Mockito Experten in München

• 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

• Implementierung einer GitLab CI/CD-Pipeline auf Basis der SAP Commerce Cloud 2211
• Entwicklung eines neuen B2C-Shops mit Vue, Node und TypeScript, um Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Leistungsoptimierung zu gewährleisten
• Integration von Microsoft Azure Event-Grid mit SAP Hybris
• Implementierung von BDD mit Cucumber unter Verwendung der Gherkin-Syntax, um die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Business-Teams zu fördern
• Betreuung und Anpassung eines Spartacus-Shops
• Technologien/Sprachen: Java, REST, OData, Behavior Driven Development (BDD), Cucumber, Node, Vue, TypeScript, Spartacus, GitLab CI/CD, Gradle, Maven, Ant, SonarQube

• Entwarf und erstellte von Grund auf das Automatisierungsframework mit Playwright, TypeScript, JavaScript, Gherkin, Cucumber, BDD, Maven, IntelliJ IDEA
• Definierte, entwickelte und pflegte Testpläne, Testskripte, Berichte und andere QA-Dokumentationen in Confluence
• Erstellte und pflegte Testdaten mit SQL Server Management Studio, Toad und Faker.js
• Führte Webservice- und API-Tests mit Swagger Open API, SoapUI, JSON, HTML und XML durch
• Führte funktionale, Smoke-, Regression-, Black-Box-, GUI-, Cross-Browser-, UAT- und E2E-Tests mit CrossBrowserTesting und Safari Web Inspector durch
• Integrierte und pflegte automatisierte Skripte in Sprints nach Kanban, CI/CD, GitHub, Docker, Azure Pipelines, Agile, Scrum, Kafka und Kibana
• Meldete und verwaltete Fehler in Azure DevOps
• Führte Mobile-Tests mit Robot Framework und Appium durch

Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.

Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.

Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.

• Im Rahmen der Entwicklung dieses Projekts wurden verschiedene Apps für die IBM-Portal-Umgebung auf Basis von Portlets und SpringBoot-Services sowie der Aufbau einer BI-Plattform auf Basis von QlikView entwickelt

• Full-Stack-Entwicklung von Applikationen, technische Analyse, Refinement von Anforderungen mit dem Fachbereich, Koordination mit dem Kunden, DevOPS

• Teamgröße: 8 Leute

• Technologie: Java 11.0, Maven, Git, Spring, Hibernate, JUNIT, Mockito, React, Jira, SQL, Spring Boot, CD/CI Jenkins, Kanban, Rest API, Oracle

• Umgebung: Eclipse, IBM Rational Application Developer

• Zahlreiche Projekte als Senior Java-Entwickler oder Teamleiter im technischen Bereich, Bankensektor, öffentlichen Sektor etc. Lassen Sie sich eine detaillierte Projektliste zuschicken. Mein Kontakt: office(at)stellwag.it

• Weiterentwicklung der Website vergleich.de

• Entwicklung neuer sowie Weiterentwicklung bestehender Backend-Services in Form von Microservices

• Deployment über TeamCity sowie GitHub Actions

• Entwicklung von Monitoring-Tools

• Entwicklung von REST-Schnittstellen

• Datenbankmigration Oracle zu PostgreSQL

• Java und Kotlin (inkl. Spring, Spring Boot, JPA, Hibernate)

• Angular (TypeScript) und JavaScript

• IntelliJ IDEA und Webstorm

• Apache Maven

• Oracle DB (und SQL Developer), MongoDB, PostgreSQL DB

• Git (GitLab, GitHub, BitBucket)

• TeamCity

• Jira

• Docker

• JUnit, Mockito, jasmin

• 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.

• Architektur, Design und Weiterentwicklung einer hybriden Lösung bestehend aus Java-Backend mit REST-API und C# / WPF-Frontend
• Entwicklung sicherer, verteilter Funktionen zur klassifizierten Nachrichten-Verarbeitung, -Kategorisierung und -Verschlüsselung
• Integration von Backend-Services mit Dokumentenmanagementsystemen (DMS) zur strukturierten Ablage von Dateien
• Planung, Aufbau und kontinuierliche Optimierung von Azure DevOps Pipelines zur automatisierten Bereitstellung und Qualitätssicherung verteilter Anwendungen im sicherheitskritischen Umfeld
• Technische Abstimmung mit Projektverantwortlichen der Bundeswehr und Drittanbieter relevanter Softwares und Schnittstellen und Dokumentation der entwickelten Lösungen

• Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
• Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
• Zuständig für Webinar:
• IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
• IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
• IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
• Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
• Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
• Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
• Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
• Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
• Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
• Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)