Gradle Experten

Ich habe eine Self-Service-AWS-Plattform für Data-Science-Teams mit wenig oder keiner Erfahrung mit Infrastructure as Code entworfen und entwickelt. Ein Team schreibt etwa 10 Zeilen Python und erhält einen bereitstellbaren Stack mit vollständigem SDLC-Release-Zyklus, der bereits den Governance-Regeln folgt. Netzwerk, Verschlüsselung, IAM und Tagging werden von der Plattform festgelegt, nicht von jedem einzelnen Team.

Neue Teams oder AWS-Konten werden mit einem Pull Request eingebunden. Die Vermeidung von Verschwendung und die Kostenkontrolle sind standardmäßig integriert: Data Scientists benötigen keine Infrastrukturkenntnisse.

• Construct-Bibliothek (AWS CDK, Python). Aufbau eines versionierten Katalogs mit etwa 20 gehärteten Constructs für den Einsatz in Data-Science-Projekten mit ML-Kontext
• Governance as Code
• Multi-Account, Multi-Tenant
• Scaffolding für den Golden Path
• CI/CD und Supply Chain. Erstellung wiederverwendbarer GitHub-Actions-Workflows
• Release Engineering
• Qualitätssicherung mit E2E-, Contract- und Unit-Tests bei jedem Release Candidate

• Planung und Entwicklung einer CPU-Überwachungsanwendung zur Überwachung der Systemleistung und Ressourcennutzung.
• Entwicklung und Implementierung eines Spring-Boot-Backends mit REST-API zur Verarbeitung und Bereitstellung von Überwachungsdaten.
• Entwicklung des React-Frontends zur übersichtlichen und benutzerfreundlichen Darstellung der Überwachungsinformationen.
• Integration von PostgreSQL zur dauerhaften Speicherung und Verwaltung der Anwendungsdaten.
• Containerisierung der Anwendung und ihrer Dienste mit Docker Compose.
• Automatisierung der Bereitstellung und des Deployments der Infrastruktur mit Terraform auf AWS.
• Strukturierung der Anwendung als modernes, wartbares System mit REST-basierter Kommunikation zwischen Frontend und Backend.
• Entwicklung einer sicheren, skalierbaren CPU-Überwachungsarchitektur (cpu-watcher) mit einer eigenen Collector-Anwendung, die Überwachungsdaten an das Backend überträgt und dadurch den direkten Zugriff auf Systemressourcen reduziert.
• Entwicklung einer sicheren Cloud-Infrastruktur mit isolierter Datenbank in einem privaten Netzwerk und OIDC-basierter Authentifizierung.
• Implementierung von Infrastructure as Code mit Terraform und Integration versionskontrollierter CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Tests, Infrastrukturänderungen und Anwendungsbereitstellungen.
• Entwicklung und Implementierung der Architektur zur Frontend-Bereitstellung mit AWS CloudFront.

Stack: Spring Boot · React · PostgreSQL · REST API · Docker Compose · Terraform · AWS

• 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

• Implementierung einer Full-Stack Anwendung mit Angular als Frontend-Framework und Java als Backend-Sprache
• Einsatz der Swagger OpenAPI Spezifikation für die REST-Kommunikation zwischen Frontend- und Backend-Anwendung
• Ansteuerung eines Kartendruckers über das Nexus Card SDK Framework
• Design und Implementierung einer Kartenverwaltungssoftware mit Weboberfläche und JavaFX-Modul für das Druckermonitoring
• Einsatz von Cucumber-Tests für die Testautomatisierung und Erstellung von Test-Artefakten zum Testen außerhalb der Entwicklungsumgebung
• Einsatz von Wireshark für Netzwerkuntersuchungen zur Analyse der API eines Drittproduktes und zur Kontrolle der REST-API der selbst entwickelten Software

• Entwicklung einer Strategie für die Migration von WLS-Anwendungen in die BKA Cloud und zu Stack IT

• Aufbau einer hybriden Cloud für interne Tests und Entwicklung mit Kubernetes

• Umwandlung der IT-Landschaft von einer veralteten monolithischen Architektur in eine cloudbasierte Architektur

• Einführung neuer CI/CO-Prozesse durch Azure Pipelines

• Vervierfachung des Durchsatzes bei der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen

• Migration von Anwendungen für Personen-Sicherheitsüberprüfungen zu Docker-basierten Anwendungen

• Einrichtung von CI-/Deploy-Pipelines durch Azure DevOps

• Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF

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

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

• Implementieren und Erweitern einer Electron-App auf Basis von TypeScript, React, Node.js zur Darstellung von Streaminhalten und technischen Daten
• Erweitern eines Kotlin-Backends zur Nachrichtenverarbeitung über Kafka
• Erweitern verschiedener React-Module
• Programmieren individueller Lösungen für Kunden inkl. Durchführen von Tests
• Erstellen von Dokumentation
• Entwicklung unter Berücksichtigung von Scrum-Prozessen

Verwendete Kenntnisse: React, React Hooks, Jest, Vitest, Typescript, Electron, IntelliJ, Vite, Github, Jira, Node.js, yarn, npm, pnpm, Swagger, OpenAPI, Storybook, Docker, Prettier, Eslint, tailwindcss, i18n, GraphQL, CoPilot, Postgres, JSON, Sqlite, trpc, influxdb, Java, Spring, Kotlin, Kafka, Git, Sonarcube

• 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 AI-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

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.

Frontend:

• Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
• Komponententests
• Codedokumentation
• CI/CD mit Gitlab Pipeline

Backend / IoT:

• Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
• Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
• CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
• Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
• Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
• Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
• Jacoco
• Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
• Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
• Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
• Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
• Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
• Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents

• 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.

• Weiterentwicklung und Betrieb eines zentralen Backend-Services zur Bereitstellung des Fahrzeugbestands für internationale Mercedes-Benz Online-Shops
• Weiterentwicklung eines Reservierungsservices für Fahrzeuge als Bestandteil des Checkout-Prozesses
• Konzeption und Umsetzung einer hochskalierbaren Ende-zu-Ende-Testarchitektur mit Fokus auf Wartbarkeit, Wiederverwendbarkeit und einer hohen Anzahl automatisierter Testfälle
• Entwicklung einer mehrschichtigen Testinfrastruktur mit konsequenter Trennung von Testlogik und Zugriffsschichten
• Entwicklung einer Initialisierungs- und Caching-Architektur zur erheblichen Beschleunigung lokaler sowie CI/CD-basierter Testausführungen
• Entwicklung einer KI-gestützten Review-Architektur zur automatisierten Bewertung und Qualitätssicherung von Ende-zu-Ende-Tests
• Entwicklung eines Dashboards zur konsolidierten Darstellung eines Fahrzeugkontextes über mehrere Backend-Systeme hinweg inklusive KI-generierter Zusammenfassungen und komprimierter Fallanalysen
• Integration und Weiterentwicklung der Anbindung verschiedener Reservierungssysteme über Apache Kafka und Rest
• Konzeption neuer Microservices sowie Unterstützung bei Architekturentscheidungen
• Risikoanalyse und Konzeption von Microservice-Migrationen
• Technologien: Java, Spring, Spring Boot, Gradle, Maven, Apache Kafka, Rest, OpenAPI, Swagger, Github, Confluence, CI/CD, Microservices, AI, LLMs