JVM Experten in Deutschland

• Leite ein funktionsübergreifendes Squad aus Backend-, Frontend- und ML/Data-Engineers und verbinde praktische Mitarbeit (Architektur, Programmierung, Reviews) mit Teamleitung (Mentoring, Backlog-Priorisierung, Abstimmung der Roadmap).
• Entwickelte und lieferte ML-gestützte Such- und Discovery-Funktionen, darunter Learning-to-Rank (LTR), Query Expansion und Vektorsuche, und verbesserte dadurch die Ergebnisrelevanz und das Nutzerengagement.
• Implementierte Personalisierungs- und Empfehlungspipelines und nutzte Verhaltensdaten sowie Segmentierung, um Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu erhöhen.
• Etablierte datenbasierte Arbeitsweisen und entwickelte A/B-Test- und Experimentier-Workflows (Odyn, MLflow), um die Auswirkungen von Funktionen auf CTR, NDCG und Conversion zu messen.
• Verantwortete die Architektur und Delivery-Roadmap des Squads und modernisierte Services mit cloudnativen Microservices und ereignisgesteuerten Systemen (AWS, Pulumi, Terraform), um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Verbesserte Zuverlässigkeit und operative Exzellenz durch die Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic), Incident Management und Postmortems, wodurch Ausfallzeiten bei kundenorientierten Services reduziert wurden.
• Unterstützte und entwickelte Engineers weiter und förderte durch regelmäßiges Feedback, Coaching und Code Reviews technisches Wachstum, Zusammenarbeit und eine kundenorientierte Denkweise.
• Arbeitete eng mit Product Managern, Researchern und Business-Stakeholdern zusammen, um Kundenerkenntnisse in technische Lösungen zu übersetzen, die Discovery, Engagement und Kundenbindung verbesserten.
• Untersuchte Anwendungsfälle für Generative AI/LLM (GPT-4, LangChain, RAG) und entwickelte Prototypen für intelligente Assistenten und personalisierte Discovery-Workflows, die die Nutzerzufriedenheit erhöhten.
• Erzielte konkrete Ergebnisse: Steigerung des Engagements durch Personalisierung, Beitrag zum Umsatzwachstum und Reduzierung von Incidents durch die Verankerung von Resilienz und Observability.

• Entwicklung und Einführung einer browserbasierten Plattform für Kamera-Streaming, Augmented Reality (AR) und visuelles Computing
• Endgeräteunabhängiges Kamera-Streaming für Smartphones, Tablets, Desktop-PCs sowie VR- und AR-Brillen
• Gewährleistung DSGVO-konformen Hostings in Open Telekom Cloud und weiteren souveränen Cloudanbietern
• Intuitive visuelle und kollaborative Funktionen zur Effizienzsteigerung und nahtlosen Integration in bestehende Unternehmenssoftware

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• Fullstack-Entwicklung auf Basis von Next.js und TypeScript
• Entwicklung und Optimierung von Geodatenbankabfragen für PostgreSQL/PostGIS
• Visualisierung von Geodaten mit Mapbox
• Konzeption und Durchführung von Lasttests sowie Performance-Optimierungen
• Code-Reviews und Dokumentationsaufgaben
• Technologien: JavaScript, TypeScript, Next.js, React, Zod, tRPC, Storybooks, PostgreSQL/PostGIS, MicroORM, Knex, Material UI, Mapbox, BullMQ, Jest, Playwright, Artillery.io, K6, Sentry, Figma, GitLab, Grafana, GTFS

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).

• Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

• Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

• Entwickelte Java 21 / Spring Boot 3.2 Microservices mit REST- und GraphQL-APIs für DSGVO-konforme Einwilligungs-Workflows unter Verwendung hexagonaler Architektur
• Verbesserte die Backend-for-Frontend-(BFF)-Performance mithilfe KI-gestützter Tools für Code-Refactoring und Optimierung
• Erstellte ereignisgesteuerte Workflows mit Kafka, RabbitMQ, AWS SQS und integrierte Salesforce Marketing Cloud für das Echtzeit-Tracking von Einwilligungen
• Implementierte OAuth2- und Keycloak-Sicherheit, automatisierte CI/CD mit Jenkins, GitHub Actions und Gradle und stellte containerisierte Services auf Docker und Kubernetes in AWS und Azure bereit
• Führte Unit-, Integrations- und Contract-Tests mit JUnit 5, TestNG, Mockito und TestContainers durch; überwachte die Performance mit Grafana, Kibana und AWS CloudWatch
• Entwickelte Microservices für digitale Identitätsprüfung und E-Signatur-Verwaltung mit hexagonaler Architektur
• Integrierte Keycloak 24.x mit OAuth2.1 und OpenID Connect für SSO und RBAC und gewährleistete EU-eIDAS-Konformität
• Entwarf API-first-Microservices mit OpenAPI 3.1, Swagger und GraphQL für bessere Interoperabilität
• Automatisierte CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitHub Actions und Gradle; stellte containerisierte Services auf AWS EKS und Azure bereit; überwachte mit Grafana, Kibana, CloudWatch und TestContainers

• Mitverfasst Unternehmens-Cloud-Strategie inklusive Sicherheits- und Governance-Rahmen für 5 Tochtergesellschaften und Teil der Governance-Automatisierung umgesetzt.
• Regelmäßige Cloud-Kostenoptimierungs-Reviews für 10 Teams durchgeführt, was zu einer Kostenreduzierung von ca. 20 % führte.
• Die Technologieauswahl für die Migration des internen CIAM mit über 25 Mio. Accounts in eine SaaS-Lösung geleitet und das Produktteam während der Migration unterstützt.
• Überwachte die Technologiewahl und entwarf Architektur sowie Delivery-Pipelines für eine mandantenfähige digitale Nachrichten- und Sport-Publishing-Plattform, wodurch rund 250 Redakteure bereits ca. 6 Monate nach Projektstart arbeiten konnten.
• Führte die Umsetzung eines Multi-Brand-Designsystems von der Idee und dem technischen Konzept bis zur Implementierung und Rollout, was in wenigen Stunden schnelles UI-Prototyping für neue Produkte ermöglichte.
• Führte ein Team von 4 Architekten und förderte das berufliche Wachstum der Teammitglieder.
• Technologien: AWS Cloud, Microservices, Docker, Python, Kafka, JavaScript, TypeScript, React.js, Node.js, GraphQL, REST, GitLab CI, Visual Studio Code, git.

• Planung und Dokumentation der Datenbankarchitektur und Integration mit anderen Komponenten, die von anderen Teams und Anbietern bereitgestellt werden
• Umfangreiche Dokumentation für Architektur, Sicherheit, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Rollen- und Benutzerverwaltung, Backup und Restore, Disaster Recovery und den allgemeinen Betrieb
• Bereitstellung von Datenbank-Clustern an 2 Standorten mit jeweils 2 Availability Zones
• Automatisierung von Deployment und Betrieb einschließlich Backup mit Ansible
• Härtung der Datenbank und des Betriebssystems
• Migration bestehender Einzelserver-Datenbanksysteme zu Cluster-Setups
• Technologien: PostgreSQL, Patroni, etcd, barman, RedHat Enterprise Linux 9 (RHEL), Ansible, Ansible Automation Platform, TLS, HashiCorp Vault, LUKS