Thorsten B.-Senior Software Engineer

traigo ist die digitale Plattform von VTG für Bahnlogistik und Flottenmanagement. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Events nahezu in Echtzeit und stellt operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa bereit.

Als Teil von Team Customer Selfcare habe ich an Design, Implementierung, Optimierung und Betrieb großer Backend-Services und eventgesteuerter Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl an der Feature-Entwicklung als auch an der operativen Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.

• Design und Implementierung eventgesteuerter Backend-Services.
• Migration und Ablösung von Legacy-Verarbeitungspipelines.
• Entwicklung von Replay-/Rebuild-Mechanismen für große Event-Datenmengen.
• Asynchrone Event-Verarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
• Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
• Design skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
• Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
• Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
• Design und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
• Technische Konzepte, Architektur-Dokumentation und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
• Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines

Geofence- und Wagenstand-Verarbeitung

• Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
• Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
• Refactoring der Logik für Geofence-Events und Wagenstand-Verarbeitung für bessere Performance.
• Behebung von Race Conditions und Problemen mit der Event-Reihenfolge in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
• Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.

Flotten-Metadaten & Kilometerstände

• Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB nach PostgreSQL, um die Nachverfolgbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
• Skalierbare Aggregation von Kilometerständen und Replay-Mechanismen.
• Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohen Datenmengen.

Sensor- & Telematik-Integration

• Integration von Telemetrie- und Sensor-Verarbeitungspipelines.
• Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
• APIs und Persistenzmodelle für Wagensensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
• Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.

Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing

• Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
• Aufbau von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
• Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung großer Event-Mengen.

Zustandsüberwachung & Wagenanalyse

• APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
• Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagenanalysen.
• PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.

Operative Zuverlässigkeit - First Responder

• Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
• Tuning der Datenbank-Performance und der AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
• Verbesserung von Observability, Monitoring und operativen Tools.
• Unterstützung bei Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach dem Deployment.

• Ein eventgesteuertes System zur Verarbeitung von Kunden- und Staplertdaten entworfen.
• Komplexe, performante materialisierte Views in PostgreSQL entworfen.
• Einen GraphQL-Server in Go / ent gebaut, der vorab berechnete Daten an das Frontend liefert.
• AWS-Infrastruktur mit CDK aufgesetzt; Deployments und Image-Builds mit Concourse CI automatisiert.
• Monitoring-Dashboards und Alerts mit CloudWatch und MS Teams aufgebaut; Spark / AWS Glue für ETL evaluiert.

• Kotlin- und Go-Microservices in einer AWS-Serverless-Umgebung für das Customer Growth Team entwickelt und betrieben.
• Infrastruktur mit CDK, Terraform, Serverless und CloudFormation bereitgestellt.
• Monitoring mit CloudWatch, Prometheus, Grafana und Slack-Alerts; Deployment-Automatisierung über GitHub Actions, CodePipeline und CodeBuild.
• Als Technical Designer an unternehmensweiten Entscheidungen zur Makroarchitektur mitgewirkt.
• Hiring Manager für das Team — Stellenanzeigen, Screening, Interviews und Bewertung von Code-Challenges.

Ich unterstützte MOIAs Cloud Native Team bei der Entwicklung und dem Betrieb serverloser Backend-Systeme. Ich arbeitete an Pricing, Backoffice-Prozessen und Kundenregistrierung — von Architektur und Softwareentwicklung bis hin zu DevOps und Deployment-Pipelines.

• Pricing — Berechnung von Ticketpreisen; neue Preismodelle und Algorithmen; Unterstützung von Kampagnen; Ausbau für mehrere Städte / mehrere Kunden; Capping-Logik für Transport for London.

• Personalisierter Pricing-Service — neuer Go-Lambda-Service mit PostgreSQL; GraphQL-Schnittstelle für Preis-Konfiguration; abwärtskompatible Protobuf-Schnittstelle.

• Backoffice-Backend — Verarbeitung von Buchungs- und Fahrzeugdaten; Optimierung von Abfragen und Indizes; schrittweises Auslagern der Event-Verarbeitung in Kotlin-Lambdas.

• Zahlungshistorie — Go-Lambda-Service auf Basis von Kinesis und DynamoDB.

• Backoffice-User-Admin — Kotlin-Lambda auf Cognito, Kinesis und DynamoDB.

• Entwarf und entwickelte serverlose Services in Go, Kotlin und TypeScript auf AWS Lambda.

• Baute ereignisgesteuerte Abläufe auf Kinesis und DynamoDB auf.

• Implementierte GraphQL- und Protobuf-APIs.

• Konfigurierte Infrastruktur mit AWS CDK, CloudFormation und Terraform.

• Baute CI- / Deployment-Pipelines auf CircleCI, CodePipeline und CodeBuild.

• Schrieb Unit-, Integrations- und Smoke-Tests; Metriken, Grafana-Dashboards und Alerting mit Prometheus, Pagerduty und Slack.

• Entwicklung von Microservices in Go, Kotlin und TypeScript in wechselnden Kundenprojekten.
• AWS-Infrastruktur mit CDK, Terraform, Serverless und CloudFormation; Aufbau von Deployment-Pipelines.
• Entwicklung von Web-Apps mit TypeScript und React.
• Ausgewählte Kunden: MOIA, Jungheinrich, Lexware, sitegist, New Communication