GitHub Actions Experten in Hamburg

• Übernahm die Verantwortung für die Backend-Architektur und die technische Strategie und plante und leitete gemeinsam mit dem CTO die Weiterentwicklung der Plattform
• Entwickelte gleichzeitig neue Features für die Plattform zur Verwaltung von Wohnraum und Mietern und verband dabei übergreifendes Architekturdesign mit praktischer Umsetzung
• Nutzte KI-gestützte Workflows (mit Tools wie Claude Code, Codex, Cursor) und arbeitete an KI-basierten Features (mit Tools wie N8N, Mastra, ElevenLabs)

Technologies: Node.js, TypeScript, React.js, Next.js, PostgreSQL, Google Cloud, Docker, Kubernetes

• Mitarbeit im Developer-Experience-Team zur Verbesserung der Entwicklererfahrung und der Tools für alle Teams der RTL+-Streamingplattform
• Entwicklung wiederverwendbarer GitLab-CI/CD-Komponenten zur Standardisierung von Prozessen und automatischen Durchsetzung von Codequalitäts- und Sicherheitsprüfungen
• Automatisierung der Infrastruktur mit Pulumi
• Betrieb und Überwachung von GitLab Runners in AWS mit Kubernetes
• Integration und Automatisierung von Renovate in GitLab-Pipelines für kontinuierliche Abhängigkeitsaktualisierungen
• Erweiterung von Backstage als zentraler Entwicklerplattform zur Optimierung interner Abläufe und Self-Service-Möglichkeiten
• Entwicklung verschiedener Tools und Automatisierungen in TypeScript, Go und Python

• 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

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.

• Umgebung: AWS, Ruby on Rails, GraphQL, React Native
• Penetrationstest für Backend, Android-App und iOS-App

• Unabhängiger Software Engineer mit Fokus auf komplexe Backend-Architekturen.

• 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.

• Weiterentwicklung eines komplexen Labor-Informations-Systems
• Entwicklung neuer Features inklusive Design
• Enge Zusammenarbeit mit Unternehmensführung
• Einbettung in Top-Team mit konstant hoher Performance unter Zeitdruck
• Agile Arbeitsweise, Kanban

• Verantwortung für die Neuentwicklung einer Abrechnungs- und Prüfsoftware für Verordnungen (Rezepte), um E-Rezepte vollumfänglich auf Korrektheit (Inhalt, Rechnung) zu prüfen und auszuwerten

• System besteht aus mehreren Kontexten, die als Dienste (Docker-Container) ausgeführt werden:

• Überprüfung und Verarbeitung von Datenlieferungen via FTP und E-Mail

• Verwaltung von Rechnung, Clearings, Abschlägen und Absetzungen

• Verwaltung und Ausführung von Prüfregeln und Prüfmappen

• Auswertungen auf Basis von Metabase

• Developer Stack: Kotlin, Vue 3 / Vuetify 3, ANTLR, Spring Boot 3, REST-API, Gradle, Docker, GitLab, PostgreSQL, Kafka, Keycloak, Scrum, Grafana, Loki, Testcontainers, Prometheus

• Weiterentwicklung eines Finance Layers zur Abrechnung von Abonnements und Einmalkäufen sowie zur Buchhaltung.
• Technologien: Kotlin, AWS (SQS, S3, ElastiCache, Aurora), React, TypeScript, Coroutines, IntelliJ IDEA, Spring (Boot, Data, WebFlux), JUnit, Testcontainers, Cucumber, Liquibase, PostgreSQL, Webservices (REST), R2DBC, OpenAPI 3, Gradle, GIT, Docker, Netty, GitHub Actions, Jira/Confluence, arc42

• Erweiterung des Dokumenten-Management-Systems um eine standardisierte CMIS-Schnittstelle (Content Management Interoperability Services)
• Implementierung von CMIS-Basisdiensten wie Navigation, Zugriffsrechten, Suche, CRUD-Operationen und Versionierung in Java
• Umsetzung basierend auf RESTful/OpenAPI-Services
• Bereitstellung als Fat-JAR und natives Container-Image
• Deployment On-Premises und serverlos als Azure Container Application mit Terraform
• Steigerung der Team-Autonomie durch Infrastruktur-Engineering und kurze Feedback-Schleifen
• Observability mit OpenTelemetry, Azure Monitor und Azure Logic Apps
• Einführung von Terraform- und Trunk-Based-Development-Prozessen
• Qualitätssicherung mit BDD-Tests in C# mit SpecFlow und Testcontainers
• Azure DevOps Pipeline Integrationstests
• Etablierung von Cloud-Deployment-Prozessen
• Schulung der Mitarbeiter in Cloud und Terraform

• Verwalten und Betreiben der Produktdatenimport Services für den Händler Otto
• Weiterentwicklung und Wartung der Backendsysteme
• Optimierung und Wartung der AWS-Infrastruktur
• Aufbau einer neuen Produktdatenimport-API
• Konzeption und Planung von Stories und Features
• Durchführung von Code-Reviews zur Sicherstellung der Codequalität und Best Practices
• Analyse und Behebung von Bugs
• Technologien: Java, Spring Boot, Kafka, AWS, Fargate, Terraform, MongoDB, Mongo Atlas, OpenAPI, GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Akhq, Debezium, JUnit, Test Containers, Hexagonale Architektur

• Mitarbeit bei der Realisierung des Redaktionssystems Rubix
• Implementierung diverser Microservices auf Basis von Java, AWS S3, AWS SQS, AWS SNS und Spring Boot mit Deployment auf AWS ECS und AWS Fargate
• Konzeption und Entwicklung von AWS Lambdas auf Basis von Typescript
• Verwendung der Datenbanksysteme PostgreSQL in einem AWS RDS Aurora Cluster sowie AWS DynamoDB
• Continuous Deployment mit GitLab Pipelines
• Aufbau einer Infrastructure-as-Code-Umgebung mit AWS CDK
• Aufbau und Betrieb einer Monitoring-Plattform auf Basis von AWS CloudWatch
• Entwicklung diverser Frontend-Komponenten auf Basis von Vue.js
• Konzeption der Microservice-Architektur unter Anwendung von Domain Driven Design und GraphQL-Schnittstellen

• Entwicklung eines Greenfield-CRMs zur Verwaltung eingehender Kundenanfragen für einen kommunalen Versorger
• Umsetzung mit PHP/Symfony 5, EasyAdmin, Doctrine ORM und Oracle XE
• Nach der anfänglichen Implementierung planmäßige Übergabe an CiS GmbH