.NET MAUI Experten in Deutschland

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

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

KI-Plattform-Backend – Senior Developer

Engagiert, um ein Backend für eine KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen, inklusive Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die Kernplattformlogik und KI-Influencer-Personas, Reduzierung des Modellwechsel-Overheads durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
• Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf in C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Cloud-Infrastrukturaufbau auf Azure.
• Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenpersistenz und Zustellungsgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
• Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Integration von Cloud-Objektspeicher für Upload und Abruf influencer-generierter Inhalte.
• Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests über alle Kernplattform-Flows, deutliche Reduzierung der Produktionsfehlerrate.

Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.

• Strategische Projektentwicklung, Umsetzung und Implementierung mit internem und/oder externem Entwicklungsteam
• Multi-Stakeholder-Management
• Planung neuer Projekte, Kostenkalkulation, Risikokalkulation
• KI-Projekt für die Produktion elektrischer Komponenten
• Integrationen für Gebäudeleittechnik (BACnet, Modbus, etc.)
• Inhouse-BACring-Systemarchitektur und -entwicklung (Steuerungssystem für Brandschutz- und Rauchabzugssysteme)
• Inhouse-MES-Systemarchitektur und -entwicklung
• Projektmanagement
• Agile-SCRUM-Projektentwicklung
• Lösungsarchitektur und Prozessanalyse (UML)
• Entwicklung von Business-Anwendungen
• Jira-Projektmanagement
• Reporting und Dokumentation
• Rekrutierungsprozess für IT-Mitarbeiter
• Softwarearchitektur, Projektentwicklung, Kosten, Risiken
• Schulung von IT-Mitarbeitern (intern und extern)
• Verantwortung für 5 Entwicklungs-/DevOps-/QA-Teams

• Backend-Entwicklung: .Net 8, C#, PostgreSQL, Entity Framework Core, REST-Web-APIs, Docker, Kubernetes, Kafka, Open API Swagger, Apache Airflow, Resharper, Git, Microservices, SOAP, gRPC, Hangfire, OAuth 2, GraphQL
• Schnittstellenentwicklung zur Dokumentenverarbeitung mit SmartFix, Softexpansion und Natif.ai: C#, REST API, Resharper, Git
• Deployment: Azure DevOps YAML, Vanilla Helmchart, Rancher, Kubernetes-Cluster, Linux-Docker, Windows-VM, Python
• Unit-Tests und Integrationstests
• Telemetrie, Kibana, Grafana, Elastic Search
• Arbeit in einem Kanban-Team aus 8 Entwicklern, 1 Tester und einem Product Owner

• Verantwortlich für das 5-köpfige Entwicklungsteam und den Scrum- + DevOps-Ansatz
• Entwarf und implementierte die Cloud-Architektur für die Anwendungslandschaft
• Führte die Entwicklung des Benutzerverwaltungssystems in der Azure Cloud mit .NET 8/C# an
• Entwicklung des Frontends für die Benutzerverwaltung mit React (TypeScript)
• Technologien: Azure AD, Functions, Storage, CosmosDB, Service Bus, AKS, Monitor, Pipelines, Key Vault, MSSQL, Bicep, App Service, Log Analytics, Application Insights, Cost Management
• Backend: .NET/C#; Frontend: Angular (TypeScript)
• Unit-Tests: NUnit, xUnit, Moq
• CI & CD: Azure DevOps, GitHub Actions, GitLab CI
• DevOps & IaC: Bicep, Terraform, Docker, Kubernetes
• Security & Compliance: ISO 27001, DevSecOps
• Softwareentwicklungsansatz: Scrum, SAFe, Kanban

• Entwicklung von Blazor-Server-Anwendungen zur Datenverwaltung
• Schwerpunkt auf einheitlichem Design und Benutzererfahrung
• Mentoring von Junior-Entwicklern
• Erarbeitung und Beratung zu Coding-Richtlinien und Best Practices
• Technologien: .NET 9, Blazor Server, MudBlazor, HTML, CSS, MS SQL Server (T-SQL, Views, Trigger, Stored Procedures, Table-Valued Functions), Entity Framework, Visual Studio, Scrum, agile, git

• Support bei der Umstrukturierung und Gestaltung der konzerninternen Android-Apps
• Festlegung wesentlicher Module und barrierefreie Implementierung der Komponenten
• Etablierung agiler Ansätze auf internationaler Ebene
• Technologien & Methoden: Kotlin, Android, Junit 5, Koin, Azure Devops, Android Studio, Git, Jetpack Compose, Coil, Flow API, Ktor, Coroutines, Typescript, NodeJS

• Softwareentwicklung mit C#

• IT Infrastrukturentwicklung und Wartung mit Microsoft Azure

• Einbindung von 3. Systemen

• DevOps CI/CD Prozesse planen und erstellen

• C# (.net8)

• Azure Cloud Services

• DevOps

• Jira

• Dynamics

• Odata

• Api Management

• Key Vaults

• ServiceBus

• Azure Functions

• Blazor

• Entwicklung einer App zur Filialverwaltung
• Technologien: C#/XAML, Xamarin.Forms, MvvmCross, NUnit, Xamarin.UITest, Entity Framework Core, ASP.NET Core Web API, Azure DevOps, Visual Studio App Center

• C# Entwicklung .Net 8.0
• Technische Verantwortung für Architekturentscheidungen (DDD, Clean Architecture, Microservices)
• Einführung und systematische Evaluation von GitHub Copilot, Analyse der Effizienzvorteile, Identifikation geeigneter Anwendungsszenarien, Bewertung der Codequalität
• Erarbeitung von Best Practices für die Nutzung von Copilot im Team, Unterstützung beim Rollout und Coaching einzelner Entwickler
• Durchführung von Code Reviews, Architektur-Dokumentation nach Arc42
• Aufbau stabiler CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps, Einführung automatisierter Qualitätssicherung mit SonarQube und .editorconfig
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur kontinuierlichen Optimierung technischer Konzepte
• Verwendete Technologien: Azure Devops Server, Git, Sonarqube, Visual Studio 2022, Sparx EA 17, Nagios LS, Nagios XI, C#, Resharper 2.24.3, Clean Architecture, DDD, EF-Core, Arc24, Microservices, Angular, MediatR, SignalR, Copilot, OpenAI

• 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