Docker Swarm Experten in Deutschland

• Technische Leitung und Architektur für Enterprise-Kunden (u.a. LR Health & Beauty, Deutsche Bahn, Trusted Shops)
• Cloud-Migration, Microservices-Architekturen, CI/CD-Optimierung

Weiterentwicklung und Modernisierung einer gewachsenen Aspire-Backend-Anwendung im Umfeld eines Energieversorgungsunternehmens mit Fokus auf neue Geschäftsanforderungen, Testing, Legacy-Code-Bereinigung und stabile Backend-Bereitstellung.

Kernbeiträge & Ergebnisse

• Setzte neue fachliche Anforderungen im Kontext von Kundenaufträgen, Subunternehmen und unternehmensübergreifenden Backend-Prozessen um und stellte konsistente Abläufe in einer verteilten Systemlandschaft sicher.
• Modernisierte bestehende Backend-Komponenten schrittweise und reduzierte technische Schulden durch gezielte Bereinigung von Legacy-Code, Refactoring und strukturierte Code-Reviews.
• Verbess erte die Testbarkeit geschäftskritischer Services durch Ausbau automatisierter Tests mit xUnit, AutoFixture und klareren Validierungsstrukturen.
• Unterstützte die Weiterentwicklung von Workflow-Automatisierungen und Integrationsprozessen über Microservices, Messaging und API-basierte Kommunikation.
• Übernahm Quellcode externer Firmen, prüfte die Code-Qualität systematisch und leitete technische Verbesserungen für Wartbarkeit, Stabilität und Integration ab.
• Arbeitete in agilen Entwicklungsprozessen mit Jira, Confluence und Azure DevOps und unterstützte teamübergreifende Abstimmung zu Architektur, Qualität und Umsetzung.

Technologien & Methoden

C#, .NET, ASP.NET, ASP.NET Core, Aspire, Docker, RabbitMQ, gRPC, REST API, Swagger, Microservices, NServiceBus, AutoMapper, Autofac, xUnit, AutoFixture, FluentValidation, Entity Framework Core, MediatR, Redis, Consul, Serilog, SonarQube, Azure DevOps, Azure Monitor, GitLab, Google Protocol Buffers, IronPDF, Mailjet, Jira, Confluence, Miro, Agile Entwicklung, Scrum, Code-Reviews, Refactoring, Legacy-Code-Bereinigung, Workflow-Automatisierung, Stromnetze

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL

• Analyse
• Beratung
• Software-Design
• Entwicklung
• Automatisierung
• Testen
• Deployment
• Architektur, Entwicklung und Bereitstellung verschiedener Proof-of-Concept-Anwendungen rund um die Integration aktueller KI-Schnittstellen, inklusive Gespräch, Echtzeit-Voice, Bilder und Videos
• Best Practices für die Arbeit mit agentischen Systemen und KI in der Praxis entwickelt
• Code-Vorlagen erstellt

• Projektleitung „Cloud Migration“ zur Verlagerung der On-Premise-Produktionsumgebung zu Scaleway.
• Umstellung einer Docker-Swarm-Altumgebung auf eine moderne Kubernetes-basierte Cloud-Umgebung.
• Entwurf einer DSGVO-konformen Cloud-Landschaft und eines Deployment-Setups – 100 % europäische souveräne Cloud.
• Praktisches Aufsetzen der Cloud-Umgebung mittels Terraform, ArgoCD und GitLab-Pipelines (CI/CD).
• Ablösung des Alt-VPNs durch modernes mTLS-PKI und umfassende AD-Integration.
• Leitung eines agilen 11-köpfigen Teams nach Kanban, Moderation von Team-Meetings und Planungen.
• Erfolgreicher Abschluss der Migration – Verlagerung von Infrastruktur, Services und Daten von der Planung bis zur Umsetzung.

• Umsetzung einer API für Kunden, um NFS Shares in der Cloud bereitzustellen
• Erstellen von Kubernetes Operatoren und Services mit Rest-APIs in Go
• LinuxKit für Provisioning von VMs

• Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
• Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
• Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
• Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
• Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.

• Implementierung einer asynchronen Kommunikation mit Kafka Streams zur Aktualisierung von Benutzer- und Gruppendaten in Microservices
• Durchführung von Last- und Performance-Tests (LUPs) mit JMeter zur Sicherstellung der Systemstabilität
• Migration von Microservices auf aktuelle Versionen der Spring Boot-Bibliotheken für verbesserte Wartbarkeit und Sicherheit
• Optimierung von Hibernate-Abfragen zur Steigerung der Datenbankeffizienz
• Deployment neuer Microservices auf AWS-Infrastruktur mittels Kubernetes für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit
• Erstellung von Opensearch-Dashboards zur Überwachung und Analyse von Systemmetriken
• Integration von Azure Entra Benutzerkonten via SCIM mit Implementierung aller notwendigen REST-Endpunkte
• Verbesserung der Antwortzeiten durch asynchrone Verarbeitung in separaten Threads für bessere Performance
• Verbesserung der Android-Geräte-Logging-Möglichkeiten zur erleichterten Fehlerdiagnose
• Refaktorisierung der Datenbankstruktur mit Flyway für konsistente und nachvollziehbare Migrationen
• Aktualisierung der AWS Cognito-Benutzereinstellungen zur Optimierung der Benutzerverwaltung
• Auslagerung ressourcenintensiver Aufgaben aus dem Haupt-Microservice in separate Docker-Container zur Leistungssteigerung
• Verwendete Technologien: Java, JavaScript, Kotlin, Angular, Maven, Spring Boot, Spring Security, JUnit, Tomcat, Spring Data, Spring Cloud, Hibernate, Jackson, Microservices, Docker, Kubernetes, Opensearch, Grafana, OpenAPI, SonarQube, PostgreSQL, MySQL, JMeter, Kafka, Flyway, AWS, Azure, Jira, Confluence, Agile, Scrum, SAFe

• Neukonzeption als AWS Cloud-Applikation einer Legacy Windows-App zur Fahrzeugdiagnose
• Erstellung von Build-Pipelines und Durchführung von Code Reviews mit Kotlin, Spring Boot, Micronaut, Jenkins und GitHub

• Entwicklung von Steuergeräten für die Automotive-Industrie inkl. Embedded-Software
• CAN-Bus, Vector Tools, CANoe
• Begleitung des Entwicklungsprozesses nach ISO 26262
• Sicherstellung der Cybersecurity-Standards:
• Schlüsselaustausch (PKI) zwischen Fahrzeug und Steuergeräten
• Hardware Security Module (HSM)
• Kommunikation mit externen Dienstleistern (international)
• Entwicklung (PCB) von Messadaptern, statistische Auswertung von Sensoren
• IoT- und Embedded-Software-Entwicklung, Backend-Administration

• Rolle: Entwickler, Architekt
• Technologien: java, typescript, golang, spring (boot, web, security, data), Angular, AWS (OpenSearch, Aurora, SNS/SQS, CloudWatch, EC2, IAM), Kubernetes, Terraform, Helm, OAuth, Keycloak, CI/CD, gradlew, Liquibase, Testgetriebene Entwicklung, Shell-Skripting

• Entwicklung & Deployment eines interaktiven Dashboards, das es Benutzern ermöglicht, Datensätze zur visuellen Analyse auszuwählen.

• Die Anwendung unterstützt Filter, KI-basierte Interpretationen und einen Chatbot für Benutzerinteraktionen.

• shiny, openai, mirai, plotly, mapgl, duckdb, AWS, ShinyProxy, Docker Swarm

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.