Microservices-Experten in Österreich

Überarbeitung und Verbesserung zentraler APIs; Umsetzung von Änderungswünschen der Kunden. Einrichtung der Monitoring-Infrastruktur für Metriken, Traces und Logs zur Unterstützung des Betriebs. Konzeption von GitOps-Deployments und Infrastructure as Code. Anwendungs- und Systemkonfiguration in ArgoCD und Openshift. Confluence-Dokumentation von Design, Vorgehen und Lösung. Tech Stack: Java 8 & 21, Spring Framework, JSP, Javascript, Bash-Skripte, SQL, Grafana Stack, OpenTelemetry, Docker, DB2, Maven, Kubernetes Kompose.

• Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
• Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
• Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
• Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
• Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.

• Entwicklung AWS-basierter Komponenten, die Python-Backend-Services mit React/TypeScript-Frontends verbinden.
• Verbesserung von Datenbankabfragen und Anwendungs-Workflows für die Dokumentenverarbeitung und -prüfung.
• Bewertung von LLM-Retrieval- und Dokumentenprüfungs-Workflows als Teil des Produkt-Stacks.

Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock

Erfolge:

• Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
• Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
• Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
• Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.

• Backlog-Management
• Scrum Master
• PO für das Justizministerium
• Optimierung agiler Prozesse
• Klassische Business-Analyse, User Stories und Testing
• Betriebliche Themen wie Nagios-Überwachung und Incident-Handling

Werkzeuge:

• Jira / Confluence
• SQL Developer
• Elastic / Kibana
• Visual Studio Code

• Incident-Analyse und Fehlerbehebung
• Prozessoptimierungen in Zusammenarbeit mit den Fachbereichen
• Gemeinsame Konzeption und Umsetzung von Anforderungen mit Fachabteilung und Architektur
• Planung und Durchführung des Qualitätsmanagements

Ziel des Projektes: OpenShift als Run-Time-Plattform einzuführen und alle Applikationen auf OpenShift umzustellen.

Mein Beitrag: Logging und Monitoring der Applikationen sicherzustellen. Aufbau und Inbetriebnahme der OpenShift-Komponenten für Logging und Monitoring (Elastic Search, Prometheus und Grafana). Erarbeitung und Implementierung des Security-Konzeptes für OpenShift. Zusammenarbeit mit Entwicklern, um die Applikationsanpassungen für die OpenShift-Migration zu definieren und durchzuführen. Monitoring in die Anwendungen zu integrieren.

Technische Umgebung: Java, WebSphere Liberty, OpenShift-Komponenten, Elastic Search (ELK Stack), Prometheus, Grafana.

• Konzipierte und implementierte eine hochverfügbare, mandantenfähige Kubernetes-Plattform auf Google Kubernetes Engine (GKE) für geschäftskritische Microservices.
• Entwarf und implementierte eine umfassende Infrastructure-as-Code-Strategie mit Terraform zur Verwaltung von GKE-Clustern, Netzwerken (VPCs, Subnetze) und IAM-Richtlinien.
• Entwickelte optimierte Speicherlösungen für zustandsbehaftete Workloads (MongoDB) mit GKE PersistentVolumes und steigerte somit Leistung und Datenausfallsicherheit.
• Etablierte ein umfassendes Observability-Framework mit Google Cloud Monitoring, Logging, Prometheus und Grafana.

• Lead Software Architekt in einem Greenfield-MES-Projekt (Manufacturing Execution System / Fertigungs-Leitsystem) mit Verantwortung für Architekturentscheidungen, Technologieauswahl und technische Ausrichtung über den gesamten Entwicklungslebenszyklus
• Entwurf und Aufbau des Kern-Frameworks von Grund auf, einschließlich mehrerer wiederverwendbarer Spring Boot Starter (z. B. OPC-UA-Integration, Messaging, Security), die eine flexible Komposition der einzelnen Systemmodule ermöglichen
• Einführung von Keycloak als zentrales Authentifizierungs- und Autorisierungssystem mit SSO über alle MES-Komponenten
• Erstellung und Wartung der vollständigen CI/CD-Pipeline für Java, NPM und Docker – Automatisierung von Build, Tests, Containerisierung und Deployment für alle Projektkomponenten
• Aufbau des Architekturdokumentationsbereichs in Confluence als Single Source of Truth für alle Architekturentscheidungen, Komponentendesigns und Integrationsmuster
• Definition und Durchsetzung von Namenskonventionen und Coding-Standards zur Sicherstellung der Konsistenz in der wachsenden Codebasis
• Regelmäßige Code-Reviews zur Qualitätssicherung, Wissensweitergabe und Einhaltung der Architekturrichtlinien
• Erstellung und Pflege von Technologie-Roadmaps zur Steuerung künftiger Entwicklungsprioritäten und Infrastrukturinvestitionen

• Entwicklung mit Java EE 8
• Entwicklung von Microservices mit Java 21 und Spring Boot 3
• Release-Management
• Einarbeitung neuer Teammitglieder
• Verantwortlich für den teaminternen "Best Code Engineering Award"

Weiterentwicklung eines versicherungsfachlichen Angebotssystems

• Implementierung und Pflege von Tarifierungslogik für Komposit-Produkte (Unfall, Sach-Haftpflicht, Geschäftsinhalt) auf Basis von Java und FaktorIPS
• Umsetzung aktuarischer Tarifrevisionen in produktspezifische Berechnungsmodelle
• Entwicklung und Refactoring von Backend-Komponenten sowie Web-UI-Komponenten
• Erstellung und Pflege von Testtabellen und automatisierten Beitragstests zur Qualitätssicherung
• Code-Reviews und aktive Beteiligung an der Qualitätssicherung im Entwicklungsprozess
• Produktionsbetreuung und Fehlerbehebung im laufenden Betrieb

• Analyse der erweiterten Anforderungen bezogen auf vorhandene Controller in einer Industrieanlage
• Erstellung von Konzepten zur Speicherung und Visualisierung von Sensordaten
• Kommunikation mit SPS / PLC
• Microservice Architektur
• Unified Architecture
• KI Auswertungen aus Sensordaten
• Angewandte Technologien: .NET 8, Minimal API, Postgres, MQTT, RabbitMQ

• Ich bin verantwortlich für die Lösungsarchitektur und technische Unterstützung einer Migrationsinitiative, die auf den Wechsel zu einem neuen Kernbankensystem abzielt.
• Bei dem Projekt wird die Eigenentwicklung durch ein kommerzielles, als SaaS auf AWS betriebenes Standard-Kernbankensystem ersetzt.
• Zu den Aufgaben gehören Lösungsdesign, technische Koordination, Unterstützung der Entwicklungsteams sowie IT-Support und Fehlerbehebung.
• Die Steuerung von über 10 globalen Dienstleistern und Partnern ist entscheidend für den Projekterfolg.
• Technologien: VMWare ESXi, AWS, EKS Kubernetes, Mastercard Payment Transaction Service, Avaloq, Infrastruktur von A1 Telekom Austria, CheckPoint FW, F5, Site-to-Site VPNs, PingID, Futurae SDK, Airlock, UC4/Automic, Firebase, iOS-/Android-Lifecycle-Management, AWS IAM, AWS AppStream, AWS S3, AWS Transfer Family, QlikView, OpenAPI.