MagicDraw-Experten in Deutschland

Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.

• Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
• Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
• Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
• Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
• Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
• Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
• Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
• Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
• Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
• Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
• Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
• Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
• Umsetzung des IT-Konzepts
• Dokumentation der Infrastruktur

Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot

• Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
• Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
• Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
• Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
• Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.

• Ziel von BIENE ist es, ein einheitliches Programm zur Steuererhebung für alle Länder zur Verfügung zu stellen.

• Bei der Steuererhebung geht es darum, die festgesetzten Steuern einzunehmen. Dabei gilt es zum Beispiel Fälligkeiten zu berücksichtigen, Ein- und Auszahlungen zu dokumentieren, Mahnungen oder Erstattungen anzustoßen. Verjährungen und Zahlungserinnerungen spielen ebenso eine wichtige Rolle. Der gesamte Zahlungsverkehr mit den Banken und die Buchführung werden in BIENE abgebildet.

• Aufsetzen der Architektur sowie Koordination der Bereitstellung von Entwicklungs- und Testumgebungen am Standort Hannover

• Installation und Einrichtung der Umgebungen unter Linux Server (Apache Kafka, PostgreSQL)

• Schnittstellentätigkeit: Koordination und Abstimmung für die Anbindung von Softwareprodukten aus anderen Abteilungen und deren Testdaten

• Umstellung von Applikation Server, JDK, Maven-Projektstruktur

• Umgebungskoordination und Build-Management

• Implementierung der externen Schnittstellen

• Umsetzung der fachlichen Anforderungen

• Entwurf und Implementierung von RESTful APIs und OpenAPI-Spezifikationen

• Entwurf und Implementierung von Microservice-Architektur

• Einrichtung und Pflege von CI/CD-Pipelines

• Bereitstellung von Anwendungen auf OpenShift

• Erstellung von technischer Dokumentation und grafischer Darstellungen

• Arbeit mit SQL-Datenbanken (Oracle und PostgreSQL)

• Authentifizierung und Autorisierung für Anwendung & Nutzer

• Containerisierung der Anwendung (automatisiertes Deployment durch CI/CD-Pipeline)

LOIS ist die zentrale Integrationsplattform, um die Prozesse zwischen allen REWE-Anwendungen rund um die gesamte Supply Chain zu ermöglichen. Als IT Business Engineer unterstütze ich im Programm NEO bei der Erneuerung der Logistik-Integrationsplattform "LOIS" für REWE und Penny in Deutschland und Europa.

• Mehrere Projekte im polizeilichen Kontext
• Polizeiliche Verfahren/Projekte mit Archimate modellieren und dokumentieren (Ist/Soll) im Kontext von P20 (BKA)
• Software-Architekturen erstellen mit Microservices
• POC-Entwicklungen mit Springboot/Docker/Kubernetes
• Projektgröße: 10 Personen
• Enterprise Architektur Management mit Togaf und Archimate
• Softwareentwicklung Backend Springboot
• Devops mit Kubernetes
• Realisiert mittels: Java 17/21, Springboot 3, P20-Architektur, Togaf, Archimate

• Design, Planung und Durchführung komplexer Abnahmetests für eine Dokumentenaustauschplattform für die deutsche Justiz.
• Validierung des entschlüsselten und zertifikatsbasierten Nachrichtenaustauschs über Webplattform, Mobile App und Java-API.
• Dokumentation von Testfällen, Ausführungsschritten und Testergebnissen.
• Technologien: Windows 11/10, Ubuntu, iOS, Android, Bash für Windows, Java 17, IntelliJ, Git, Jira, Confluence, Citrix Server, xJustiz-Standardimplementierung, spezielle Justizsoftware.

• Weiterentwicklung eines Bestandsführungssystems (Vertrag/Schaden) für die Rechtsschutzversicherung ÖRAG.
• Meine Aufgaben: Senior Software-Entwickler.
• Das Team umfasst 12 Entwickler.
• Verwendete Technologien: Java 8/21, Java EE, Quarkus, WebLogic, JPA, RabbitMQ, JTA, CI, CD, Jenkins, DB2, Maven, Jenkins, GIT (Bitbucket), später GitLab, Junit, Elasticsearch, Mockito, Jira, SonarQube, Scrum, React, Workflow
• Migration und Modernisierung von Altsystemen: C- und C++-Code in Java umgeschrieben, um Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Performance zu verbessern. Python in Java refaktoriert, inklusive Optimierung und Integration in moderne Architekturen.
• Studie zum Einsatz von KI (Codex) für die Implementierung eines Java-Features. Ziel ist es, den Zeitaufwand und die Produktivität einer KI-gestützten Entwicklung mit einer klassischen Implementierung durch einen Entwickler zu vergleichen. Die Ergebnisse sollen Aufschluss darüber geben, wie stark der Einsatz von KI die Entwicklungsdauer und Effizienz beeinflusst.
• Entwicklung folgender Tarifrechner für das Jahr 2024/2026: Privat, Firmen, Ärzte, Landwirte, Selbstgenutzt G + H, Vermieter, Verkehr, Verein, Topmanager, Handelsvertreter, Spezialstraf, Sparkasse, Kommunal, BayGT, Ärzte, Dehoga

• Erstellung von Produkt-Roadmaps von der Konzeption bis zum Launch
• Leitung der erfolgreichen Auslieferung eines bereichsübergreifenden Programms im Wert von 3,5 Mio. € pro Jahr
• Verwaltung und Priorisierung des Product Backlogs
• Spezifikation von Anforderungen verschiedener Stakeholder und Moderation von Design-Diskussionen
• Leitung der Erkundung, Verfeinerung, des Designs, der Entwicklung und des Betriebs des Produkts mithilfe agiler Methoden und Vorantreiben der Gesamtvision und -richtung
• Enge Zusammenarbeit mit den Delivery-Teams und bereichsübergreifenden Partnern (Fachbereiche, Softwareentwicklung, UX, Domain Management)
• Entwicklung und Umsetzung von Risiko-, Präventions- und Gegenmaßnahmenplänen; Identifikation, Nachverfolgung und Lösung von Issues
• Etablierung der Programm-Governance zur Steuerung von Anforderungen gemäß Umfang, Zeitplan, Kosten und Geschäftszielen
• Funktion als zentraler Ansprechpartner für interne Organisation, Kunden und Partner zur Förderung von Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung

Erfolge:

• Erhöhung der Online-Reichweite von Wissensinhalten und Effizienz im CIC
• Rollout des Salesforce Central Knowledge Mgmt. in 30 BMW-Märkten für Selfcare und Assisted Care
• Verbesserung der Performance und Individualität von Wissen durch GenAI-Integration in Selfcare und Assisted Care
• Reduzierung der Telefonkosten, Verkürzung der Anrufdauer und Verringerung der Nachfragen, Senkung der Betriebskosten
• Rollout der GenAI-Lösung in 20 BMW-Märkten für Selfcare und Assisted Care

Technologie/Tools: Salesforce Service Cloud, Experience Cloud, Knowledge Base, Einstein GPT, Mulesoft, Adobe Analytics, BMW GenAI Platform, Jira, Confluence, GitHub, Jenkins, AWS, CI/CD

• Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
• Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
• Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
• Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
• Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
• Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
• Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
• Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
• Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
• Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
• Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
• Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.

• Fachliche und technische Beratung für Stammdatenversorgung und Prozessmanagement
• Unterstützung bei Transitionsmanagement
• Prozessoptimierung
• Schnittstellendefinition

• Leitung eines internationalen Technology-Consulting-Teams mit zehn Software-Architekten, Modellierern und Forschern; Entwicklung und Abstimmung der Teamkompetenzen auf die Siemens-Ziele für Software-Ökosysteme und Marktplätze
• Definition der Teamstrategie-Roadmap, der Beratungsangebote und der Teamentwicklung von Grund auf
• Verantwortung für ein Budget von über 2 Mio. € in BU Consulting, Pre-Development und angewandten Forschungsprojekten
• Leitung des globalen Programms „Ecosystems and Marketplace Technologies“ im Unternehmensbereich Core Technologies mit dem Ziel, bereichsübergreifende Synergien in Forschung und Vorentwicklung zu Methoden und Praktiken zur Evolution von Software-Ökosystemen zu schaffen
• Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur Unterstützung ganzheitlicher digitaler Ökosystemtransformation in der Industrie
• Förderung der Zusammenarbeit mit der Wissenschaft mit Fokus auf aufkommende Technologien für Systems Engineering und plattformbasiertes Ökosystemdesign
• Moderation von Innovations- und Patent-Workshops mit funktionsübergreifenden Teams, was jährlich zu etwa 25 Erfindungsmeldungen führte

• Definition von SW-Architektur und Verhalten mit UML
• Entwicklung und Bewertung von SW Funktionen im Zusammenarbeit mit Software Entwicklern
• Definition von Modellierungsrichtlinien für SW Design Aktivitäten
• Analyse des Ist- und Soll-Zustands der zu migrierenden Werkzeuge
• Definition der Migrationsschritte und Planung der Migration
• Durchführung der Migration
• Anforderungserhebung und Anforderungsdokumentation
• Analyse modelbasierter SW-Entwicklungswerkzeuge gegenüber identifizierten Kundenanforderungen mit anschließenden Empfehlungen
• Definition und Analyse von textuellen SW-Anforderungen
• Analyse von Kundenanforderungen bezüglich Verständlichkeit, Eindeutigkeit, Vollständigkeit sowie Prüfbarkeit
• Entwicklung und Bewertung von Systemkonzepten im Zusammenarbeit mit Hardware- und Software-Spezialisten
• Definition von System-Architektur und Verhalten mit SysML
• Definition von Modellierungsrichtlinien für die automatische Erstellung von textuellen Spezifikationen aus SysML-Modellen
• Definition von Schulungskonzepten für Model Based Systems Engineering Prozesse
• Definition von Modellierungsmethoden für Systementwicklungsaktivitäten
• Entwicklung von standalone ausführbaren System-Modellen mit IBM Rhapsody
• Entwicklung von grafischen Benutzeroberflächen in QML und Altia Design für Systemmodelle
• Definition von Modellierungsrichtlinien für die Spezifikation von modelbasierten Tests
• Implementierung von UTP2-Konzepten in SysML
• Unterstützung von Prüfingenieuren bei der Definition von Systemtests
• Entwicklung von IBM Rhapsody Erweiterungen zur automatische Überprüfung der Konsistenz, Richtigkeit und Vollständigkeit von SysML-Modellen
• System-Design-Trainings mit SysML & MagicDraw, SysML & IBM Rhapsody und SysML & Enterprise Architect
• Definition von Projekt-Aufgaben und Projekt-Kalender
• Durchführung von Aufwandabschätzungen
• Kundenbetreuung und Projektakquise

• Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems

• Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora

• Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)

• Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks

• Einführung von Logging mit Loki

• Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python

• Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines

• Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS

• Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests

• Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs

• Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)

• Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks

• Die Software unterstützt die komplette Planung und Genehmigung von Mobilfunkantennen.

• Das System wurde als ereignisgesteuerte Microservice-Architektur für Cloud-native Bereitstellung umgesetzt, mit Quarkus im Backend, Kafka für die Kommunikation und Angular im Frontend. Die Services laufen auf Kubernetes in der Google Cloud. Eine besondere Herausforderung war die Synchronisierung mit dem Legacy-System, das von einigen Nutzern noch verwendet wird.