Flyway Experten in Germany

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

• 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 KI-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

• Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.

• Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.

• Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.

• Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.

• Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.

• Backend-Features für Modern RIS entwickelt, ein webbasiertes Radiologie-Informationssystem, das über WebView mit dem bestehenden Classic RIS integriert ist.
• An einem modularen Spring-Boot-Backend gearbeitet, das klinische Abläufe wie Termine, Untersuchungen, Patienten, Aufträge, Berichte, Abrechnung und Lagerbestand abdeckt.
• Zur ereignisgesteuerten Architektur beigetragen, indem Domänenereignisse genutzt wurden, um Workflows zwischen Backend-Modulen zu entkoppeln.
• REST/OpenAPI-Endpunkte, Business-Logik in der Service-Schicht, DTO-Mapping, Validierung und Integrationspunkte für das React-Frontend implementiert.
• Mit PostgreSQL-basierten Domänenmodellen, Liquibase-Datenbankänderungen, Trennung von Read-/Write-Modellen und alten RIS-Datenbankstrukturen gearbeitet.
• Authentifizierungs- und Autorisierungsflüsse mit Keycloak und OAuth2 integriert.
• Unit-/Integrationstests mit JUnit, Rest Assured, Testcontainers und projektspezifischen Test-Utilities hinzugefügt und gepflegt.
• CI/CD- und lokale Entwicklungs-Workflows mit Maven, Docker Compose, Jenkins und generierten OpenAPI-Clients unterstützt.

Tech-Stack: Java 21, Spring Boot 3.5, Maven, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, REST, OpenAPI/Springdoc, MapStruct, Lombok, Docker, Testcontainers, Jenkins.

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

Konzeption und Umsetzung einer kompakten ERP-, CRM-, Buchhaltungs- und Produktionsplanungsplattform für einen deutschen Lebensmittelhersteller. Das System ersetzt Rechnung11, selbst gebaute Excel-Listen und manuelle Prozesse für weniger als 10 interne Nutzer.

• Die komplette Plattformarchitektur als alleiniger Architect und Developer entworfen und umgesetzt.
• Module für Kundenverwaltung, B2B-Bestellabwicklung, Rechnungsstellung, Produktionsplanung und Unterstützung der Buchhaltung gebaut.
• DATEV-Export, ZUGFeRD/XRechnung-E-Rechnungen, FinTS-Bankbuchungssynchronisierung und GoBD-Audit-Trail-Konzepte umgesetzt.
• KI-gestützte Workflows für Prototyping, Testunterstützung und schnellere Umsetzung genutzt, dabei aber die volle Architektur-, Review-, Teststrategie- und technische Verantwortung behalten.

Technologie: Java 23, Spring Boot 3, Spring Data JPA, Spring Security, Vue 3, TypeScript, PostgreSQL, Flyway, REST, OpenAPI, JWT, TOTP, RBAC, DATEV, FinTS, ZUGFeRD, XRechnung, GoBD, JUnit, Mockito, Testcontainers, Playwright, Docker, GitLab CI/CD

Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)

Settlement-Plattform für mehrere Handels- und Clearing-Plattformen — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Settlement-Volumens, zentrales Risikomanagement und Post-Trade-Anonymität.

Technologien: Java 17, Spring Boot 3, Microservices, Spring Data JPA, SonarQube, Fortify (SCST), Mockito, Jenkins, OpenShift, Maven, Podman, GitHub, JIRA, Liquibase, Swagger, AMQP, Apache Camel, Terraform, PostgreSQL, Instana, Graylog.

• CVEs in Drittanbieter-Bibliotheken mit SCA-Tools identifiziert und behoben, um die Sicherheit der Produktionskomponenten zu stärken.
• 90 % Codeabdeckung mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
• Helm-Charts und values.yaml-Konfigurationen für 3 Umgebungen (ACT, SIMU, PROD) erstellt und angepasst, um die Deployment-Flexibilität und -Konsistenz zu erhöhen.
• mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert, um verschlüsselte und zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchzusetzen.
• Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
• Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
• Podman und OpenShift für die Container-Orchestrierung sowie Liquibase für die Datenbankversionierung genutzt.
• Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Performance der Anwendung zu verbessern.
• Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über den DBAG Artifactory Repository Manager verwaltet.

• Microservices in Kotlin und Spring Boot entwickelt und ausgeliefert, AWS Secrets Manager integriert, um Zugangsdaten zu sichern, und Netzwerkaufrufe dank Spring Cache verringert.
• Kafka-Consumer mit Spring Kafka überarbeitet und mittels semaphore-basierter Rückdrucksteuerung begrenzt, um Datensätze zu kappen und Heap-Speicher auch bei Lastspitzen stabil zu halten; auf Batch-Upserts umgestellt, um Datenbankzugriffe zu reduzieren; Testcontainers-Integrationstests für Kafka und Datenbank hinzugefügt, um künftige Änderungen zu erleichtern.
• Finanzabstimmungs-Workflow in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen automatisiert, wodurch das Buchhaltungsteam wöchentlich mehr als 16 Stunden spart.
• End-to-End-Testframework für Zahlungsprozesse in Robot (Python) entworfen und dockerisiert, mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; in GitLab CI integriert (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80 % zu erhöhen.
• End-to-End-Beobachtbarkeit mit Datadog umgesetzt, indem Services mit Datadog APM instrumentiert, Metriken und Logs korreliert, Dashboards bereitgestellt und Monitore mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalie-Erkennung erstellt wurden, um die Zuverlässigkeit zu stärken und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• Eine gewachsene Monolithen-Architektur modernisiert und modularisiert, um unabhängige Team-Workflows zu ermöglichen
• Migration von Java 8 auf Java 21 und von Spring Boot 2 auf Spring Boot 3.3
• Die Maven-Projektstruktur vereinfacht und die Build-Zeit von 15 Minuten auf 50 Sekunden reduziert
• Die Architektur in eine hexagonale DDD-Architektur umgewandelt, mit End-to-End-Integrationstests mit RestAssured und JUnit 5
• Tools und Technologien: Java 8-22, Spring Boot, Mockito, AssertJ, RestAssured, Hibernate, OracleDB, Flyway, REST, JSON, Docker, Kubernetes, AWS, Bitbucket, GitHub, SonarQube, IntelliJ IDEA Ultimate

• Konzeption und Entwicklung einer Webanwendung für den öffentlichen Bereich
• Aufsetzen und Durchführen von Softwaretests, vor allem Unittests
• Technische Konzeption und Umsetzung von Anforderungen
• Hochladen und Anzeigen von CSV-Dateien
• Kommunikation mit Fachbereichen bzgl. Entwicklung und Testunterstützung
• Eingesetzte Technologien: Java, Spring Boot, Spring Security, Spring Batch, Spring-Cloud, Spring JPA-Data und Hibernate, RESTful, JSON, React, Oracle, Junit, Mockito, CI/CD, GitLab, Docker, Keycloak, Liquibase, BIRT, Swagger, Microservices

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

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Hands-on-Lösungsarchitekt
• Digitale Produktentwicklung - SaaS
• Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
• Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten