leitet Aufgaben anhand von Historie, Erfolgsraten, Fehlern und Komplexität zwischen Premium-LLMs, strategischer Planung und lokaler Ausführung weiter.
Kostenbewusstes Routing

Externe Perspektive

Stimmen aus dem Senior-Management

Kurze Referenzen aus Versicherung, Finanzwesen, Energie und regulierten Systemumfeldern.

Edvard Šimec

Direktor für Informationstechnologie und Geschäftsbetrieb · Generali Slovenija

Versicherung · Lebensversicherung · Back-Office-Systeme

Mit Dušan arbeite ich seit vielen Jahren ausgesprochen erfolgreich an der Pflege eines unserer zentralen Back-Office-Systeme zusammen. Ihn zeichnen ein fundiertes Verständnis des Versicherungswesens, insbesondere der Lebensversicherung, sowie eine breite Kenntnis des gesamten IT-Spektrums aus, von Architektur und Business-Analyse bis hin zur Entwicklung. Seine Fachkompetenz und Zuverlässigkeit tragen wesentlich zur Stabilität und kontinuierlichen Weiterentwicklung unserer Lösungen bei.

Serge Runge

Enabling Manager Flexibilitätsvermarktung · enercity

Flexibilitätsvermarktung · Direktvermarktung · Energieoptimierung

Was Dušan wirklich auszeichnet, ist sein tiefgreifendes Verständnis dafür, wie sich Software im Energiesektor weiterentwickelt. Anlageneigentümer, Betreiber und Händler erwarten White-Box-Lösungen, technologiegetrieben und darauf ausgelegt, die Nutzer zu einer aktiveren Mitwirkung zu befähigen. Dušan hat uns dabei unterstützt, eine Softwarearchitektur zu etablieren, die kritische Komponenten im Asset-Management und in der Multi-Markt-Optimierung leicht konfigurierbar und erweiterbar macht. Das schafft eine stabile Grundlage für zentrale Anwendungsfälle und lässt zugleich Raum für eine gewisse Co-Entwicklung.

Dr. Darko Medved

Gründer / Geschäftsführer, JMD Consulting

Versicherung · Aktuariat · regulierte Systeme

Dušan durchdringt die Tiefe moderner Versicherungssysteme. Er konzipiert komplexe Lösungen, in denen Geschäftsregeln, versicherungsmathematische Logik, aufsichtsrechtliche Anforderungen, Daten und langfristige Wartbarkeit zusammenspielen müssen. Seine Arbeit spiegelt ein fundiertes Verständnis sowohl des Versicherungsfachs als auch produktiv eingesetzter Technologie wider.

Jožica Palčič

Vorstandsvorsitzende · Sava Infond

Finanzdienstleistungen · Governance · operative Steuerung

Dušan ist nicht nur ein versierter technischer Architekt, er versteht auch die Führungsperspektive hinter geschäftskritischen Systemen. Er strukturiert Technologie so, dass sie Geschäftskontinuität, operative Steuerung und eine souveräne Entscheidungsfindung trägt.

Nigel Gardner

Business Development Executive · Charles Taylor InsureTech

Lebensversicherungstechnologie · Policenverwaltung · Versicherungsplattformen

Ich habe mit Dušan im Bereich Lebensversicherungstechnologie zusammengearbeitet und schätze seine Kombination aus Fachwissen, technischer Tiefe und Umsetzungsstärke. Er versteht, wie komplexe Policenverwaltungs- und Versicherungsplattformen in realen Kundenumgebungen funktionieren müssen.

About the operator

Dušan Krovinović

Ehemaliger CIO · Enterprise Architect · Principal Engineer · 30 Jahre

30 Jahre · ehemaliger CIO · Python/SQL-Systeme · Versicherung, Energie, Handel, KI · produktionsorientiert

Ehemaliger CIO, Enterprise Architect, PMO Lead, Product Manager und Lead Developer mit 30 Jahren Erfahrung in Systemen, in denen Ausfälle teuer sind: Lebensversicherungsverwaltung, regulatorische Frameworks, Python-Datenplattformen, industrielles IoT, produktives ML, Live-Marktausführung und KI-gestützte Engineering-Workflows.

Fokus: Domänenkomplexität in Systeme übersetzen, die im produktiven Betrieb korrekte Ergebnisse liefern, und Teams mit Workflows zurücklassen, die sie dauerhaft nutzen können.

Benötigen Sie erfahrene technische Verantwortung für ein System, in dem Korrektheit, Risiko und Betriebskontinuität entscheidend sind? Gerne besprechen wir Ihr Vorhaben.

Principal Architect · Python-Datenplattformen · regulierte Systeme · produktive KI · Live-Trading-Infrastruktur.

Kontakt aufnehmen LinkedIn

dkrovinovic@elysian-systems.com

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