Liquibase Experten in Deutschland

• Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die ereignisgesteuerte Architektur
• Konzeption und Implementierung von Prototypen
• Einführung strukturierter Workflows und Verankerung in einer soliden Teststrategie
• Team: Kleines spezialisiertes Team (3-5 Personen) von der Analyse bis zur Implementierungsreife
• Dokumentation von Architekturentscheidungen und Definition von Schnittstellen
• Integration der ereignisgesteuerten Pipeline in die bestehende Landschaft
• Technologien: Kafka, Docker, Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, Java, Liquibase

• 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.

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

• 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

• Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

• Optimierung und Beschleunigung unserer GitLab-CI-Pipeline

• Konzeptarbeit für den PoC des Zero-Trust-Systems

• Erweiterung des Policy-Engine-Backends in Go

• Erweiterung des Policy-Testing-Mechanismus in Python

• Architekturelle Gestaltung der PEP-Komponente von Zero Trust

• Dokumentation des Produkts

• Technologien: Zero Trust, Go, Python, GitLab CI, Docker, JWT, Domain-Driven Design

• Implementieren und Erweitern einer Electron-App auf Basis von TypeScript, React, Node.js zur Darstellung von Streaminhalten und technischen Daten
• Erweitern eines Kotlin-Backends zur Nachrichtenverarbeitung über Kafka
• Erweitern verschiedener React-Module
• Programmieren individueller Lösungen für Kunden inkl. Durchführen von Tests
• Erstellen von Dokumentation
• Entwicklung unter Berücksichtigung von Scrum-Prozessen

Verwendete Kenntnisse: React, React Hooks, Jest, Vitest, Typescript, Electron, IntelliJ, Vite, Github, Jira, Node.js, yarn, npm, pnpm, Swagger, OpenAPI, Storybook, Docker, Prettier, Eslint, tailwindcss, i18n, GraphQL, CoPilot, Postgres, JSON, Sqlite, trpc, influxdb, Java, Spring, Kotlin, Kafka, Git, Sonarcube

• 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.

IT-Beratung, Analyse, Architekturgestaltung, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration, Continuous Delivery im Backend- und Frontend-Bereich für das Automotive-Projekt Instavalo.

Frontend:

• Implementierung von UI-Komponenten gemäß Vorgaben, insbesondere Style Guides und responsive Design mit React und Typescript
• Komponententests
• Codedokumentation
• CI/CD mit Gitlab Pipeline

Backend / IoT:

• Analyse und architektonische Gestaltung mit AWS Greengrass IoT auf Edge-Geräten
• Aufbau von Microservices-Containern mit Docker Compose auf Edge-Geräten mit AWS Greengrass und AWS IoT IAM, Token Exchange Service, Ansible
• CI/CD mit Gitlab Pipeline, Terraform, AWS ECR
• Logging mit Fluentbit und Lua für AWS Cloudwatch
• Python-Lambda für die AWS-Greengrass-Recipe-Deployment auf Edge-Geräten
• Umsetzung von Test Driven Development mit JUnit, Mockito und Code Coverage
• Jacoco
• Definition von REST-Schnittstellen mit OpenAPI / Swagger
• Entwicklung und Erweiterung von Software auf Basis von Java Quarkus, Typescript NestJs NodeJs und Python
• Authentifizierung und Autorisierung in AWS IAM
• Entwicklung von REST- und gRPC-Schnittstellen für Frontend und Backend
• Umsetzung von Maven-Abhängigkeiten mit DevSecOps OWASP
• Spring AI, Jetbrains AI Assistant, Junie, Github Copilot, Claude Code, Agents, Skills, Command, Hooks, Subagents

Entwicklung einer iOS-App für virtuelle Anprobe und Outfit-Vorschläge

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer mobilen Anwendung für personalisierte, fotorealistische Outfit-Vorschläge. Benutzer sollen eigene Fotos hochladen, Kleidungsstücke virtuell anprobieren und direkt kaufbare Produkte in den generierten Vorschlägen wiederfinden können.

• Konzeption und Umsetzung des Onboardings sowie des Foto-Uploads in der iOS-App
• Entwicklung der mobilen Anwendung mit Expo und React Native
• Implementierung eines Hono-/Node.js-Backends für Benutzer-, Produkt- und Generierungsprozesse
• Aufbau einer asynchronen Verarbeitungsstrecke mit BullMQ und Redis
• Anbindung von PostgreSQL/pgvector und S3 für Produkt-, Bild- und Generierungsdaten
• Integration von Gemini und OpenAI für Outfit-Generierung und Bildverarbeitung
• Umsetzung eines Creditsystems und Anbindung von RevenueCat
• Integration von Stripe Connect und Affiliate-Produktfeeds für direkt kaufbare Produkte

Label: TypeScript, React Native, Expo, Hono, Node.js, PostgreSQL/pgvector, BullMQ, Redis, S3, Gemini, OpenAI, RevenueCat, Stripe Connect, Docker

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

Projekt: SCS (Settlement / Clearing Services)

Abwicklungsplattform für mehrere Handels- und Clearingplätze — Absicherung des Kontrahentenrisikos, Reduzierung des Abwicklungsvolumens, zentrales Risikomanagement und Anonymität nach dem Handel.

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 mithilfe von SCA-Tools identifiziert und behoben und damit die Sicherheitslage der Produktivkomponenten verbessert.
• 90 % Code Coverage mit SonarQube gehalten, die Codequalität verbessert und Produktionsfehler reduziert.
• mTLS für die Datenbankauthentifizierung und Verbindungen zu Message Brokern aktiviert und damit verschlüsselte, zertifikatsgeprüfte Kommunikation durchgesetzt.
• Microservices mit asynchroner, REST-basierter Kommunikation zwischen den Komponenten entworfen und bereitgestellt.
• Eine REST-API mit hohem Volumen (~200K Requests) optimiert, indem die Antwortzeit von 3s auf 2s reduziert wurde (33 % Verbesserung), was Durchsatz und Zuverlässigkeit unter Produktionslast erhöht hat.
• Build- und Continuous-Integration-Pipelines mit Maven und Jenkins automatisiert.
• Containerisierte Workloads auf Podman/OpenShift orchestriert und die Schema-Weiterentwicklung mit Liquibase gesteuert, um zuverlässige und wiederholbare Deployments in allen Umgebungen sicherzustellen.
• Java-Code optimiert und EHCache-basiertes Caching implementiert, um die Anwendungsleistung zu verbessern.
• Das Release-Management vereinfacht, indem Anwendungsimages, JAR-Versionen und Abhängigkeiten über DBAG Artifactory gesteuert wurden, um Versionskonsistenz und Audit-Nachvollziehbarkeit über alle Umgebungen hinweg sicherzustellen