Keycloak Experten in Deutschland

• Browserbasierte Plattform für die codefreie Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Clustern entwickelt
• CLI in Typescript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-Oberfläche zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Richtliniendurchsetzung und Supply-Chain-Sicherheit sowie Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Befehlszeilen-Tool implementiert.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, oAuth/OIDC und Social-Login-Abläufe entworfen.
• LLM verwendet, um Benutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An der Integration mehrerer Sovereign-Clouds wie stackIt, Hetzner, CIVO und UpCloud sowie öffentlicher Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, SpringBoot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multi-Tenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm und React

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

Business-Analyse / Requirements Engineering zur Einführung einer zentralen Autorisierungsplattform:

• Ist-Analyse der Anforderungen für den Einsatz von IGA-Lösungen (NetIQ, MidPoint) in einem bestehenden IAM-Cluster
• Erfassung der Anforderungen in Epics und Userstories (JIRA) zur umfassenden Beschreibung des Einsatzes einer IGA-Lösung für die zentrale Berechtigungssteuerung in angeschlossenen Plattformen und Anwendungen.
• Fachliche Lösungsbeschreibung (Confluence) für verschiedene LifeCycle-Prozesse wie z.B. Identity Lifecycle (ILC), Role Lifecycle (RLC), Struktur Lifecycle (SLC), Anwendung LifeCycle
• RBAC: Konzeption eines Rollenmodells in der IGA-Lösung zur weitestgehenden Automatisierung der Berechtigungsvergabe, Erfassung von Anwendungs- und Business-Rollen
• Vorgehen für das Onboarding von Anwendungen in das IGA-Tool unter Einbindung von Keycloak (ID Provider).
• Funktionen und Prozesse zur Rezertifizierung von Berechtigungsobjekten und Rollen sowie deren Zuteilung / Entzug bei personalisierten Identitäten.
• Funktionen und Prozesse zur revisionssicheren Dokumentation und zum Reporting der verwalteten Daten und Prozesse im IGA- / IAM-Umfeld.
• Planung, Durchführung und Dokumentation von QS / Tests für die 1. Implementierungsphase der IGA-Lösung MidPoint im IAM-Cluster.
• Planung einer Roadmap zur schrittweisen Erprobung und Einführung der IGA-Lösung.

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• 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.

• Entwicklung einer Strategie für die Migration von WLS-Anwendungen in die BKA Cloud und zu Stack IT

• Aufbau einer hybriden Cloud für interne Tests und Entwicklung mit Kubernetes

• Umwandlung der IT-Landschaft von einer veralteten monolithischen Architektur in eine cloudbasierte Architektur

• Einführung neuer CI/CO-Prozesse durch Azure Pipelines

• Vervierfachung des Durchsatzes bei der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen

• Migration von Anwendungen für Personen-Sicherheitsüberprüfungen zu Docker-basierten Anwendungen

• Einrichtung von CI-/Deploy-Pipelines durch Azure DevOps

• Umgebung: Java Springboot, Kubernetes, Oracle Weblogic, OpenID, Camunda, JUnit, TOGAF

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

Start der Cloud-Reise auf STACKIT

• Unterstützung des Kunden beim Start seiner Cloud-Reise auf der souveränen EU-Plattform STACKIT.
• Aufbau einer IAC- und GitOps-Architektur mit Opentofu und ArgoCD.
• Einrichtung der Grundlagen für eine moderne, ganzheitliche Cloud-Umgebung: Kubernetes, externe Secrets, Zertifikatsverwaltung, Gateway API, DNS und Routing sowie grundlegende Observability.

Procure Ai entwickelt eine Beschaffungsplattform mit Tools zur Optimierung von Einkauf und Lieferantenmanagement. Sie bietet Echtzeitanalysen, Einsparpotenziale und automatisierte Workflows. Ein gemeinsames Datenmodell integriert und ergänzt Daten aus mehreren ERP- und E-Procurement-Systemen, darunter Ivalua, SAP, Coupa, WPS und Jaggaer.

06/2025 – HEUTE:

• Konzeption und Entwicklung einer neuen KI-nativen Beschaffungsplattform mit Dokumentenintelligenz, einer Agenten-Orchestrierungsebene auf Basis von Mastra und LLM-basierter Workflow-Automatisierung für Anwendungsfälle in den Bereichen Lieferantenmanagement, Intake und Kategorienmanagement
• Agentenbasierte Entwicklungs-Workflows im gesamten Entwicklungsteam eingeführt, die LLM-gestützte Codegenerierung und automatisierte Reviews ermöglichen und die Durchlaufzeit sich wiederholender Entwicklungsaufgaben messbar verkürzen
• Migration des Design Systems von Material UI zu shadcn/ui mit Tailwind, um die Konsistenz zu verbessern und den Aufwand für die Frontend-Entwicklung zu verringern
• Weiterhin direkt an Frontend-, Backend- und KI-Funktionen mitgearbeitet, während das Engineering-Team von 10 auf 20+ Engineers wuchs: Recruiting, Onboarding, 1:1-Gespräche und Mentoring

06/2020 – 06/2025:

• Als erster Engineer nach den beiden Gründern eingestiegen; gemeinsam mit dem CTO die Plattformarchitektur und Produktvision von Grund auf gestaltet und die Plattform auf 10 Unternehmenskunden ausgebaut
• Die Fullstack-Entwicklung von Funktionen für die zentrale Beschaffungsplattform geleitet, mit Schwerpunkt auf Anwendungsfällen in den Bereichen Analytics, Suche und autonome Verhandlungen: MVP-Umfang festgelegt, technische Entscheidungen an den Kundenergebnissen ausgerichtet und Arbeiten eingestellt, die keinen Mehrwert brachten
• Eine feldbasierte Konfigurationsanforderung für autonome Verhandlungen hinterfragt und stattdessen einen knotenbasierten Regel-Editor entwickelt, der der Denkweise von Category Managern mit Bedingungen und Verzweigungen entspricht; später auch für andere Workflow- und Entscheidungskonfigurationen wiederverwendet
• Mandantenfähige Authentifizierung und fein abgestufte Autorisierung auf Basis von Organisationseinheiten entwickelt und umgesetzt
• Eine mandantenfähige Admin-Anwendung zur Verwaltung von Kundeninstallationen in verschiedenen Umgebungen konzipiert und entwickelt, einschließlich Konfiguration, Feature Flags und i18n
• Ein eigenes, auf Material UI basierendes Design System erstellt und gepflegt, das im gesamten Produkt zum Einsatz kommt
• CI/CD-Pipeline und vollständige QA-Suite eingerichtet und gepflegt (Linting sowie Unit-, Integrations- und E2E-Tests)
• Einen Release-Prozess für mehrere Umgebungen mit Helm und Helmfile konzipiert und umgesetzt; Verantwortung für Infrastructure as Code in AWS und Azure übernommen
• Neue Tools und Frameworks recherchiert und erprobt; Make-or-Buy-Entscheidungen getroffen, um Entwicklungsgeschwindigkeit, Kosten und langfristige Wartbarkeit in Einklang zu bringen
• Das Engineering-Team von 4 auf 10+ Engineers vergrößert, Engineers betreut und eine Kultur der Eigenverantwortung, Code-Reviews und schrittweisen Auslieferung aufgebaut

Technologien: TypeScript, JavaScript, React, Node.js, Fastify, GraphQL, GraphQL Codegen, GraphQL Mesh, GraphQL Yoga, Hasura, Apollo Client, REST, CubeJS, PostgreSQL, Prisma, Elasticsearch, Meilisearch, Typesense, Kafka, Avro, Karapace, Kubernetes, Docker, Terraform, OpenTofu, Helm, Helmfile, GitLab CI, Keycloak, Better-Auth, OpenFGA, Nx, Vite, Vitest, Playwright, Testing Library, Storybook, Chromatic, Material UI, shadcn/ui, Tailwind, React Flow, recharts, i18next, Backstage, Grafana, Sentry, Zod, Claude Code, Codex, Mastra, Vercel AI SDK, Vercel AI Elements, AWS, Azure

• Eine neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und implementiert, um bestehende und zukünftige Services zu ersetzen
• Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Fachbereiche

Tech-Stack:

• Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
• BE-FE: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
• DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD

Themen:

• Weiterentwicklung des CRM-Systems NKAM und systemtechnische Trennung von „direct“ und „indirect“sales
• Neumodellierung des Bereichs Discountverwaltung und Auslagerung in ein anderes System.
• Konzeption zahlreicher Verbesserungen auf der Wholsale-Seite zur Reduktion des manuellen Aufwands bis zur Ebene von User Stories.

• Auftraggeber: Prime Force Group GmbH

Eingesetzte Techniken: Java 25, Spring Boot 4, MapStruct, JSpecify, PostgreSQL, Redis, Liquibase, REST/OpenAPI, Apache Kafka, Apache Solr, OpenID Connect über IronGate/Keycloak, SAP Customer Data Cloud, JUnit, Testcontainers, Karate, Playwright, GitLab-Monorepo mit CI/CD, Jenkins, JFrog Artifactory, FluxCD, Docker, Kubernetes auf Azure, OpenTelemetry, arc42, Jira, Confluence

Das Team Management Center ist die neue zentrale Plattform des DFB für die Planung, Verwaltung und Durchführung von Teammaßnahmen der Nationalmannschaften – von der Kaderzusammenstellung über Lehrgänge und Trainingslager bis zur Kommunikation mit Spielern, Vereinen und Erziehungsberechtigten. Die Plattform ist mandantenfähig für DFB und Landesverbände ausgelegt; Spieler-, Vereins- und Stammdaten werden bewusst nicht kopiert, sondern zur Laufzeit über die DFBnet-APIs angebunden.

Ich bin seit der Architektur- und Konzeptphase (Sprint 0) durchgängig im Projekt und arbeite im verteilten Scrum-Team in zweiwöchigen Sprints. Neben der Implementierung liegen meine Schwerpunkte auf Architekturabstimmungen, der Anbindung der DFBnet-Schnittstellen sowie auf Code-Reviews und Test-Automatisierung als Qualitätssicherung im Team.

Schwerpunkte:

• Erarbeitung und Umsetzung des Mandantenfähigkeitskonzepts (Tenant-Modell für DFB und Landesverbände) inklusive Datenmodell, Zugriffsschicht und Liquibase-Migrationen.
• Konzeption des Personen-Services und des Suchkonzepts auf Basis von Apache Solr.
• Anbindung der DFBnet-APIs (Spieler-, Personen- und Vereinssuche, Club-Daten) inklusive Authentifizierung und synchroner Stammdaten-Synchronisation.
• Härtung der Integration durch Resilienzmuster: eigene Read-Timeouts je Suchpfad, Korrektur der Circuit-Breaker-Zählung, Begrenzung paralleler Aufrufe und Club-Cache zur Entlastung des Fremdsystems.
• Entwicklung der Self-Service-Endpunkte für Spieler (eigene Maßnahmen, Maßnahmendetails, Spiele) inklusive Zugriffskonzept für Teilnehmende sowie der Personendokumente und Datei-Uploads.
• Vereinheitlichung des API-Designs: OpenAPI-Annotationen, Nullability-Modell über einen eigenen ModelConverter, JSpecify-Migration der DTOs und dokumentierte API-Guidelines.
• Aufbau und Pflege der Karate-basierten API- und Integrationstests, Integrationstests mit Testcontainers, Test-Guidelines und Bug-Triage aus den Integrations- und Referenzumgebungen.
• Code-Reviews über Merge Requests, Architekturdokumentation nach arc42 und Architekturentscheidungen (ADRs) in Confluence.
• Automatisiertes Deployment auf Integrations- und Referenzumgebung, Analyse von Login- und OIDC-Problemen im Zusammenspiel mit IronGate.

Status: laufend – Stand 08/2026 in Sprint 17, rund 940 geleistete Personenstunden; alle zwei Wochen testbare Auslieferung auf die Integrationsumgebung.

• Leitete die Entwicklung von mehr als 15 Microservices (Java 17, Spring Boot) zur Unterstützung der Kundeninteraktionen; migrierte die Systeme von On-Premises zu GCP Kubernetes, verbesserte die Skalierbarkeit und senkte die Infrastrukturkosten um 20%.
• Optimierte Benutzerdienste durch Caching mit CouchDB und die Überarbeitung von APIs, verkürzte die Antwortzeiten um 35% und verbesserte die Kundenerfahrung.
• Implementierte Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab, verkürzte die Vorlaufzeit für Releases um 25% und ermöglichte Rollouts ohne Ausfallzeiten.
• Richtete Gesundheitsprüfungen in Grafana und Anodot-Warnungen zur Überwachung von Latenz, Fehlern und Durchsatz ein und senkte die MTTR um 40%.
• Entwickelte sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper, integrierte REST und GraphQL und erreichte mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90%.
• Unterstützte Junior-Entwickler als Mentor, förderte agile Best Practices und arbeitete funktionsübergreifend an der Umsetzung wichtiger, zuverlässiger Funktionen für Kunden.