Kubernetes Experten in Stuttgart

• 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 und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

Entwurf und Entwicklung einer KI-gestützten Automatisierungsplattform mit n8n, um Social-Media-Nischen zu analysieren, Zielgruppen zu erkennen und die Generierung von Marketingstrategien zu automatisieren. Die Lösung kombinierte KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Datenanalyse, um Rechercheprozesse zu automatisieren und datenbasierte Erkenntnisse zu erzeugen.

• Komplexe Automatisierungs-Workflows mit n8n entworfen und umgesetzt
• KI-gestützte Analyse-Agenten für Markt- und Zielgruppenrecherche entwickelt
• Mehrere APIs und KI-Services in automatisierte Workflows integriert
• Automatisierte Analyse-Pipelines für Markt, Wettbewerber und Zielgruppen aufgebaut
• Large Language Models (LLMs) für Zusammenfassung, Klassifizierung und Priorisierung von Informationen genutzt
• Plattform mit Docker containerisiert und bereitgestellt

Technologien: n8n, AI Agents, OpenAI APIs, Prompt Engineering, LLMs, Docker, Linux, REST APIs, Webhooks

• Fachliche Leitung der Diagnoseaktivitäten für eDCT-Getriebe und Antriebssysteme im Bereich Hybrid- (HEV), Mild-Hybrid- (MHEV) und Plug-in-Hybridfahrzeuge (PHEV)
• Verantwortung für die Entwicklung und Validierung von DTC-Strategien (OBD / EOBD) für Märkte in Nord- und Südamerika sowie in der EU
• Koordination zwischen interdisziplinären Teams (Systementwicklung, Software, Safety, Kalibrierung, After-Sales)
• Erstellung und Pflege der Diagnosespezifikationen (DID, DTC-Matrix, Snapshot, Freeze Frame) gemäß STLA-Standards
• Unterstützung bei Fehlersuche, Validierungstests, EOL-Prozessen und internen Audits
• Technische Schnittstelle zu Lieferanten (Bosch, Valeo usw.) im Bereich Aktuatoren, Sensorik und elektrische Pumpen
• Erstellung von Diagnose-RFQ

• Beratung, Konzeption, Analyse, Softwarearchitektur und Entwicklung
• Konzeption, Entwicklung, Gestaltung sowie Implementierung einer Pimcore Umgebung und Anbindung mehrerer externer API-Systeme in Kubernetes Umgebung sowie diverse PIM- und ERP-Systeme
• Technologien: Unix Umgebung, Konzeption, Entwicklung Symfony, Konzeption, PHP 8+, Softwarearchitektur, MySQL/SQL, Shell Script, Git Dev Ops Aufgaben, KI-Coding Unterstützung, Pimcore 12, Shopware 6
• Team Größe: >10 Personen

• Implementierung der Anwendungen mit Kotlin und Ktor als Microservices
• Verwendung von MongoDB in der MongoDB Atlas Cloud
• Asynchrone Kommunikation der Services mit Google Pubsub
• Einsatz von Kotest und Mockk für Unit Tests
• Entwicklung eines Frontends zur Administration mit TypeScript, React und Express.js
• Provisionierung von Umgebungen in GCP mittels Terraform
• Implementierung von CI/CD-Prozessen mit GitHub Actions
• Betrieb skalierbarer Produktions- und Testumgebungen in GCP mit Kubernetes, Helm und Flux CD
• Überwachung der Umgebungen mit Prometheus und Grafana
• Bereitstellung von BI-Daten im Google BigQuery Datawarehouse

• Entwurf von Strategie für Migration von WLS Anwendungen an BKA Cloud und Stack IT

• Hybrid Cloud Erstellung für Intern Test und Entwicklung mit Kubernetes

• IT Landschaft von veralteter monolithischer Architektur auf Cloud-basierte Architektur Umwandlung

• Einbettung von neuen CI/CO Prozessen durch Azure Pipelines

• Vervierfachung der Anzahl des Durchsatzes der Bearbeitung von Personen-Sicherheitsprüfungen

• Migration von Personen-Sicherheitsüberprüfungsanwendungen zu Docker-basierten Anwendungen

• Einbau von CI/Deploy Pipelines durch Azure DevOps

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

• Untersuchung von PoCs sowie Austausch und Verfeinerung einer bestehenden Cloud- und IoT-Kraftwerkssteuerungslösung zur Zertifikatsverwaltung von erneuerbaren Energieanlagen (Solar, Wind, Biomasse etc.) des größten europäischen EE-Verbundkraftwerksbetreibers in diesem Umfeld, inklusive Analyse der im Feld eingesetzten IoT-Geräte und ihrer Integrations- und Netzanschlussmöglichkeiten mit dem Ziel einer automatisierten PKI-Schlüsselverwaltung.
• Messaging mit Kubernetes für große, API-gebundene Enterprise-Anwendungen
• Risiko- und Angriffsvektoren-Analyse, Software-Qualitäts- und Fehlerbewertungen
• Agiles Workload-Scheduling via Jira & Confluence
• Evaluierung von Nachrichtendiensten Pub/Sub für MQ und Kafka.
• Verschiedene Tests mit „besten Designansätzen“ für Resilienz-Muster wie Circuit-Breaker-Designs, Durchsatzmessung und -überwachung, Bulkhead-Governors – für robustes EA-Design
• Integration des API-Managements mit IBMs API Connect in Kubernetes – für plattformunabhängige Microservices-API-Management-Designs. Google Apigee
• Ansätze für Solution Health Checks bei Lastspitzen + Maßnahmen
• Recherche und Prüfung potenzieller Subdienstleister in der koordinativen Rolle als Solution Manager. CIS20 Controls.
• DREAD- und STRIDE-Sicherheitsbewertungen.

• Entwicklung einer Microservice-Anwendung zur Berechnung von Buchungen auf Konten

• Entwicklung von Backend-Komponenten mit Java bzw. JEE, Quarkus, Kafka, REST-API

• Entwicklung der Testkomponente mit Mocking-Frameworks (Mockito)

• Entwicklung von Integrationstest-Komponenten

• Erstellung von OpenAPI-Spezifikationen

• Konfiguration von CI/CD-Pipelines

• Entwicklung von Frontend-Komponenten mit React

• Konzeption, Weiterentwicklung und Optimierung von Systemstrukturen

• Durchführung von Code-Reviews

• Java Corretto 21, JEE, Quarkus, Golang

• Reaktive Programmierung mit Spring WebFlux, Project Reactor

• Git, Azure DevOps für CI/CD-Pipelines, YAML, JSON, Swagger UI, Postman, REST OpenAPI, Kafka Streams, Kafka Connect, Log4J

• Microservices, Jira, Confluence, MySQL, Docker, Kubernetes (Deployment über Helm Charts)

• Spring Security, OAuth 2, JWT, SonarQube

• IntelliJ, Maven, Logging-Framework Splunk, agile Methode Scrum, Nexus, Vaadin V24, Build-Tool Vite

• React, React.js, Node.js, JavaScript, Tailwind CSS, agile Methode Scrum, Barrierefreiheit BITV, Playwright

• Konzeption eines neuen Cloud Services
• Anforderungsanalyse
• API-Design (REST-API, Kafka)
• Beratung zu Architektur, Machbarkeits- und Aufwandsschätzung
• Umsetzung einer Microservice-Architektur
• Implementierung eines Spring-Boot-Webservices
• Entwicklung von REST-APIs inkl. Business- und Persistenzlogik
• Kafka-Consumer und -Producer
• Verschiedene Excel-Upload/Download-Szenarien
• Change Data Capture
• Cloud Provisioning mit IaC/Terraform
• Go-Live mit 30.000 Nutzern
• Betrieb, Support und Fehlerbehebung bei weiteren Services

Umgebung/Werkzeuge: Gitlab, JIRA, Confluence, IntelliJ, Spring Boot, Java, Docker, Terraform, AWS ECS, Postgres, Apache Kafka, SAP Datasphere, JUnit, Debezium, Apache POI, Hibernate, JPA, Testcontainer

• Entwicklung mehrerer Webauftritte für Kleinunternehmen (6)
• SEO/SEM
• Unternehmensberatung (Einführung von ERP-Systemen (Fresha / MS Dynamics))
• KI-Tooling, Prompting & Programmierung
• GenAI-Chatbot (GPT 4.0)
• Erstellung eines Telefonagenten (NLP-Services, Twilio, Python, Azure Services)
• Python-Programmierung, Berichterstellung und Dashboard-Erstellung
• Stakeholdermanagement und Beratung im gesamten Projektlebenszyklus

Weiterbildung und Zertifizierungen im KI-Bereich:

• Microsoft Azure AI Fundamentals
• Develop Gen AI Solutions with Azure Open AI Service
• Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
• Artificial Intelligence for the Business Professional
• Generative AI for the Business Professional
• Certified Artificial Intelligence Practitioner

• Bedingt durch eine organisatorische Neustrukturierung hin zu Produkt basierten Teams wurde die Realisierung eines Data Mesh im Bereich Digital Supplier Management (DSM) beschlossen.
• Hochverfügbares Data Mesh in Echtzeit zur Bereitstellung großer Datenmengen via Kafka und REST an andere Produkte.
• Neuentwicklung einer Kernsoftware für das Lieferantenmanagement in einer (Micro-)Service basierten Architektur mit aktuellem Technologiestack.
• Technologien/Werkzeuge:
• Java 21
• Spring Boot
• Angular
• TypeScript
• Golang
• MapR
• Kafka
• Docker
• Google Cloud Platform (GCP)
• Kubernetes
• Helm
• GitLab CI
• Maven
• JUnit
• Mockito
• WireMock
• Cypress
• Keycloak
• OAuth 2.0 & OpenID Connect
• Humio
• Nexus
• Artifactory
• SonarQube
• Renovate
• Git
• Postman
• IntelliJ

• Product Owner und Executive Sponsor für einen KI-Assistenten, der mit einer Wissensbasis aus früheren Lösungsentwürfen, RFP-Dokumenten und aktueller Produktdokumentation trainiert wurde
• Von fast 100 globalen Architekten und Ingenieuren im Pre-Sales und Post-Sales eingesetzt
• Erstellt vollständige Lösungsdokumente mit anforderungsgesteuerten Architekturentscheidungen, Lösungsübersicht, Diagrammen, Stücklisten, Rollen- und Verantwortlichkeitsmatrix
• Technologien: KI, LLM, Chatbot, RAG, Agentische KI, Vektordatenbanken, Public Cloud

• Entwickeln die Infrastruktur und fördern existierende Infrastruktur: Jenkins, GitLab Pipeline, OpenShift, Docker, Helm Chart, Kubernetes, Artifactory, CodePipeline, CodeArtifact, Python
• Dokumentation der Lösungen in Jira/Confluence
• Unterstützung anderer Kollegen in verschiedenen technischen Bereichen