GitLab-Experten in Frankfurt

• Fachliches Anforderungsmanagement für DIVID, die Plattform des Umweltbundesamts zur Abwicklung des Einwegkunststofffonds. Schwerpunkt: Anspruchsberechtigte, Unteranspruchsberechtigte und Leistungsmeldungen.
• Konsolidierung und Analyse von Pflichtenheft, Jira, Confluence, Fachkonzepten und UX-Designs. Eigenständige Strukturierung und Abgrenzung von Anforderungen sowie Identifikation von Widersprüchen, Lücken und Abhängigkeiten.
• Erstellung und Qualitätssicherung umsetzbarer User Stories mit eindeutigen, testbaren Akzeptanzkriterien. Vorbereitung von Entscheidungsalternativen und Abstimmung mit Fachseite, Entwicklung, UX und QA bis zum Team-Refinement.
• Durchführung manueller und technisch-unterstützter Barrierefreiheits-Tests. Abstimmung der Befunde mit QA und Product Ownerin, zur weiteren Planung und Umsetzung.
• Ergebnis: konsistentere Anforderungen, klarer abgegrenzte Prozesse und Stories sowie transparente offene Entscheidungen. Trennung von Annahmen und bestätigten Anforderungen; bessere Grundlage für Umsetzung, Refinements und QA-Testfälle.

Eingesetzte Tools: Jira, Confluence

• Vervollständigung der Logquellen-Anbindung an Microsoft Sentinel inklusive Integration von GCP-Workloads – zentrale Konsolidierung aller sicherheitsrelevanten Ereignisse aus Azure- und GCP-Umgebungen für vollständige End-to-End-Telemetrie und lückenlose Compliance-Nachweise
• Entwicklung von Custom Rules und Use Cases auf Basis der GFG Use-Case Library und der MITRE ATT&CK Matrix, um unternehmensspezifische Bedrohungen und GFG-relevante Szenarien mit präzisen, gemappten Erkennungsregeln abzudecken
• Tuning der Erkennungsregeln zur Minimierung von Fehlalarmen, Optimierung der Erkennungsschwellen und Modellierung von Ausnahmen – das SOC arbeitet mit relevanten, priorisierten Alerts bei reduzierter Mean-Time-to-Detect/Respond
• Aufbau von SOAR-Funktionalitäten in Sentinel durch Entwicklung von Playbooks zur Automatisierung wiederkehrender Response-Abläufe wie Containment, Nutzer- und Host-Isolierung sowie Ticketing – kürzere Reaktionszeiten und 24/7-Skalierbarkeit
• Konzeption und Aufbau einer Log-Transformationslösung zur Normalisierung und Anreicherung eingehender Rohlogs (GeoIP, CMDB, Threat Intelligence) und Überführung in ein einheitliches Schema für performante KQL-Abfragen, Use-Case-Logik und Korrelationen
• Verwaltung der Azure Security über Azure Policies zur präskriptiven Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards, Verhinderung von Drift sowie kontinuierlicher Remediation von Abweichungen
• Betrieb des Defender XDR Portals zur Verknüpfung von Endpunkt-, Identitäts-, E-Mail- und SaaS-Signalen mit Sentinel-Findings, ganzheitlicher Triagierung von Vorfällen und Orchestrierung von Maßnahmen direkt aus XDR

Technologien: Microsoft Sentinel, Microsoft Defender XDR, Azure Policy, KQL, GCP, MITRE ATT&CK

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

• Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.

• Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch

• Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA

• Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten

• Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)

• Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben

• Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts

• Vereinbarung von Sprintabschlussberichte

• Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan

• Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)

• Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes

Die Basisdienste von DB InfraGO bilden einen zentralen Datenhub zwischen den IT-Systemen des Unternehmens. Es werden gemeinsame Datendienste entwickelt, die Daten aus Quellsystemen an eine Vielzahl nachgelagerter Systeme verteilen (über JMS) und bereitstellen (über REST-API). Die bestehende, auf TIBCO basierende Servicelandschaft wird auf die cloud-native Plattform von DB InfraGO migriert.

• Architekturdesign und Implementierung einer performanceoptimierten Massenverarbeitung von mehreren Millionen Datensätzen zu bestimmten Tageszeiten
• Technische Spezifikation und Dokumentation der Geschäftsanforderungen
• Integration verschiedener Subsysteme (einschließlich SAP und Salesforce) durch die Neuentwicklung von mehr als 40 auf Spring Boot basierenden Microservices
• Migration von TIBCO-basierten Microservices von der Enterprise Integration Platform auf die Cloud Native Platform mit Spring Boot
• Aufbau einer Deployment-Pipeline mit GitLab CI/CD und Artifactory sowie automatisiertes Deployment in eine Kubernetes-Umgebung mithilfe von ArgoCD
• Definition und Implementierung automatisierter Unit-, Integrations- und Regressionstests

Teamgröße: 9

Technologien/Tools: Java, Spring Boot, ActiveMQ(JMS), JUnit, Tibco Business Works, Gitlab (CI/CD), Kubernetes (Amazon AWS), ArgoCD, postgreSQL, Oracle, Postman, Hoppscotch, openAPI, Sonarqube

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

Eigenverantwortlicher Aufbau einer Datenplattform mit systemübergreifendem Prozessmonitoring.

• Konzeption der Bronze/Silver/Gold-Architektur und Python-basierte Pipelines für heterogene operative Quellen.
• Bereinigung, Harmonisierung und Validierung der Daten; Verarbeitung und Ablage im Parquet-Format.
• Historisierung von Datenständen und Aufbau fachlicher Fakten- und Dimensionsmodelle für nachvollziehbare Auswertungen.
• Automatisierte Datenbereitstellung mit Python und Power Automate (Desktop und Cloud); SharePoint für Archivierung und Datenzugriff.
• Entwicklung der Power-BI-Lösung von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung von Prozesszuständen, Bearbeitungsständen und Abweichungen.

Technologien: Python, SQL, Parquet, Power BI, Power Query, Power Automate, SharePoint, Copilot

• Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
• Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
• Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
• Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
• Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
• Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
• Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
• Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

Statistischer Prognosealgorithmus

• Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
• Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
• Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps

Monitoring-Dashboard

• Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
• Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake

ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI

• Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
• Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI

Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow

• Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
• Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
• Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
• Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
• Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform

Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam

Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement

Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)

• Durchführung und Auswertung von Webanalysen
• Erstellung und Bearbeitung von Tags und Skripten im Bereich Tag Management sowie von Bannern und weiteren clientseitigen Web-Elementen im Bereich Consent Management
• Verwendete Technologien in der Entwicklung: Tealium, JavaScript, IntelliJ, Git, Android Studio, Selenium, Appium, Adobe Analytics, Power Automate, Power App

• Durchführung von Anforderungsanalysen
• Moderation von Scrum-Workshops und Meetings (Daily, Retrospektive und Review)
• Einführung und Konfiguration von Confluence
• Einführung und Konfiguration von Jira
• Durchführung von PI-Planning
• Skalierung des Frameworks
• Aufbau der SAFe- & Spotify-Struktur
• Erarbeitung diverser Vorgehensweisen

• Linux-Server-Migrationen: Planung und Umsetzung der Migration mit SLES Linux Deployment von VMs in VMware 8.0
• Anleitung der Kollegen zur Konfiguration der Linux-VMs in vSphere Auto Deploy
• Anwendungsbetrieb: Sicherstellung des reibungslosen Betriebs der Anwendungen auf den migrierten Servern
• Betriebshandbücher: Überarbeitung bestehender Betriebshandbücher, Ergänzung und Neuanlage bei Bedarf
• Überprüfung von Dienstleistungsangeboten: Anpassung und Optimierung des Serviceangebots externer Dienstleister
• Logistik SW, RedHat Linux, Ansible, Confluence / Jira