GraphQL Experten in München

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• 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).

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

• Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
• Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
• Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
• Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
• Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

• Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
• Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
• Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
• Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
• Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.

• Konzipierte und entwickelte eine leistungsstarke interne Plattform für Ressourcenmanagement mit React und TypeScript und optimierte dabei das dynamische Rendern von Daten und das State Management.
• Entwickelte eine React-Native-Anwendung für den mobilen Zugriff auf interne Tools und ermöglichte so Teams im Außendienst das Tracking von Projekten unterwegs.
• Entwickelte eigene 2D-Visualisierungen auf Canvas-Basis mit Pixi.js, um Materialflüsse und das Verhalten von feuerfesten Schichten zu simulieren.
• Integrierte Pixi.js mit React-Komponenten für interaktive Diagramme und UI-Aktualisierungen in Echtzeit.
• Entwickelte interaktive 3D-Visualisierungen mit React.js zur Darstellung von Produktlayouts und Simulationen für feuerfeste Produkte und unterstützte damit Engineering- und Vertriebsteams mit dynamischen Produktvorschauen.
• Integrierte Three.js in das React-Ökosystem, um die Bearbeitung von 3D-Modellen in Echtzeit direkt im Browser zu ermöglichen und so die Nutzerbindung und die Konfigurierbarkeit vor Ort zu verbessern.
• Integrierte ein Headless CMS, damit nicht-technische Nutzer Inhalte dynamisch aktualisieren können, wodurch sich die Zeit für Content-Deployments um 40 % verkürzte.
• Leitete AWS-CloudFront-Optimierungsinitiativen und verbesserte dadurch die Ladegeschwindigkeit des Portals weltweit um 30 %.
• Arbeitete aktiv mit funktionsübergreifenden agilen Teams und Product Ownern zusammen, um priorisierte Features mit kurzen Feedbackschleifen zu liefern.
• Wichtige Technologien: React.js, React Native, Three.js, TypeScript, Contentful CMS, AWS S3/Lambda/CloudFront, Cypress, Agile Scrum

• RTE/Agile Coach für die SAFe 6 (Scaled Agile Framework) Einführung
• Aufbau und Etablierung eines LACE (Lean-Agile Center of Excellence) für mehrere ARTs
• Verwendung der Tools: Azure DevOps mit SCALE, Loop, MS Whiteboard
• Aufbau der ARTs mit 7 Teams
• Training der Product Owner, z. B. durch SAFe POPM Training und LearnSnacks
• Durchführung des initialen PI Plannings in Form eines Kickoff-Planning-Events
• Einführung eines Demand-Prozesses

• Backend-Entwicklung einer B2B-E-Commerce-Lösung mit SAP Commerce Cloud unter Einsatz von Java und Spring Framework sowie Erstellung von REST-APIs für eine effektive Kommunikation.
• Behebung von Softwarefehlern, Entwicklung automatisierter Cron-Jobs und Trigger sowie Erstellung von Unit-Tests mit JUnit zur Sicherung von Code-Stabilität und Qualitätsstandards.
• Nutzung von Git-basierten Versionskontrollsystemen (Bitbucket/GitHub) für das Source-Code-Management sowie Einsatz von Jenkins zur Unterstützung von Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD).
• Umsetzung und Abschluss mehrerer User Stories und Tickets in iterativen zweiwöchentlichen Sprints nach agiler SCRUM-Methodik.
• Leitung der Incident-Resolution in der Produktionsumgebung und Minimierung von Ausfallzeiten durch Echtzeitüberwachung (Solr, SAP CCv2, OpenSearch Dashboards) bei Einhaltung von SLA-Zielen über 99%.

• Entwicklung eines Test-Systems
• Etablierung der Architektur mit Scala/Java als Backend und Swing als Frontend
• Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins für Continuous Integration, inklusive automatisierter Builds
• Mitwirkung im Scrum-Team, einschließlich täglicher Stand-ups, Sprintplanungen und Retrospektiven
• Technologisches Umfeld: Scala, Swing, EJB, JPA, Scrum, PostgreSQL, Mercurial

• Konzeptionierung und Entwicklung der "Credit Risk Engine" mit Camunda, Node.js und TypeScript
• Greenfield-Projekt zur Kreditkarten-Bonitätsberechnung von Bestands- und Neukunden, inklusive EBA KPIs, SCHUFA und CRIF Scorings
• Aufbau und Modellierung von Workflows (BPMN) und Entscheidungslogiken (DMN) mit Camunda Modeler in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern
• Implementierung von Service Tasks, User Tasks und Jobs mit Nest.js, Node.js und TypeScript, inklusive Exception Handling
• Backend For Frontend (BFF), Frontend mit React, Tailwind und Antd UI Library
• CI/CD mit Gitlab, Kubernetes/Rancher

• Migrierte die SaaS-App der EV-Division für Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud und schuf damit eine hybride Multi-Cloud-Multi-Tenant-Lösung.
• Entwickelte eine Streaming-Daten-Pipeline mit AWS MSK für Apache Kafka und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur, um nahezu Echtzeitdaten von OCPI-Protokoll-IoT-Geräten zu erfassen und zu verarbeiten.
• Implementierte Multi-Tenant-Strategien, einschließlich Datenbankschema-Isolierung, Bridge-Modell für Ressourcenteilung und mandantenbasierter RBAC-Kontrollen.
• Provisionierte Kubernetes-Cluster auf AWS EKS mit Namespaces und RBAC zur Mandantentrennung.
• Leitete die Migration von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud unter Nutzung von AWS DataSync, Snowball und Database Migration Service.
• Koordinierte die Zusammenarbeit zwischen über fünf Systemen, Anbietern, Dienstleistern und Vor-Ort-Teams.
• Unterstützte die Entwicklung und Pflege der IT-Strategie in Übereinstimmung mit den Geschäftszielen.
• Verwaltete ein Infrastruktur-Budget von 40 Mio. € und optimierte Kosten in AWS und Azure, was 15 % Einsparungen brachte.
• Führte über 50 Entwickler bei der Umsetzung komplexer Datenbankprozeduren, wodurch die Produktivität um 20 % stieg.
• Leitete die Multi-Cloud-Multi-Tenant-Infrastrukturmigration und erzielte 30 % schnellere Verarbeitungszeiten.
• Verhandelte mit Anbietern über Preise, um die Kosten für Lohn- und Leistungsverwaltung um 20 % zu senken.
• Erarbeitete eine zweijährige Technologie-Roadmap für die Infrastruktur, die 25 % Kosteneinsparungen brachte.
• Technologie-Stack: Kubernetes auf AWS EKS, Docker, Kafka/AWS MSK, Terraform, AWS CDK, TypeScript, React, NextJS, Node.js, NestJS, Python, Aurora Serverless, RDS (MySQL, SQL Server), GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD, AWS Lambda, API Gateway, AWS Security Hub, AWS Database Migration Service, AWS DataSync, AWS Organizations, AWS Control Tower, Odoo, Microsoft Navision, MS Dynamics.

• Aufbau einer KI-zentrierten Legal-Tech-Plattform unter Verwendung neuester LLM-Modelle und agentenbasierter Entwicklungs-Workflows.
• MVP in weniger als 5 Tagen von der Idee bis zum Code gestartet.
• KI-zentrierte Entwicklungs-Workflows "vom ersten Meeting bis zur ausgelieferten Funktion" eingerichtet.

• Entwicklung des ginlo Messenger-Clients mit Fokus auf die strikte Einhaltung des deutschen Datenschutzrechts.

• Entwicklung dynamischer Web Components zur Darstellung von KPIs, intelligenter Kartenanwendungen und Betriebsprozessanalyse-Tools
• Angular 18+
• Leaflet, MapLibre
• NestJS, JavaScript, HTML, CSS
• PostgreSQL, GraphQL, RabbitMQ
• Gitea, Jenkins, Docker