Jakarta EE Experten in Frankfurt

Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)

Abwicklungsplattform für mehrere Handels- und Clearingplätze — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Abwicklungsvolumens, zentrales Risikomanagement und Anonymität nach dem Handel.

Technologien: Java 17, Spring Boot 3, Microservices, Spring Data JPA, SonarQube, Fortify (SCST), Mockito, Jenkins, OpenShift, Maven, Podman, GitHub, JIRA, Liquibase, Swagger, AMQP, Apache Camel, Terraform, PostgreSQL, Instana, Graylog.

• CVEs in Drittanbieter-Bibliotheken mithilfe von SCA-Tools identifiziert und behoben und damit die Sicherheitslage der Produktivkomponenten verbessert.
• 90 % Code Coverage mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
• mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert und damit verschlüsselte, zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchgesetzt.
• Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
• Eine REST-API mit hohem Volumen (~200K Requests) optimiert, indem die Antwortzeit von 3s auf 2s reduziert wurde (33 % Verbesserung), was Durchsatz und Zuverlässigkeit unter Produktionslast erhöht hat.
• Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
• Containerisierte Workloads auf Podman/OpenShift orchestriert und die Schema-Weiterentwicklung mit Liquibase gesteuert, um zuverlässige und wiederholbare Deployments in allen Umgebungen sicherzustellen.
• Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Anwendungsleistung zu verbessern.
• Das Release-Management vereinfacht, indem Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über DBAG Artifactory gesteuert wurden, um Versionskonsistenz und Audit-Nachvollziehbarkeit über alle Umgebungen hinweg sicherzustellen

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Einführung von 5 verschiedenen Prozessanwendungen für unterschiedliche Teams

• Planung von Releases: Scope- und Zeitmanagement

• Ressourcen-/Kapazitätsplanung

• Durchführung von Sprint-Planung / Retrospektiven

• Inkrementplanung (mehrere Sprints)

• Vorbereitung von Lenkungskreis-Meetings / Reporting an den Vorstand

• Koordination und Abstimmung mit externen Lieferanten / Lieferungen

• Ressourcenplanung für mehrere Projekte

• Abstimmung mit dem Fachbereich und dem Entwicklungsteam

• Ermittlung der Best Practices mit IBM BAW

• Kostenkontrolle und Planung des Projektteams sowie externer Dienstleister

• Erhebung von KPIs mithilfe von LogScale

• Analyse von Anwendungsfehlern mit LogScale / Queries

• Definition von User Stories / Abstimmung der Anforderungen mit Fachbereich und Entwicklungsteam

• Tests und Fehler-Tracking

• UI/UX-Entwurf der Anwendung

• Vorbereitung und Moderation von Brown-Paper-Workshops

• Testkonzept, Testdaten, Testorganisation, Testdurchführung

• Erfassung der Team-Velocity / Metriken

• Testdurchführung

• Erstellung von Skripten für automatisiertes Testen

• Testorganisation mit Fachbereich und IT

• Erfassung und Priorisierung der Fehler

• Aufbau und Betrieb der Anwendung

• Aufbau von Monitoring der Anwendung mit LogScale-Dashboards

• Überprüfung der Health-Endpoints mit PowerShell

• Post-Mortem-Analyse

• Aufbau von Incident Management

• Aufbau von Problem Management

• Analyse von Fehlern mithilfe von LogScale-Queries und Dashboards

• Datenvorverarbeitung für die KI

• Durchführung der Evaluation mit KI-Sprachmodellen (Meta Llama 3.3 LLM und deepset Haystack) und RAG

• Installation der Laufzeitumgebung für LLMs (Large Language Models)

• Evaluierung verschiedener LLMs

• Installation von RAG (Retrieval Augmented Generation) und Integration mit LLMs

• Extraktion unstrukturierter Daten mit LLMs und RAG

• Projekt basiert auf IBM BAW (Business Automation Workflow), Websphere Liberty, Domea, d.3, REST, LogScale (ehemals Humio), Swagger, PowerShell, Jira, Confluence, Lucom Interaction Platform (LIP), Mattermost, Jabber

• 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

• Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
• Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
• Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
• Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
• Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
• Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
• Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
• Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
• Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
• Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
• Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
• Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.

• Coaching und Support für Scrum-Teams, um agile Praktiken effektiv zu übernehmen und umzusetzen
• Analyse von Geschäftsanforderungen und Identifikation von IT-Lösungen zur Unterstützung der Unternehmensziele
• Bewertung bestehender IT-Systeme und -Prozesse zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen
• Pflege von Stakeholderbeziehungen und Coaching
• Moderation von Scrum-Zeremonien und Sicherstellung der Einhaltung von Scrum-Prinzipien und -Praktiken
• Identifikation und Umsetzung von Lean-Startup-Prozessoptimierungen zur Steigerung der Effizienz und Effektivität von Entwicklungs- und Geschäftsprozessen
• Entwicklung und Überwachung täglicher Geschäftsstrategien, um Entwicklungsziele zu erreichen
• Entwicklung und Implementierung von OKR-Strategien zur Ausrichtung der Teamziele auf die Unternehmensziele
• Tools/Methodik: Jira, Confluence, Miro, PowerBI, Teambuilding & Mentoring, Konfliktlösung, Beseitigung von Hindernissen

• Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
• Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript

• Teilnahme an Quality-Workshops zur Anforderungserfassung und Fit/Gap-Analyse
• Demonstration verschiedener QMS-Module/-Prozesse mit Fokus auf Kundenanforderungen
• Entwurf und Implementierung eines cloudbasierten Qualitätssystems zur Reduzierung manueller Aufwände beim Kunden
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Definition und Dokumentation der Systemanforderungen
• Analyse der bestehenden Geschäftsprozesse und Vorschläge für Verbesserungen beim Umstieg auf neue Qualitätssysteme
• Steuerung der Implementierung einer Datenmigrationsstrategie vom Altsystem in die Cloud
• Durchführung von Lösungsvorführungen für die Business-Anwender
• Mitwirkung bei der Integration des Qualitätssystems mit verschiedenen Drittanbietersystemen
• Erstellung wöchentlicher Statusberichte und Präsentation dieser an Business-Anwender und Projekt-Stakeholder

• Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
• Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
• Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.

• Automatisierte Tests mit Playwright, Python-Skripten, TypeScript und Spring Boot entwerfen, entwickeln und warten
• Testklassen erstellen, die mit @SpringBootTest annotiert sind
• Testskripte für Funktions-, Regression- und Integrationstests erstellen
• Testautomatisierung für Webanwendungen sicherstellen
• Mit Entwicklern zusammenarbeiten, um testbare Anforderungen zu identifizieren
• Fehler bei automatisierten Tests analysieren und beheben
• Automatisierte Tests in CI/CD-Pipelines (z.B. Jenkins, GitLab CI/CD) integrieren
• Testautomatisierungskennzahlen überwachen und berichten
• Strategien für Testdatenverwaltung und Mocking implementieren
• Zuverlässigkeit, Stabilität und Wartbarkeit der Tests sicherstellen
• Erfahrung mit Containerisierung (Docker) und Orchestrierung (Kubernetes)

• Beratung und Umsetzung von fachseitlichen Testanforderungen
• Verantwortung sowie Validierung von Testautomatisierungslösungen im agilen Team
• Unterstützung bei QA Themen für wöchentliche Releasetests
• Erstellung von Testfällen mit Gherkin
• Entwicklung von automatisierten Tests mit Cucumber und Playwright
• Spezifizierung und Pflege automatisierter und manueller Tests

Verwendete Technologien:

• Confluence
• Jira
• Cucumber
• Playwright
• Typescript
• Java
• Git

• Wartung und Weiterentwicklung des Java/Swing-basierten @rtus FormsEditor
• Konzeption und Entwicklung eines grafischen Formeleditors auf Basis von Google Blockly zur Abbildung einer projekteigenen DSL, inkl. Parsing und Code-Generierung
• Implementierung einer zeichengenauen Synchronisation zwischen Editor- und Druckvorschau zur Verbesserung der User Experience
• Technologien: Java 17/21, Swing, JavaFX, JBoss/Wildfly, JUnit, Mockito, Blockly, JPedal, ICEPDF, Eclipse

• Weiterentwicklung und Erstellung von Datenflüssen der Krankenkassen
• Datenverwaltung unterschiedlicher Persistenzen (DB2, MSSQL, PostgreSQL, S3, eigene APIs, …)
• Dokumentationen und Schulungen
• Planung und Einführung von NiFi 2.X (Major-Upgrade)
• Grafana-Anbindungen zur Visualisierung, Überwachung und Alarmierung
• Umfangreiche NiFi-API-Nutzung, um den Zustand des Systems und seiner Teile permanent zu überwachen