Event Sourcing Experten in Deutschland

• 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).

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.

• Definition der Software-Architektur
• Konzeption und Entwicklung von Modulen
• Unterstützung interner Mitarbeiter beim Lern- und Einarbeitungsprozess
• Tools: SAP CAP / CDS, Java 21, SAP Hana, SAP Business Technology Platform (BTP)

• Einführung von Agile-CCPM in einer IT-Projektagentur mit Fokus auf PHP-basierte Contentmanagementsysteme.
• Vorbereitung und Durchführung von Workshops zur Etablierung eines agenturübergreifenden Multiprojektmanagementsystems.
• Koordination und Begleitung der Agenturpartner.
• Coaching des methodischen Rahmens.
• Erhebung, Auswertung und Nutzung organisatorischer Metriken zur Planung der nächsten Schritte.
• Umfeld: OKR, CCPM, Agiles Coaching, Agile Planung, Agile Metriken, Workshopping, Moderation, Change-Management, JIRA, Zoom, Slack, Miro.

• Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
• Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
• Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
• Support für unser Produkt und On-Call-Duty
• Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
• Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
• POC für neue Ideen entwickeln
• Wartung und Erweiterung des Backends
• DevOps-Aufgaben
• Kubernetes-Update ausführen
• Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
• Helm Charts entwickeln und anpassen
• ArgoCD anpassen und updaten
• CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln

• Implementierung der Anwendungen mit Kotlin und Ktor als Microservices
• Verwendung von MongoDB in der MongoDB Atlas Cloud
• Asynchrone Kommunikation der Services mit Google Pubsub
• Einsatz von Kotest und Mockk für Unit Tests
• Entwicklung eines Frontends zur Administration mit TypeScript, React und Express.js
• Provisionierung von Umgebungen in GCP mittels Terraform
• Implementierung von CI/CD-Prozessen mit GitHub Actions
• Betrieb skalierbarer Produktions- und Testumgebungen in GCP mit Kubernetes, Helm und Flux CD
• Überwachung der Umgebungen mit Prometheus und Grafana
• Bereitstellung von BI-Daten im Google BigQuery Datawarehouse

• Architektur und Umsetzung einer vollständig digitalisierten Abschlussstrecke zur Verwaltung von Wertpapierverträgen innerhalb der DVAG-Infrastruktur. Die Plattform zielt auf maximale Benutzerfreundlichkeit, modulare Erweiterbarkeit und Compliance-gerechte Verarbeitung sensibler Daten.

• Implementierung einer reaktiven UI-Struktur mit Fokus auf User Guidance & Accessibility.

• Dynamische Steuerung von Formular- und Abschlussprozessen inkl. Validierungslogik.

• Reaktives State-Management über SignalStore (Signale + selektive Effects).

• UX-Optimierung durch adaptive Komponenten und Playwright-basierte UI-Tests.

• Modularisierung des Backends zur Anbindung bestehender Vertriebs- und Vertragslogiken.

• API-Stabilität und DTO-Design nach Clean Architecture-Prinzipien.

• Zusammenarbeit mit Domain-Teams zur Definition technischer Verträge und Servicegrenzen.

• Management mit GitHub.

• Unit-Tests mit Jest, E2E-Tests mit Playwright.

• Code-Reviews, CI-integrierte Testausführung, iterative Refactorings.

• Sicherstellung hoher Coverage und UI-Stabilität im Abschlussprozess.

• Technologien: Angular 18, RxJS, SignalStore, HTML5, SCSS, Spring Boot, Kotlin, REST, OAuth2, Jest, Playwright, Clean Architecture.

• Beteiligte sich an der schrittweisen Modernisierung von Komponenten zu Cloud-nativen 12-Factor-Anwendungen.
• Arbeitete eng mit dem Business Operations Team zusammen, um manuelle Prozesse zu eliminieren und mehrere Performance-Engpässe zu beheben.
• Entwarf und implementierte eine CI/CD-Pipeline, um die Produktivität der Entwickler zu steigern, Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen durchzusetzen und die Produktbereitstellung zu automatisieren.
• Migrierte mehrere Komponenten in den OpenShift-Kubernetes-Cluster.
• Baute einen Monitoring-Stack von Grund auf mit Prometheus und Grafana auf, um die in OpenShift laufenden Services zu überwachen.
• Entwickelte Dashboards sowohl in Grafana als auch in Splunk für die operative Transparenz.
• Implementierte eine OIDC/OAuth2-basierte Single-Sign-On (SSO)-Lösung mit Keycloak, um mehrere Anwendungen zu sichern.
• Technologien: Java, Spring, Quarkus, Kafka, MySQL, Cassandra, Redis, Spring Data, Hibernate, Docker, Kubernetes, OpenShift, Keycloak, OIDC, OAuth2, Helm, Prometheus, Grafana, Splunk, Spark.

• Redesign der „Hessischen Plattform für Migration und Flüchtlinge"
• Technologien: C#, .NET 8.0, ASP.NET WebAPI, Blazor
• Architekturprinzipien: Domain Driven Design, Mediator Pattern, Outbox Pattern, IOSP, Clean Code
• Methodologien: SCRUM, Coaching, Team Lead

• Projekt 1: Multi-Tenant SaaS-Plattform: Datenintegration & Preismanagement
• Ziel: Neuentwicklung einer ELT-Pipeline (Ablösung des Java-6-Altsystems), Integration heterogener Quellsysteme (CSV, Excel, E-Mail, externe DBs), Event-Sourcing für vollständige Nachvollziehbarkeit, Multi-Tenant-Architektur für mandantenfähige Datenverarbeitung
• Herausforderung: Verarbeitung von Millionen Datensätzen pro Tag, Audit-Compliance, Datenisolation zwischen verschiedenen Mandanten
• Lösung: Stakeholder-Workshops zur Anforderungsanalyse, ereignisgetriebene Architektur mit Axon Framework und Apache Kafka, AWS-Services (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway) für Cloud-Integration, PostgreSQL mit mandantenspezifischen Schemas für Multi-Tenant-Datenisolation, REST-API-Design mit Spring Boot für Integration externer Systeme, umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit)
• Ergebnisse: ELT-Leistung von über 30 Minuten auf 1–5 Minuten verbessert; täglich 2–3 Stunden durch Workflow-Automatisierung eingespart; wöchentlich 10–20 Stunden durch Event-Sourcing-Nachvollziehbarkeit eingespart; 100 % Audit-Compliance; sichere Multi-Tenant-Datenisolation für mehr als 10 Mandanten
• Projekt 2: Modernisierung eines Multi-Tenant-CRM-Systems
• Ziel: Migration des CRM-Systems (über 20 Jahre PHP/MySQL) zu Java-Microservices, Umsetzung von Domain-Driven Design, Einführung von Test-Driven Development, mandantenfähige SaaS-Architektur für mehrere Kundenmandanten
• Herausforderung: Umgestaltung komplexer Geschäftslogik, fehlende Testkultur, skalierbare Mandantenverwaltung mit Datenisolation
• Lösung: Umfassende Teststrategie (JUnit, Spring Test, Postman, PACT, ArchUnit), Multi-Tenant-Architektur mit mandantenspezifischen Datenbanken, REST-API-Design mit Spring Boot für mandantenübergreifende Integration, Kubernetes und Docker für Container-Orchestrierung
• Ergebnisse: 2× Performancesteigerung; Bereitstellungszeit von über 40 Minuten auf 5–7 Minuten reduziert; Migration ohne Ausfallzeiten in der Produktion; skalierbare Multi-Tenant-Lösung für mehr als 15 Kundenmandanten
• Technologien: Java, Spring Boot 3.x, Angular, Apache Kafka, AWS (EC2, S3, Lambda, SQS, API Gateway), PostgreSQL, Axon Framework, Kubernetes, Docker, GitLab CI, REST-API

• 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

• Entwicklung eines neuen innovativen Zahlungsprodukts für den europäischen Markt mit dem Ziel, eine Alternative zu den bestehenden globalen Anbietern zu schaffen.
• Aufbau und Skalierung der Softwareentwicklungsprozesse und Teams.
• Architektur und Implementierung der Geschäftsprozesse in einer Event-Sourcing-Microservice-Architektur.
• Umsetzung eines Prototyps im Kontext des Digitalen Euro.
• Technologien: Ktor (Kotlin), AWS Managed Kubernetes mit Fargate, MongoDB, React, ElasticSearch, KoTest, Gradle, Agile Entwicklung, Paarprogrammierung, GitHub Actions, Gradle, SonarQube

• Mitverfasst Unternehmens-Cloud-Strategie inklusive Sicherheits- und Governance-Rahmen für 5 Tochtergesellschaften und Teil der Governance-Automatisierung umgesetzt.
• Regelmäßige Cloud-Kostenoptimierungs-Reviews für 10 Teams durchgeführt, was zu einer Kostenreduzierung von ca. 20 % führte.
• Die Technologieauswahl für die Migration des internen CIAM mit über 25 Mio. Accounts in eine SaaS-Lösung geleitet und das Produktteam während der Migration unterstützt.
• Überwachte die Technologiewahl und entwarf Architektur sowie Delivery-Pipelines für eine mandantenfähige digitale Nachrichten- und Sport-Publishing-Plattform, wodurch rund 250 Redakteure bereits ca. 6 Monate nach Projektstart arbeiten konnten.
• Führte die Umsetzung eines Multi-Brand-Designsystems von der Idee und dem technischen Konzept bis zur Implementierung und Rollout, was in wenigen Stunden schnelles UI-Prototyping für neue Produkte ermöglichte.
• Führte ein Team von 4 Architekten und förderte das berufliche Wachstum der Teammitglieder.
• Technologien: AWS Cloud, Microservices, Docker, Python, Kafka, JavaScript, TypeScript, React.js, Node.js, GraphQL, REST, GitLab CI, Visual Studio Code, git.

• Technische Leitung & SW-Architektur: Durchführung von Trade-off-Analysen für Technologie-Stacks und Leitung von Design und Implementierung der Softwarearchitektur, einschließlich mobiler und Backend-Lösungen. Moderation von Event-Storming-Workshops für DDD und SW-Architektur.
• Strategische Ausrichtung & Organisationsentwicklung: Maßgebliche Rolle bei der Definition der strategischen Ausrichtung von Produkt und Organisation, Erkundung neuer Formen wie Verantwortungseigentum.
• Lean Startup & Agile Entwicklung: Einführung von Lean- und Agile-Prinzipien, Implementierung von Lean-Prototypen und Sicherstellung der Einhaltung von Lean-Startup-Prozessen, iterative Entwicklung vom Product/Solution-Fit zum Product/Market-Fit.
• Teambildung & Zusammenarbeit: Moderation von Workshops, Retrospektiven und Futurespektiven um Taktiken und Strategien cooperativ zu erarbeiten.
• Technologien: Flutter, JS/TS, React, Google Cloud, Firebase, Android, iOS.
• Organisationsmethoden: Lean startup, lean canvas, lean agile, event storming, retrospektiven.