Jakarta Persistence (JPA) Experten

• Ergebnis: Strukturierte Anforderungsanalyse und Qualitätssicherung als Grundlage für die Weiterentwicklung einer Softwarelösung.
• 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

• Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die ereignisgesteuerte Architektur
• Konzeption und Implementierung von Prototypen
• Einführung strukturierter Workflows und Verankerung in einer soliden Teststrategie
• Team: Kleines spezialisiertes Team (3-5 Personen) von der Analyse bis zur Implementierungsreife
• Dokumentation von Architekturentscheidungen und Definition von Schnittstellen
• Integration der ereignisgesteuerten Pipeline in die bestehende Landschaft
• Technologien: Kafka, Docker, Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, Java, Liquibase

• 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

• Entwicklung einer agentengestützten Governance-Plattform zur automatisierten Sicherstellung der EU AI Act-Konformität sowie der ODA-konformen Orchestrierung von KI-Services in komplexen Enterprise-Umgebungen.

• Design und Implementierung eines agentenbasierten "Mission Control"-Frameworks (Aletheia Conductor) zur autonomen Zustandsüberwachung und Prozesssteuerung.

• Entwicklung von "Compliance-as-Code" (CaC)-Lösungen basierend auf OPA/Rego zur systemweiten Durchsetzung regulatorischer Leitplanken.

• Integration von TM Forum ODA-Standards (TMF630, TMF622, TMF642) zur Gewährleistung der Interoperabilität und Standardisierung.

• Aufbau einer hochverfügbaren Event-Driven Architecture mittels Redpanda und CloudEvents v1.0 zur echtzeitnahen Event-Verarbeitung.

• Implementierung einer revisionssicheren "Evidence Chain" durch kryptographische Verkettung von Trace-Logs zur Vorbereitung automatisierter Audits.

• Tech Stack: Java 21 (Quarkus Native), TypeScript (Next.js), Redpanda (Kafka API), CloudEvents v1.0, OPA (Open Policy Agent) & Rego, TimescaleDB, ZincSearch, Redis, TM Forum ODA, Git, GitHub, Clean Code Development, Like-C4.

• 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.

• 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

• 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

• 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.

• 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

• 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

• 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

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

• 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