Matteo Villosio

Hallo Matteo! Du bist als Senior AI Engineer & Tech Lead zu Checkmk gekommen, um unseren KI-Bereich von Grund auf aufzubauen. Wie sah dein Onboarding aus und wie hast du deine ersten Wochen im Team erlebt?

Der Einstieg mit dem Ziel, einen KI-Bereich von Grund auf mit aufzubauen, hat das Onboarding besonders spannend gemacht. Ich habe Checkmk kennengelernt und gleichzeitig dabei geholfen herauszufinden, was wir bauen und wie wir arbeiten sollten.

Meine erste Priorität war es, das Produkt, die Menschen und die Probleme zu verstehen, die es wert sind, gelöst zu werden. Ich habe Erfahrung im Aufbau von KI-Systemen mitgebracht, und meine Kolleginnen und Kollegen brachten ein viel tieferes Verständnis für Monitoring und unsere Nutzer mit. Diese Perspektiven zusammenzubringen, war ein wichtiger Ausgangspunkt.

Was mich gereizt hat, war die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und gleichzeitig von Leuten mit viel Erfahrung zu lernen. Es gab eine Menge zu lernen, aber ich mag diese Phase: Fragen stellen, Menschen kennenlernen und herausfinden, wie die Dinge funktionieren.

Du leitest das Design und den Rollout der ersten KI-gestützten Produktfeatures von Checkmk und gestaltest die unternehmensweite Strategie über das AI Steering Committee mit. Wie sieht für dich ein typischer Projektzyklus aus – von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz?

Ich beginne gerne mit dem tatsächlichen Workflow von jemandem. Was versuchen die Leute zu tun? Wo verlieren sie Zeit? Was würde ihre Arbeit erleichtern? Das gibt uns eine konkrete Grundlage, an der wir eine Idee messen können.

Dann bauen wir einen kleinen Prototyp und testen die Annahmen mit realistischen Beispielen. Hier erfahren wir, ob der Ansatz nützlich ist, wo er scheitert und was nötig wäre, um ihn zuverlässig zu machen. Qualität, Antwortzeit, Kosten und Sicherheit beeinflussen das Design.

Ich bleibe durchgehend involviert – von der Architektur und Implementierung über Code-Reviews bis hin zur Auslieferung. Auf dem Weg arbeite ich mit Kolleginnen und Kollegen aus dem gesamten Unternehmen zusammen, um sicherzustellen, dass wir uns auf die richtigen Probleme konzentrieren und unser Wissen teilen.

Nach dem Rollout müssen wir verstehen, wie die Leute das Feature tatsächlich nutzen. Dieses Feedback verändert oft das, was wir als nächsten Schritt geplant hatten.

Mit deinem starken Hintergrund in Open Source und KI-Forschung – wie etwa der Entwicklung von Eris Forge – wie kanalisierst du experimentelle Technologien und GenAI-Trends in ein robustes, unternehmenstaugliches Monitoring-Produkt?

Ich probiere Dinge gerne selbst aus. Ich experimentiere in meinen eigenen Projekten mit Agenten, unter anderem um Teile meiner persönlichen Wissensdatenbank zu automatisieren. Dinge selbst zu bauen hilft mir zu verstehen, was funktioniert, wo es hakt und was für unsere Arbeit bei Checkmk nützlich sein könnte.

Dieses Experimentieren ist bei Checkmk wertvoll, weil es uns ein besseres Verständnis für Möglichkeiten und Grenzen gibt. Oft ist das nützlichste Ergebnis eines Experiments, eine Grenze frühzeitig zu erkennen.

Bei einem Monitoring-Produkt müssen wir verstehen, was passiert, wenn eine Antwort falsch ist, Informationen fehlen oder eine Eingabe unerwartet ist. Mein Interesse an Modellverhalten und Adversarial Testing fließt da direkt mit ein. Ich möchte, dass wir ambitioniert bei dem sind, was wir bauen, und präzise darin, worauf sich die Leute verlassen können.

Da du zwischen München und Aosta pendelst, bewegst du dich in einem flexiblen, hybriden Arbeitsumfeld. Wie unterstützt die remote-freundliche Kultur von Checkmk deinen täglichen Workflow und deine persönliche Work-Life-Balance?

Aosta ist ein wichtiger Teil meines Lebens. Ich liebe es, den Bergen nah zu sein, und eine Runde laufen zu gehen oder Zeit auf einem Trail zu verbringen, hilft mir, den Kopf frei zu bekommen. Diese Verbindung aufrechterhalten zu können, während ich mit dem Team in München arbeite, bedeutet mir sehr viel.

Ich schätze die Mischung aus konzentrierter Arbeit zu Hause und gemeinsamer Zeit vor Ort. Manche Aufgaben profitieren von ein paar ungestörten Stunden; andere Probleme lassen sich viel einfacher lösen, wenn man sich mit jemandem zusammensetzt und sie gemeinsam durchgeht.

Damit diese Balance funktioniert, braucht es auch Einsatz: Entscheidungen schriftlich festhalten, Leute einbinden und klar kommunizieren, woran man arbeitet. Für mich funktioniert Flexibilität am besten, wenn sie mit Vertrauen und einem gemeinsamen Verantwortungsgefühl einhergeht.

Cross-funktionale Teamarbeit ist bei Checkmk (mit über 250 Mitarbeitenden) entscheidend. Wie arbeitest du mit R&D, Product und Operations zusammen, um die KI-Befähigung im gesamten Unternehmen voranzutreiben?

Ein großer Teil meiner Arbeit besteht darin zu verstehen, wie unterschiedliche Leute an ein Problem herangehen. Product fängt vielleicht mit einem Kundenbedürfnis an und Engineering mit einer technischen Einschränkung. Diese Perspektiven gemeinsam durchzugehen, hilft uns bei der Entscheidung, was wir wie bauen.

Beim Thema KI-Befähigung arbeite ich besonders gern direkt mit Kolleginnen und Kollegen an ihren eigenen Aufgaben. Wir unterstützen alle unsere Entwickler durch Workshops, Pairing-Sessions und gemeinsame Dokumentation. Ein echtes Beispiel, gemeinsam durchzugehen, macht die Möglichkeiten und Grenzen viel greifbarer.

Wir haben außerdem einen Round Table, an dem wir KI-Fachzeitschriften und Forschungspapiere lesen und diskutieren, sowie einen Buchclub. Ich genieße dieses gemeinsame Lernen: zu hören, wie jemand anderes eine Idee interpretiert, sie gemeinsam zu hinterfragen und zu schauen, ob sie für unsere Arbeit nützlich sein könnte. Es gibt uns den Raum, über unsere unmittelbaren Projekte hinaus Neues zu entdecken und voneinander zu lernen.

Mit Blick auf die schnelllebige KI-Welt: Was macht das Engineering bei Checkmk einzigartig und welchen Rat würdest du künftigen Tech-Talenten geben, die sich für dein Team bewerben möchten?

Was ich faszinierend finde, ist die Chance, mit brandneuer Technologie an einem Produkt zu arbeiten, das einen festen Zweck hat und Nutzer, die sich darauf verlassen. Monitoring bietet dir konkrete Probleme, die es zu lösen gilt, und Kollegen mit tiefem Wissen über genau diese Probleme. Das macht es zu einem spannenden Ort, um KI zu entwickeln.

Mein Rat wäre: Baue etwas, das dir am Herzen liegt, und treibe es so weit voran, dass andere es nutzen können. Man lernt enorm viel, wenn man es erklären muss, unerwartete Eingaben abfangen, auf Feedback reagieren und das Ganze über längere Zeit pflegen muss. Ein kleines Projekt kann sehr viel darüber verraten, wie du denkst.

Ich würde die Leute auch dazu ermutigen , ihre Entscheidungen zu begründen und offen dafür zu sein, ihre Meinung zu ändern. Bei Checkmk schätzen wir Neugier, fundiertes technisches Urteilsvermögen und die Fähigkeit, gemeinsam mit Ungewissheit umzugehen.

Erinnerst du dich an ein besonders interessantes, spannendes oder schönes Erlebnis bei Checkmk? Wenn ja, kannst du uns davon erzählen?

Eines der schönsten Erlebnisse war das positive Feedback von Kunden und Nutzern zum Checkmk MCP. Man verbringt viel Zeit damit, sich durch die Details einer Sache zu arbeiten – direkt von Leuten zu hören, die das Ergebnis schätzen, fühlt sich daher richtig gut an.

Es ist besonders bereichernd, dieses Feedback mit dem Team zu teilen. Ein Release auf die Beine zu stellen, erfordert viele Menschen, und es ist eine schöne Erinnerung daran, was wir gemeinsam erreicht haben. Das ist einer meiner Lieblingsteile bei der Softwareentwicklung: zu sehen, wie die Leute reagieren, sobald sie es in den Händen halten.