Erfolgsgeschichten

Geschäftsbedarf

Ein gereiftes, hochwertiges Simulationsprodukt zur Modellierung mechanischer, thermomechanischer und strömungsphysikalischer Systeme sollte von einer monolithischen Architektur auf Microservices in AWS migrieren. Ziele: niedrigere Gesamtkosten für Endanwender und komplexe Simulationen auch ohne High-End-Workstation.

Vorgehen

Statt neue Teams aufzubauen, entschied sich Siemens für ein schnelles Re-Skilling der bestehenden Ingenieur:innen. Erfahrene C++-Expert:innen mit herausragender Produktkenntnis absolvierten unsere trainergeleiteten Cloud Academies mit Fokus auf Cloud-Grundlagen, Microservices-Design, DevOps & IaC, Observability und kostenbewusste Bereitstellung — strikt hands-on. Über zwei Jahre hinweg nahmen verteilte Kohorten aus Rumänien, Frankreich, Belgien und den USA in wöchentlichen Live-Blöcken und geführten Labs teil.

Ergebnisse

• Teams entwerfen und betreiben heute Lösungen auf AWS — von fortgeschrittenem C++ bis zur Cloud-Architektur.
• Modernisierte Delivery mit skalierbaren Simulations-Backends und verteilten Verarbeitungspipelines.
• Messbare Effekte direkt nach der Academy: schnellere Iteration, klarere Ownership und höhere Operabilität.

Stimmen der Teilnehmenden

„Der größte Gewinn für mich war, dass uns die Labs gezwungen haben, über ‘Monolith zerlegen’ hinauszugehen und Grenzen, Deployment und Observability wirklich zu codifizieren. Aus einer vagen Idee wurde ein funktionierender Slice mit IaC, Metriken und Alerts; eines unserer schweren Module habe ich in zwei Abenden mit den Kurs-Patterns neu aufgesetzt, und das Review lief ohne endlose Detaildebatten durch.“

— O. Saidou

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„Das Tempo war genau richtig: kurze Konzeptblöcke, dann Code-along und Pairing, anschließend ein ehrliches Review, in dem wir Entscheidungen mit Daten untermauern mussten. Die Checklisten zu API, Resilienz und Kosten haben unsere Entwürfe greifbar gemacht; eine Woche nach der Academy haben wir den ersten Service mit sauberen Alarmen und Runbook live gebracht.“

— D. Benoit

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„Gut fand ich, dass wir unser C++-Mindset nicht ‚weggeworfen‘ haben, sondern Cloud-Native-Denken darüber gelegt haben. Das Lab war nah an unserem Stack, die Patterns ließen sich übertragen: Pipeline gesplittet, asynchrone Worker mit Autoscaling und sauberes Tracing ergänzt — und endlich passte die Kostenkurve zu dem Durchsatz, den wir erwartet hatten.“

— B. Hopkins

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„Aus Management-Sicht war der Effekt sofort sichtbar: Die Lead-Time für Cloud-Changes ist gesunken, der On-Call wurde dank sinnvoller Alerts und Dashboards ruhiger, und die Teams schreiben Design-Docs, die zu dem passen, was wir tatsächlich betreiben. Das war unsere wertvollste Trainings-Investition seit Jahren — messbare Ergebnisse innerhalb von Wochen statt Quartalen; deshalb empfehle ich Edocti ausdrücklich als Bildungspartner.“

— V. Louisot, Technischer Manager

Kontext

Ab 2018 und über fünf Jahre hinweg führte Marelli spezialisierte Automotive-Akademien durch, um neue Teams in Cluj-Napoca schnell aufzubauen — einer Stadt, in der es damals nur wenige erfahrene Automotive-Softwareingenieur:innen gab. Jede Kohorte lief zweieinhalb Monate und kombinierte tiefe Theorie mit intensiver Praxis.

Curriculum-Highlights

• Embedded C und fortgeschrittenes C++; Betriebssysteme, RTOS und Echtzeit-Programmierung (auf QNX und realen Boards).
• AUTOSAR; Software Architecture & Design (Umsetzung in Enterprise Architect von Sparx Systems).
• Python; CANoe und weitere Vector-Tools; IoT; Embedded-Programmiertechniken.
• Serielle und Automotive-Protokolle: CAN, FlexRay, LIN etc.; Code für ein Instrument Cluster und für das Edocti-Fahrzeug.

Impact

Die Akademien brachten Kohorten hervor, die nicht nur bei Marelli, sondern später auch im lokalen Ökosystem hoch geschätzt wurden. Praktisch betrachtet half Edocti dabei, eine Automotive-Software-Community in Cluj-Napoca zu begründen und zu entwickeln. Neben Skills entstanden belastbare berufliche Beziehungen — Alumni treffen sich bis heute und erinnern sich gern an die gemeinsame Lernzeit.