AngularJS Experten

• Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die ereignisgesteuerte Architektur
• Konzeption und Implementierung von Prototypen
• Einführung strukturierter Workflows und Verankerung in einer soliden Teststrategie
• Team: Kleines spezialisiertes Team (3-5 Personen) von der Analyse bis zur Implementierungsreife
• Dokumentation von Architekturentscheidungen und Definition von Schnittstellen
• Integration der ereignisgesteuerten Pipeline in die bestehende Landschaft
• Technologien: Kafka, Docker, Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, Java, Liquibase

• Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
• Entwicklung einer Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
• Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
• Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
• Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
• Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
• Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka

• Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend AI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code

• Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
• Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
• „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).

Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest

• Topics und Microsites in Rich-Content-Portal-Widgets, Content Library, Landing Pages konfiguriert und die automatische Datensynchronisation des Kundenportals umgesetzt, wodurch der manuelle Aufwand um 80 % reduziert und die Self-Service-Nutzung verbessert wurde.
• Das optimale Layout für verschiedene Geräte und Auflösungen entworfen, um die Zugänglichkeit und das Nutzererlebnis zu verbessern.
• Azure-VM-Integration mit Catalog Items, PowerShell-Skripting und Workflow-Orchestrierung eingerichtet und angepasst.
• Geschäftsanforderungen analysiert und in skalierbare Lösungen übersetzt, dabei ServiceNow-Scripting genutzt, um die Plattformfunktionalität und das Nutzererlebnis zu verbessern.

Key ServiceNow Skills: Service Portal, Widget-Entwicklung, Catalog Items, PowerShell-Scripting, Workflow-Orchestrierung, Content Management.

• Entwicklung einer barrierefreien, responsiven Website anhand von Figma Designs für ein Sport-Großevent unter Einhaltung von WCAG, BITV und EN 301 549
• Technische Planung und Aufbau des Toolstacks mit Vite, Playwright, Docker und GitLab CI
• Mitarbeit an zwei bestehenden Projekten (Vue.js & Nuxt), Fokus auf Bugfixing, Accessibility-Audits und Entwicklung neuer Features
• Zusammenarbeit mit Design und QA zur konsequenten Umsetzung barrierefreier UI-Patterns
• Beratung zur Verbesserung bestehender Frontend-Architekturen hinsichtlich Accessibility, Performance und Wartbarkeit

• Leitete die End-to-End-Architektur und Migration eines veralteten On-Premise-IoT-Monitoringsystems zu einer cloud-nativen Azure-Plattform in einem Entwicklungsteam mit 17 Mitgliedern
• Entwarf und implementierte eine skalierbare Microservices-Architektur (Java 21, Spring Boot, Kubernetes, Azure Services), entkoppelte IoT- Datenströme und beseitigte Engpässe des Altsystems
• Definierte den Tech-Stack, mentorierte Entwickler und koordinierte cross-funktionale Teams in 4 Ländern, um eine hohe Lieferqualität und die Einhaltung der Architekturstandards sicherzustellen
• Trieb Requirements Engineering und System-Redesign voran, beseitigte jahrelange technische Schulden und führte ereignisgesteuerte Verarbeitung sowie automatisierte Workflows ein
• Wichtige Erfolge
• Erhöhte Systemstabilität und Uptime um ~10x und machte 24/7-DevOps-Eingriffe überflüssig
• Senkte die Hosting-Kosten um ~80 % (5x Einsparung) durch Cloud-Optimierung
• Verbesserte Performance und Skalierbarkeit und ermöglichte eine stabile Verarbeitung von IoT-Datenströmen mit hohem Volumen
• Erfolgreiche Migration ohne Unterbrechung von On-Prem in die Cloud, mit hoher Nutzerzufriedenheit und Zuverlässigkeit ab dem ersten Tag

Diagramme für historische Daten, Alarme und Stillstandszeiten entwickelt sowie interaktive Tabellen optimiert, um die Leistung von Ölbohrungen effizient zu überwachen und zu vergleichen. 80 % der kritischen und mittleren Sicherheitsrisiken (Checkmarx) in der Anwendung behoben. Diagrammbibliotheken optimiert und den Speicherverbrauch bei großen Datensätzen auf 300–400 MB gesenkt.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Analyse und Behebung von Sicherheitslücken in einem Risikobewertungssystem für den Energiehandel
• Systemanalyse
• Threat Modeling
• Entscheidung über Strategien zur Behebung von Schwachstellen
• Implementierung von Mechanismen zur Schwachstellenerkennung
• Sicherheits-Scans
• DevSecOps-Praktiken
• Technische Umgebung: Visual Studio Code, JetBrains Suite, MS Threat Modeling Tool, DevSecOps, Git, AWS, DynamoDB, SQL Server, Endur, Snowflake, Orca
• Sprachen: C#, JavaScript, TypeScript, Python, PowerShell, Bash, Terraform, SQL

• Behebung von Problemen in der Programmlogik

• Abdeckung der Anpassungen durch Komponententests

• Analyse und Dokumentation der Datenstruktur der verschiedenen Applikationen

• Analyse und Dokumentation der Parameter zur Konfiguration der Applikationen

• Analyse und Dokumentation der notwendigen Maßnahmen zur Sicherstellung des Betriebs der Applikationen

• Analyse und Konzeption der Trennung der einzelnen Datenbankstrukturen

• Analyse und Aufwandschätzung für geplante Erweiterungen

• Analyse, Wartung und Dokumentation einer heterogenen Legacy-Systemlandschaft für einen Print-Medien-Dienstleister

• Technik: C#, VB.NET, C, Python, Microsoft SQL Server, Visual Studio 2010, JetBrains Rider, Visual Studio Code, arc42, Draw.io, Jira, GitLab

• Frontend-Entwicklung
• Spring Boot
• Swagger
• Git
• GitLab
• SonarQube
• Docker
• Maven
• Java
• Angular

• Ziel des Projektes "DigSÜ" ist es, papierhafte Abläufe bei der Sicherheitserklärung zu digitalisieren, um eine schnellere Bearbeitung der Akten zu gewährleisten
• Management des Product Backlogs und Erstellen von User Stories in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern
• Aufbau von Scrum-Strukturen und Unterstützung des Entwicklungsteams
• Regelmäßige Präsentation von Fortschritten

• Auswahl und Evaluierung verschiedener Frontend-Frameworks für ein Headless CMS

• Beratung des UI/UX-Teams zum Designsystem

• Technologien:

• Figma

• Design Token

• Tailwind

• Storybook

• React

• NextJs

• Strapi

• AJAX

• Confluence

• CSS3

• Docker

• ESLint

• Git

• GraphQL

• HTML5

• IntelliJ/WebStorm

• JAM Stack

• Jasmine

• Jenkins

• Jira

• JSON

• JSX

• Mocha

• Native JavaScript (ES6)

• NodeJS

• Prettier

• REST

• REST APIs

• SCSS

• SSR

• Styleguides

• SVG

• TypeScript

• Webpack