Jakarta Persistence Experten

• Planung und Entwicklung einer CPU-Monitoring-Anwendung zur Überwachung von Systemleistung und Ressourcenauslastung.
• Entwurf und Implementierung eines Spring-Boot-Backends mit REST-API zur Verarbeitung und Bereitstellung von Monitoring-Daten.
• Entwicklung des React-Frontends zur übersichtlichen und benutzerfreundlichen Darstellung der Monitoring-Informationen.
• Integration von PostgreSQL für die persistente Speicherung und Verwaltung der Anwendungsdaten.
• Containerisierung der Anwendung und ihrer Dienste mit Docker Compose.
• Automatisierte Bereitstellung und Deployment der Infrastruktur mit Terraform auf AWS.
• Strukturierung der Anwendung als modernes, wartbares System mit REST-basierter Kommunikation zwischen Frontend und Backend.
• Entwurf und Entwicklung einer sicheren, skalierbaren CPU-Monitoring-Architektur (cpu-watcher) mit einer separaten Collector-Anwendung, die Monitoring-Daten an das Backend streamt und so die direkte Exposition von Systemressourcen reduziert.
• Entwurf einer sicheren Cloud-Infrastruktur mit in ein privates Netzwerk ausgelagerter Datenbank und OIDC-basierter Authentifizierung.
• Umsetzung von Infrastructure as Code mit Terraform und Integration versionskontrollierter CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Tests, Infrastrukturänderungen und Anwendungsdeployments.
• Entwurf und Implementierung der Frontend-Auslieferungsarchitektur mit AWS CloudFront.

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

• Analyse, Dokumentation und Abstimmung von Anforderungen. Durchführung von Stakeholderanalysen, Interviews und Workshops zur Anforderungserhebung und -validierung. Durchführung von Anforderungsreviews sowie enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Entwicklungsteams.

Techniken & Tools: Requirements Engineering, Stakeholdermanagement, Workshop-Moderation, Systemkontextmodellierung, Anforderungsreviews, Qualitätsszenarien, Miro, Jira, Confluence

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management

• Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

• Weiterentwicklung der bestehenden E-Commerce-Plattform auf Basis von SAP Commerce (Hybris), um den wachsenden Anforderungen des digitalen Handels gerecht zu werden.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Performance des Backends, wodurch die Plattform auch bei hoher Benutzerlast stabil und effizient blieb.
• Entwicklung und Integration neuer OCC REST APIs und Services für modulare Erweiterungen und flexible Anpassungen, um neue Funktionen schnell zu implementieren.
• Optimierung von Datenflüssen und Schnittstellen, was die Effizienz der Plattform und die Systemleistung erheblich steigerte.
• Sicherstellung einer wartbaren und skalierbaren Codebasis durch den Einsatz von Clean Code-Prinzipien, bewährten Design Patterns und einer zukunftssicheren Architektur.
• Reduzierung der Fehlerquote durch umfangreiche Tests mit JUnit, Mockito und Lasttests mit Gatling, ergänzt durch die Einführung automatisierter Testprozesse.
• Verbesserte Systemleistung durch gezielte Refactoring-Maßnahmen und effiziente Datenbankabfragen, insbesondere zur Handhabung von Spitzenlasten.
• Einsatz moderner Cloud- und Monitoring-Tools wie Kubernetes, Google Cloud Platform (GCP) und Grafana, um eine stabile und überwachte Infrastruktur sicherzustellen.
• Deutliche Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform, die nun den Anforderungen eines dynamischen und wachsenden E-Commerce-Marktes gerecht wird.

• Optimierung und Beschleunigung unserer GitLab-CI-Pipeline

• Konzeptarbeit für den PoC des Zero-Trust-Systems

• Erweiterung des Policy-Engine-Backends in Go

• Erweiterung des Policy-Testing-Mechanismus in Python

• Architekturelle Gestaltung der PEP-Komponente von Zero Trust

• Dokumentation des Produkts

• Technologien: Zero Trust, Go, Python, GitLab CI, Docker, JWT, Domain-Driven Design

• 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.

• Entwickelte cloud-native Enterprise-Anwendungen auf der SAP Business Technology Platform mit Node.js, SAP UI5 und RESTful APIs und lieferte Lösungen in den Bereichen Trainingsmanagement, Beschaffung, Mitarbeiterinformationen und Logistik
• War der Hauptentwickler für Wartung, Erweiterung und Produktionssupport von drei Enterprise-Anwendungen, lieferte neue Funktionen, behob Produktionsprobleme und stimmte Releases mit den Fachbereichen ab
• Erfahren im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools wie Microsoft Copilot, um die Feature-Entwicklung zu beschleunigen, Code zu erzeugen, Lösungen zu prototypen und bei Migration und Modernisierung von Anwendungen zu unterstützen
• Entwarf Backend-Services, Domänenmodelle und SAP Fiori/UI5-Oberflächen und implementierte Geschäftsabläufe, rollenbasierte Zugriffssteuerung, Validierungen, Terminplanung, Reporting sowie Import-/Exportfunktionen für Daten
• Entwarf und integrierte Enterprise-Services mit SAP SuccessFactors, SailPoint, ERP-Systemen und externen Learning-Management-APIs, einschließlich automatisierter Synchronisierung für über 11.000 Benutzerdaten
• Entwarf und implementierte AMQP-basierte ereignisgesteuerte Services zur Verarbeitung von bis zu 500 RFID-Paket-Scan-Events pro Tag für eine Logistikanwendung
• Verwaltete Deployments und den Applikationsbetrieb mit CI/CD-Pipelines, SAP Solution Manager, SAP BTP Cockpit, Kibana und Cloud-Monitoring-Tools, führte Root-Cause-Analysen durch und behob Produktionsvorfälle
• Verwaltete Anwendungsabhängigkeiten durch die Behebung von npm-Paketversionskonflikten und die Beseitigung kritischer und hoher Sicherheitslücken, um Produktionskonformität und Anwendungsstabilität sicherzustellen
• Arbeitete eng mit Architekten, Fachanwendern, SAP-Governance-Teams und verteilten Agile-Teams bei technischem Design, Code-Reviews, Sprint-Planung, Dokumentation und Softwareauslieferung zusammen

• 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

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

• Schwerpunkt: Systemarchitektur, Cloud-native Plattformen, Microservices, API-Design
• Produkt: Pflege-Pfad ist eine digitale Vermittlungsplattform, die Angehörige pflegebedürftiger Personen direkt mit geprüften Pflegediensten und Betreuungskräften verbindet – ohne Agentur und ohne laufende Gebühren.
• Business-Analyse & Prozessdesign:
• Analyse des deutschen Pflegemarkts und Identifikation der zentralen Pain Points beider Zielgruppen.
• Modellierung der Kerngeschäftsprozesse: Registrierung, Verifikation, Pflegeanfrage, Bewerbung, Vermittlung und Bewertung.
• Definition des Geschäftsmodells als Freemium-/Premium-Modell mit optionaler Kontaktfreischaltung.
• Erstellung von User Stories und Anforderungsdokumentation für Angehörige, Pflegedienste und Administratoren.
• Konzeption von Vertrauens- und Qualitätssicherungsmechanismen mit Dokumenten-Upload, Admin-Prüfprozess und Bewertungssystem.
• Durchführung von Stakeholder-Abstimmungen und Validierung der Produktentscheidungen mit potenziellen Nutzern.
• Technische Umsetzung:
• Konzeption und Umsetzung der gesamten Plattformarchitektur als Alleinentwickler.
• Entwurf und Implementierung einer REST-API mit Spring Boot und Kotlin inklusive JWT-basierter Authentifizierung.
• Entwicklung des Frontends als Single-Page-Application mit Angular 17.
• Umsetzung der AWS-Infrastruktur mit EC2, RDS PostgreSQL, S3, CloudFront und IAM.
• Dokumenten-Upload mit AWS S3 über Presigned URLs zur Verifikation von Pflegediensten.
• E-Mail-Benachrichtigungen über Resend API.
• KI-gestützte Pflegedienst-Suche über OpenAI API.
• Implementierung vollständiger User-Flows wie Registrierung, Login, Passwort-Reset und Vermittlungsprozess.
• Aufbau eines Admin-Panels für Benutzer- und Pflegedienstverwaltung sowie Analytics.
• CI/CD mit GitHub Actions und containerisierte Deployments mit Docker.
• End-to-End-Tests mit Playwright.

Technologien: Kotlin, Spring Boot 3, Spring Security, JWT, JPA/Hibernate, PostgreSQL, Angular 17, TypeScript, RxJS, AWS (EC2, ECS, S3, CloudFront CDN, RDS PostgreSQL, IAM), nginx, GitHub Actions, Playwright, Maven, Git, OpenAI API, Resend API, Docker, Scrum, i18n (DE/EN/TR), Kiro, Feature-Flag-Architektur.

Als Projektleiter für die Odoo-Implementierung bei einem kleinen Unternehmen war ich verantwortlich für die Konzeption, Umsetzung und Schulung eines vollständig integrierten CRM- und Buchhaltungssystems. Durch eine strukturierte Anforderungsanalyse, präzise Datenmigration und gezieltes Change-Management konnte ich die Einführung in nur acht Wochen realisieren. Das Projekt führte zu einer deutlichen Reduktion manueller Tätigkeiten, schnelleren Geschäftsprozessen und erhöhter Transparenz in Echtzeit.

Hauptaufgaben

Anforderungsanalyse und Prozess-Mapping Konfiguration der Odoo-Module CRM, Sales und Accounting Datenmigration (Excel/CSV → Odoo) und Qualitätskontrolle Erstellung von Workflows, automatisierten E-Mail-Regeln und Dashboards Durchführung von Trainings und Support nach Go-Live Projektkoordination (Budget, Zeitplan, Stakeholder-Kommunikation)

Wichtigste Erfolge

Volle Implementierung der Odoo-Suite innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens (8 Wochen) 30 % Reduktion der Buchhaltungszeit und 25 % Beschleunigung des Lead-Zu-Verkauf-Flows 100 % Kundenzufriedenheit nach dem Go-Live, basierend auf Umfrageergebnissen Erfolgreiche Migration von 100 % der bestehenden Stammdaten ohne Datenverlust Aufbau einer nachhaltigen Support-Infrastruktur (3-Monats-After-Go-Live-Support)

Auswirkungen

Verbesserte Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Dashboards und automatisierte Berichte Erhöhte Effizienz und Kostenersparnis (≈ € 8 000/Monat) Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum (zusätzliche Module können nahtlos integriert werden) Stärkung der Vertriebs- und Finanzabteilungen durch nahtlose Prozessintegration Diese Zusammenfassung verdeutlicht, wie ich durch strukturierte Projektarbeit, technische Expertise und gezielte Schulung konkrete und messbare Mehrwerte für das Unternehmen geschaffen habe.

Entwurf und Umsetzung einer kompakten ERP-, CRM-, Buchhaltungs- und Produktionsplanungsplattform für einen deutschen Lebensmittelhersteller. Das System ersetzt Rechnung11, selbst gebaute Excel-Tabellen und manuelle Prozesse für weniger als 10 interne Nutzer.

• Habe die komplette Plattformarchitektur als alleiniger Architekt und Entwickler entworfen und umgesetzt.
• Module für Kundenverwaltung, B2B-Auftragsbearbeitung, Rechnungsstellung, Produktionsplanung und Buchhaltungsunterstützung gebaut.
• DATEV-Export, ZUGFeRD-/XRechnung-E-Rechnungen, FinTS-Bankabgleich und GoBD-Audit-Trail-Konzepte implementiert.
• KI-gestützte Workflows für Prototyping, Testunterstützung und schnellere Umsetzung genutzt, dabei aber volle Architektur-, Review-, Teststrategie- und technische Verantwortung behalten.

Technologie: Java 23, Spring Boot 3, Spring Data JPA, Spring Security, Vue 3, TypeScript, PostgreSQL, Flyway, REST, OpenAPI, JWT, TOTP, RBAC, DATEV, FinTS, ZUGFeRD, XRechnung, GoBD, JUnit, Mockito, Testcontainers, Playwright, Docker, GitLab CI/CD

• Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
• Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
• Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
• Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems