gRPC Experten in Deutschland

Weiterentwicklung und Modernisierung einer gewachsenen Aspire-Backend-Anwendung im Umfeld eines Energieversorgungsunternehmens mit Fokus auf neue Geschäftsanforderungen, Testing, Legacy-Code-Bereinigung und stabile Backend-Bereitstellung.

Kernbeiträge & Ergebnisse

• Setzte neue fachliche Anforderungen im Kontext von Kundenaufträgen, Subunternehmen und unternehmensübergreifenden Backend-Prozessen um und stellte konsistente Abläufe in einer verteilten Systemlandschaft sicher.
• Modernisierte bestehende Backend-Komponenten schrittweise und reduzierte technische Schulden durch gezielte Bereinigung von Legacy-Code, Refactoring und strukturierte Code-Reviews.
• Verbess erte die Testbarkeit geschäftskritischer Services durch Ausbau automatisierter Tests mit xUnit, AutoFixture und klareren Validierungsstrukturen.
• Unterstützte die Weiterentwicklung von Workflow-Automatisierungen und Integrationsprozessen über Microservices, Messaging und API-basierte Kommunikation.
• Übernahm Quellcode externer Firmen, prüfte die Code-Qualität systematisch und leitete technische Verbesserungen für Wartbarkeit, Stabilität und Integration ab.
• Arbeitete in agilen Entwicklungsprozessen mit Jira, Confluence und Azure DevOps und unterstützte teamübergreifende Abstimmung zu Architektur, Qualität und Umsetzung.

Technologien & Methoden

C#, .NET, ASP.NET, ASP.NET Core, Aspire, Docker, RabbitMQ, gRPC, REST API, Swagger, Microservices, NServiceBus, AutoMapper, Autofac, xUnit, AutoFixture, FluentValidation, Entity Framework Core, MediatR, Redis, Consul, Serilog, SonarQube, Azure DevOps, Azure Monitor, GitLab, Google Protocol Buffers, IronPDF, Mailjet, Jira, Confluence, Miro, Agile Entwicklung, Scrum, Code-Reviews, Refactoring, Legacy-Code-Bereinigung, Workflow-Automatisierung, Stromnetze

• 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.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• 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).

• Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
• Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
• Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
• Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
• Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
• Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
• Methoden: Kanban.

• Senior-Softwareentwickler mit Schwerpunkt auf React-, TypeScript- und KI-gestützten Produktabläufen
• Entwicklung von Frontend-Systemen für komplexe SaaS-Produkte, interne Tools und operative Abläufe
• Zuletzt Entwicklung von Tools zur KI-Evaluierung, Analyse der Support-Zuverlässigkeit und QA-Systemen für Entwickler
• Verfügbar für freiberufliche und befristete Aufträge, insbesondere Remote-first-Projekte

• Enterprise-taugliche Multi-Agent-KI-Orchestrierungsplattform, gebaut mit Go und Kubernetes für skalierbare, sichere Agentenkoordination in Cloud-native-Umgebungen.
• Multi-Agent-Orchestrierung mit intelligenter Workload-Verteilung und dynamischer Skalierung.
• Cloud-native Architektur mit Kubernetes-Deployment und horizontalem Auto-Scaling.
• Echtzeit-Koordination mit Agentenkommunikation unter 100 ms über Go-Channels.
• Enterprise-Sicherheit mit Zero-Trust-Architektur, RBAC und umfassenden Audit-Trails.
• Visuelle Workflow-Engine mit Monitoring, Observability und API-Gateway-Integration.
• Technologien: Go, Kubernetes, ArangoDB, gRPC, Prometheus, Grafana.

traigo ist die digitale Bahnlogistik- und Flottenmanagement-Plattform von VTG. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Ereignissen nahezu in Echtzeit und bietet operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa.

Als Teil des Teams Customer Selfcare habe ich an der Konzeption, Implementierung, Optimierung und dem Betrieb von Backend-Services im großen Maßstab und eventgetriebenen Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl bei der Feature-Entwicklung als auch mit operativer Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.

• Konzeption und Implementierung eventgetriebener Backend-Services.
• Migration und Ersatz von Legacy-Verarbeitungspipelines.
• Entwicklung von Replay- / Rebuild-Mechanismen für große Event-Datensätze.
• Asynchrone Eventverarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
• Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
• Konzeption skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
• Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
• Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
• Konzeption und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
• Technische Konzepte, Architekturdokumentation und Zusammenarbeit über Teams hinweg.
• Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines

Geofence- & Wagon-Stay-Verarbeitung

• Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
• Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
• Überarbeitete Geofence-Event- und Wagon-Stay-Verarbeitungslogik für bessere Performance.
• Behebung von Race Conditions und Event-Reihenfolgeproblemen in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
• Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.

Flotten-Metadaten & Kilometerleistung

• Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB zu PostgreSQL, um die Nachvollziehbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
• Skalierbare Aggregations- und Replay-Mechanismen für Kilometerdaten.
• Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohem Datenvolumen.

Sensor- & Telematik-Integration

• Integration von Telemetrie- und Sensorverarbeitungspipelines.
• Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
• APIs und Persistenzmodelle für Wagonsensordaten; 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.
• Entwicklung von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
• Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit für Eventverarbeitung mit hohem Volumen.

Zustandsüberwachung & Wagon-Analysen

• APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
• Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagon-Analysen.
• 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 Datenbankleistung und AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
• Verbesserte Observability, Monitoring und operative Tools.
• Unterstützung von Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach Deployments.

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
• Beratung
• Software-Design
• Entwicklung
• Automatisierung
• Testen
• Deployment
• Architektur, Entwicklung und Bereitstellung verschiedener Proof-of-Concept-Anwendungen rund um die Integration aktueller KI-Schnittstellen, inklusive Gespräch, Echtzeit-Voice, Bilder und Videos
• Best Practices für die Arbeit mit agentischen Systemen und KI in der Praxis entwickelt
• Code-Vorlagen erstellt

• Neuentwicklung des Fahrzeugplanungs- und Auslieferungssystems (FAPS)

• Im Rahmen der Modernisierung einer zentralen Backend-Anwendung wurde das bestehende, monolithische System auf COBOL-Basis durch eine serviceorientierte Architektur mit Spring Boot abgelöst. Ziel des Projekts ist es, die digitale Abbildung von Fahrzeugplanung und -auslieferung zukunftssicher und skalierbar zu gestalten.

• Mitarbeit an der technischen Architektur und Schnittstellenkonzeption

• Entwicklung eines Services basierend auf Spring Boot für die Migration der bestehenden Daten in ein neues Datenmodell

• Entwicklung von REST APIs und der dazugehörigen Servicelayer

• Entwicklung einer Middleware für die Integration des neuen Backends in einen bereits bestehenden Client

• Erstellung von Unit- und End-to-End-Tests

• Anpassung der Build-Pipelines

• Entwicklerschulung für Mitarbeiter des Kunden (Java, Azure DevOps, generelle Hilfestellungen)

• Unterstützung für Tester und andere Projektbeteiligte

• Upgrade der Spring Boot Version (& Hibernate)

• Erstellung von Dokumentationen

• Java 8 u. 17, Spring Boot, Spring JPA, Hibernate, Optimistic Locking (Enetitätsversionierung), JUnit, Cucumber, PostgreSQL, Azure Cloud, Microservices, Azure Storage, Azure DevOps, Azure Kubernetes Service, RESTful Webservices, JSON, Scrum, Confluence, ArchUnit

• Backend-Entwicklung: .Net 8, C#, PostgreSQL, Entity Framework Core, REST-Web-APIs, Docker, Kubernetes, Kafka, Open API Swagger, Apache Airflow, Resharper, Git, Microservices, SOAP, gRPC, Hangfire, OAuth 2, GraphQL
• Schnittstellenentwicklung zur Dokumentenverarbeitung mit SmartFix, Softexpansion und Natif.ai: C#, REST API, Resharper, Git
• Deployment: Azure DevOps YAML, Vanilla Helmchart, Rancher, Kubernetes-Cluster, Linux-Docker, Windows-VM, Python
• Unit-Tests und Integrationstests
• Telemetrie, Kibana, Grafana, Elastic Search
• Arbeit in einem Kanban-Team aus 8 Entwicklern, 1 Tester und einem Product Owner

• Einführung von Vorgehensweisen zur Entwicklung und automatisiertem Deployment von cloud-nativer Software und Machine-Learning-Programmen in OpenShift-Clustern
• Entwicklung diverser Programme in Python
• Technologien: Kubernetes, OpenShift, Kustomize, ArgoCD, Tekton, Docker, PodMan, Airflow, IntelliJ, PyCharm, Git, Bitbucket, Jira, Confluence, Python