JUnit Experten in Frankfurt

Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)

Settlement-Plattform für mehrere Handels- und Clearing-Plattformen — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Settlement-Volumens, zentrales Risikomanagement und Post-Trade-Anonymität.

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 mit SCA-Tools identifiziert und behoben, um die Sicherheit der Produktionskomponenten zu stärken.
• 90 % Codeabdeckung mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
• Helm-Charts und values.yaml-Konfigurationen für 3 Umgebungen (ACT, SIMU, PROD) erstellt und angepasst, um die Deployment-Flexibilität und -Konsistenz zu erhöhen.
• mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert, um verschlüsselte und zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchzusetzen.
• Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
• Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
• Podman und OpenShift für die Container-Orchestrierung sowie Liquibase für die Datenbankversionierung genutzt.
• Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Performance der Anwendung zu verbessern.
• Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über den DBAG Artifactory Repository Manager verwaltet.

• Hands-on-Lösungsarchitekt
• Digitale Produktentwicklung - SaaS
• Strategische Beratung zur Softwarearchitektur, Cloud-Migration sowie DevOps-Prozessen
• Coaching von SE-Entwicklern und IT-Architekten

• 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

KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung

• Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
• Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
• Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
• Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie

• 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

• Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
• Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
• Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
• Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
• Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.

• Intensiver Sprachkurs mit Schwerpunkt auf berufssprachliche Inhalte.

• Tech-Stack: Java 17, Spring Boot, Microservices, REST, GraphQL, Spring AI, Jenkins, Docker, Git/Bitbucket, JUnit, Splunk
• Führte ein Team von 6 Personen und lieferte Policy-, Claims- und Onboarding-Module für über 50.000 Nutzer aus und hielt 99,9% Verfügbarkeit
• Verkürzte die Release-Zyklen um 35-40% durch Automatisierung von CI/CD mit Jenkins und Docker
• Implementierte trunkbasiertes Branching in Git/Bitbucket
• Integrierte über 10 REST-APIs und optimierte Kundenabläufe, wodurch die Prozessautomatisierung um 40% gesteigert wurde
• Steigerte die Systemstabilität mit proaktiven Splunk-Benachrichtigungen und Runbooks und reduzierte Ausfälle um ca. 25%
• Gewährleistete Qualität durch JUnit-Tests (92% Abdeckung) und Code Reviews; setzte Standards mit statischen Prüfungen wie SonarQube durch

• 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

• Erstellte eine plattformübergreifende Mobile-App mit React Native, die über RESTful APIs mit IoT-Geräten kommuniziert
• Implementierte State-Management mit Redux und integrierte IoT-spezifische Komponenten für eine reibungslose Datenvisualisierung und Gerätesteuerung
• Entwickelte RESTful APIs mit Node.js und Express und nutzte MongoDB für skalierbare Datenspeicherung
• Ermöglichte sichere Kommunikation zwischen der App und den IoT-Geräten, inklusive Geräte-Onboarding, Statusüberwachung und Steuerbefehlen
• Implementierte Echtzeit-Datensynchronisation und optimierte den Datenfluss zur Minimierung von Latenz

• Unterstützung bei Implementierung und Betrieb eines Portals, das online und offline in Fahrzeugen mit direktem Kundenkontakt genutzt wird
• Automatisierung durch Einführung von CI/CD-Pipelines
• Befähigung und methodische Beratung bei der Einführung von Best Practices im Software Engineering
• Systemumgebung: NestJS, NodeJS, NPM, AWS, Docker, Docker Swarm, GitLab CI, WhiteSource, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, OpenSearch, REST-API

• Konzeption, Erweiterung und Umsetzung der Schnittstellen (REST, GraphQL, Kafka)
• Architektur und Umsetzung Cloud-nativer Microservices auf Azure Kubernetes Service
• Domain-Driven Design, Event-Driven Architecture mit Kafka
• Entwicklung einer umfangreichen Query-Engine für REST-Endpunkte basierend auf fachlichen Objekten
• Konzeption und Realisierung der Klassifikation von Stammdaten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen (Library Weka, Spotify Voyager)
• Analyse und Auswertung komplexer Lasttestszenarien und Ableitung von Optimierungen
• Steigerung der Systemresilienz (Kafka Error Handling, Circuit Breaker, Sidecar Service Mesh in Go)
• Integration mit CIAM-Systemen (asynchrone Echtzeit-Synchronisierung und Definition der Datenhoheit, Autorisierung, Authentisierung)
• Anbindung Azure Service Bus (AMQP-Protokoll)
• Konzeption und Umsetzung von komplexen Berechtigungskonzepten (u. a. Delegated Administration)
• Dokumentation der Ergebnisse (Confluence, Architekturbeschreibungen, Architekturentscheidungen)

• Einführung und Durchsetzung starker technischer Standards innerhalb und zwischen den Teams
• Definition der erforderlichen Standards gemäß Gesamtstrategie und Kommunikation an die entsprechenden Technologieteams
• Verstehen der fachlichen und technischen Anforderungen und deren effektive und termingerechte Umsetzung (teamsübergreifend)
• Mentoring von QA-Ingenieuren (Junior/Mid) auf ihrem Weg zur Senior-Position
• Regelmäßiges Feedback geben und Teilnahme an technischen Interviews
• Proaktive Mitwirkung an der Lösungsarchitektur
• Entwerfen, Abstimmen und Erstellen von Lösungen für zukünftige Funktionen gemäß Architekturkonzept und fachlichen Anforderungen
• Klären und Vermitteln von Entscheidungen der Systemarchitekten an die entsprechenden Teams
• Hinterfragen der fachlichen Anforderungen in Workshops, Refinements und Planungen, um die bestmögliche Lösung zu finden
• Vorantreiben der QA-Lösungsauslieferung im Team und darüber hinaus
• Unterstützen und Vorantreiben des gesamten QA-Prozesses
• Durchführen von Code-Reviews für kritische Tests und Begleitung ihrer Ausführung im CI/CD
• Mitarbeit beim Ausführen, Überwachen und Warten der Anwendung in der Produktionsumgebung
• Verfolgen kritischer Fehler im Produktionssystem
• Unterstützen bei der Fehlersuche und zeitnahen Problemlösung