Java Experten in München

• 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

• Analyse betroffener Geschäftsprozesse unter Berücksichtigung zahlreicher Stakeholder
• Schnittstellen-Analyse, Architektur- und Systementwurf
• Vermitteln und Koordinieren verschiedener Teilprojekte und Schnittstellenpartner
• Erstellen von Epics und User Stories, Pflege des Backlogs, Workshops und Review-Präsentationen
• Implementierungsbetreuung zwischen Fachbereichen und Entwicklung
• Testmanagement inklusive Strategie- und Vorgehensdefinition
• Testfalldefinition, Durchführung und Freigabe
• Teamübergreifende Organisation von Integrations- und Abnahmetests
• Betreuung der Testumgebungen
• Technologien und Tools: Java, Angular, Kubectl, REST, AWS SNS/SQS, Kafka, S4/HANA, Bruno

• Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
• Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
• Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.

Arbeitnehmerüberlassung

• System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
• Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
• Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
• Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
• Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
• Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
• Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
• CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
• Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
• Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
• Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
• Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
• Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
• Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

• 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

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• 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

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

• Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
• Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
• Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
• Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
• Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
• Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit

• 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).

• Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
• Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
• Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
• Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
• Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
• Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.

• Entwickelte Performance-Engineering-Strategie für die Einzelhandels-Transformation auf MS Dynamics 365
• Koordinierte über 25 Ingenieure in mehreren Delivery-Streams
• Identifizierte und beseitigte Systemengpässe, was zu einer Reduktion kritischer Performance-Probleme vor dem Go-Live um 40 % führte
• Lieferte Performance-Dashboards für das Management und ermöglichte datengetriebene Release-Entscheidungen

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

Verfeinerung von Epics und User Stories, um eine stärkere Automatisierung der CRM-Nutzung zu erreichen. Testen eines neuen Rabattsystems.