C Experten in Köln

Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.

• Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
• Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
• Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
• Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
• Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
• Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
• Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
• Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
• Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
• Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
• Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
• Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
• Umsetzung des IT-Konzepts
• Dokumentation der Infrastruktur

Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot

Erfolgreiche Durchführung von Projekten im Kundenauftrag:

• -> 2023 – heute: Projektmanagement zur Standort-/Datacenter-Konsolidierung eines großen Telekommunikationsanbieters (Infrastrukturprojekt, Kunde: Telefonica)

• Erschliessen und Vorbereiten neuer Standorte

• Migrationen von Anwendungen

• Rückbau und Rückgabe alter Standorte

• -> 2021 – 2022: IT-Multi-Projektmanagement für eine grosse Auto-Leasingfirma (Kunde: Athlon)

• Migration von Applikationen in die Cloud und in ein anderes Rechenzentrum

• Weitere Projekte zur Erweiterung und Optimierung der Anwendungslandschaft

• -> 2021: Projektmanagement zum Entwickeln einer Plattform für den Internetzugang in Flugzeugen verschiedener Fluggesellschaften (Kunde: m3Connect/Dt. Telekom)

• -> 2017-2020: Verantwortliche Leitung einer IP-Netzwerk-Konsolidierung (Infrastrukturprojekt, Kunde: Cisco/Vodafone) bei einem großen Telekommunikationsanbieter

• Planung und Koordination von Migrationen und deren Rollout

• Teamleitung mit Teamintegration unterschiedlicher Teams (Netzwerkbetreiber, Hardware- und Service-Lieferanten)

• Entwicklung der Gesamtarchitektur
• Unterstützung der jeweiligen Workstreams bei der Entwicklung der Architekturen im Bereich Infrastruktur, Rechenzentren, Security und Netzwerktopologie
• Steuerung des Architektenpools
• Unterstützung der Programmleitung beim Aufbau des Transformationsprojektes auf Basis agiler Methoden
• Berücksichtigung von regulatorischen Anforderungen an IT-Projekte in der Bundesverwaltung

• Entwicklung einer Anwendung zur Steuerung von Messhardware mit einer Tauri-Anwendung unter Verwendung von React.JS und TypeScript auf Raspberry Pi
• Entwicklung einer Cloud-Anwendung zur Speicherung und Analyse von Messergebnissen mit Spring Boot und React.JS
• Entwicklung einer Tauri-Anwendung zum Drucken von ZPL-Etiketten unter Windows
• Technologien: Java, JavaScript, Tauri, Rust, React.JS, AWS, Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, REST API (JSON), Maven, CI/CD, PostgreSQL

• Sachstandermittlung (Planungsstand / Ausbaustatus) bei den sog. Interpolygon-Strecken
• Aufstellen eines Ende-zu-Ende Projektplans für die individuellen Strecken unter Berücksichtigung von aktiven und passiven Komponenten und Arbeiten
• Überwachung und Steuerung in der Umsetzung des Plans
• Optimierung der gewählten Netzarchitektur
• Erstellung von Netz- und Spleißplänen

• KI-unterstützte Erstellung der Testfälle und Testdaten
• Erstellung der Testfälle basierend auf den Anforderungen
• Durchführung manueller Tests
• Fehlerdokumentation, -nachtesten und -verfolgung

Technologien & Werkzeuge: SCRUM, Jira, Confluence, Zephyr Scale

• Eine modulare C++-20-Embedded-Linux-Acquisition-Software auf einem Raspberry Pi entwickelt, die IMU- und Dual-Kamera-Datenströme mit Genauigkeit im Submillisekundenbereich synchronisiert.
• Retroreflektive und Kontrastsensoren integriert, um die Datenerfassung auszulösen und Lücken zwischen Sortierbahnschienen zu erkennen.
• SPI- und I2C-Sensorkommunikation, GPIO-Interrupt-Verarbeitung mit libgpiod sowie CSV- und JSON-Ausgabe implementiert.
• Eine mehrthreadige Acquisition-Pipeline und eine SPSC-Queue zwischen Acquisition- und Writer-Threads entworfen.
• Einen webbasierten Server mit Python/HTML/CSS aufgebaut und den Prototypen in einem DHL-Lager zur Fehlererkennung validiert.
• Das Softwareverhalten, die Konfiguration und die Ergebnisse dokumentiert, um eine wartbare Übergabe und Weiterentwicklung zu ermöglichen.

• AWS
• Genedata Profiler
• Data Lake
• APIs
• Rstudio
• GitLab
• Python
• R
• Datenerfassung, -integration und -simulation
• Multiplex-Immunfluoreszenz
• Bestimmung von Kopienzahlvariationen
• HLA-Typisierung und Analyse des Verlusts der Heterozygotie
• Analyse der RNA-Expression

• Automatisierte Validierungs-Workflows mit Python eigenständig initiiert und implementiert, dadurch die manuelle Verarbeitung um 58% reduziert und die Effizienz verbessert
• Ein Machine-Learning-Modell zur Erzeugung synthetischer Fehler entwickelt, Ausfallzeiten und Produktionskosten reduziert; lokal sowie über Databricks und Azure AI Factory bereitgestellt
• Einen kleinen Bilddatensatz aus den Produktionslinien genutzt und durch das Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
• Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; die Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
• Technische Erkenntnisse funktionsübergreifenden Teams (Ingenieuren, QA, Projektmanagern) präsentiert und so die Abstimmung von ML-Lösungen auf betriebliche Anforderungen sichergestellt

• Design, Planung und Durchführung komplexer Abnahmetests für eine Dokumentenaustauschplattform für die deutsche Justiz.
• Validierung des entschlüsselten und zertifikatsbasierten Nachrichtenaustauschs über Webplattform, Mobile App und Java-API.
• Dokumentation von Testfällen, Ausführungsschritten und Testergebnissen.
• Technologien: Windows 11/10, Ubuntu, iOS, Android, Bash für Windows, Java 17, IntelliJ, Git, Jira, Confluence, Citrix Server, xJustiz-Standardimplementierung, spezielle Justizsoftware.

• Koordination und Planung, Durchführung, Dokumentation und Auswertung von Testfällen
• Entwicklung von Test-Konzepten unter Berücksichtigung bewährter Vorgehensweisen (bspw. Testpyramide) mit Fokus auf zuverlässige, automatisierbare Testausführungen
• Implementierung und Pflege der Testfälle gemäß der Test-Konzepte
• Technologien: Citrix Workspace, Shopify, Jira, Xray, MS Teams, MS SharePoint, Confluence, MS Office 365

• Weiterentwicklung eines Bestandsführungssystems (Vertrag/Schaden) für die Rechtsschutzversicherung ÖRAG.
• Meine Aufgaben: Senior Software-Entwickler.
• Das Team umfasst 12 Entwickler.
• Verwendete Technologien: Java 8/21, Java EE, Quarkus, WebLogic, JPA, RabbitMQ, JTA, CI, CD, Jenkins, DB2, Maven, Jenkins, GIT (Bitbucket), später GitLab, Junit, Elasticsearch, Mockito, Jira, SonarQube, Scrum, React, Workflow
• Migration und Modernisierung von Altsystemen: C- und C++-Code in Java umgeschrieben, um Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Performance zu verbessern. Python in Java refaktoriert, inklusive Optimierung und Integration in moderne Architekturen.
• Studie zum Einsatz von KI (Codex) für die Implementierung eines Java-Features. Ziel ist es, den Zeitaufwand und die Produktivität einer KI-gestützten Entwicklung mit einer klassischen Implementierung durch einen Entwickler zu vergleichen. Die Ergebnisse sollen Aufschluss darüber geben, wie stark der Einsatz von KI die Entwicklungsdauer und Effizienz beeinflusst.
• Entwicklung folgender Tarifrechner für das Jahr 2024/2026: Privat, Firmen, Ärzte, Landwirte, Selbstgenutzt G + H, Vermieter, Verkehr, Verein, Topmanager, Handelsvertreter, Spezialstraf, Sparkasse, Kommunal, BayGT, Ärzte, Dehoga

• Arbeitete an einem FPGA-gestützten Gerät zur Netzverschlüsselung mit Secure Boot, TPM 2.0 und Smartcard-Integration für eine BSI-zugelassene Anwendung mit Post-Quanten-Kryptographie
• Entwickelte und prüfte Linux-Treiber
• Zusammenarbeit unter Nutzung von GitLab, Gerrit, Confluence und Jira
• Technologien: C, C++, Secure Boot