MongoDB Experten in Köln

• Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
• Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
• Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
• Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
• Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
• Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
• Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.

Beratung, Konzeption und Umsetzung des Software-Testlebenszyklus für mehrere Android Apps und Backends Einführung von Testautomatisierung mit Appium, SpringBootTest, RestAssured Aufbau und Verwaltung von Emulatoren Entwicklung eines E2E-Lib, Integration-Lib, Testcontainers-Lib und weiteren Libs Entwicklung, Einführung und Beratung von CI-Strategien Aufbau der Testumgebung mit Testcontainers und Virtualisierungen Entwicklung und Implementierung von Testfällen für: Integrationstests und End-to-End-Tests Aufbau einer wartbaren Testarchitektur mit niedrigen Einstiegshürden zur vereinfachten Erstellung automatisierter Tests Einige eingesetzte Tools und Technologien: JUnit, RestAssured, Testcontainers, Kubedock, Appium, Android-Emulator, Jira Xray, Mockito, WireMock, Spring Framework, Kotlin

• Weiterentwicklung der Plattform von Bare-Metal-Infrastruktur mit monolithischer PHP-Anwendung hin zu hybrider Google-Cloud-Architektur mit Go-Microservices auf Kubernetes
• Betrieb und Skalierung einer Produktionsinfrastruktur mit 300+ VMs und Dutzenden Clustern, darunter MySQL-, PostgreSQL-, MongoDB-, RabbitMQ-, Redis- und Elasticsearch-Cluster
• Architekturdesign, Deployment, Monitoring, Performance-Analyse und Upgrades aller Plattform-Services mit Terraform und Ansible
• Migration der Observability-Systeme von ELK und Prometheus zu Datadog, verwaltet über Terraform
• Einführung von Jenkins CI/CD mit SonarQube-Integration und automatisierten Tests zur Beschleunigung von Feedbackzyklen
• Containerisierung der Testumgebung und Implementierung von GitLab-CI-Pipelines für Docker-Image-Builds, statische Code-Analyse und Infrastruktur-Tests
• Zero-Downtime-Migrationen von MySQL- und MongoDB-Clustern in die Google Cloud
• Entwicklung wiederverwendbarer Ansible-Rollen für Datenbank-Cluster und Automatisierung der Datenobfuskation für Staging-Umgebungen
• Dekomposition monolithischer Datenbanken und Migration zu Microservice-Architekturen
• Tools zur Erkennung und Optimierung langsamer Queries in MySQL und MongoDB
• Online-Schema-Migrationen mit pt-online-schema-change ohne Wartungsfenster
• Entwicklung interner Go-Anwendungen für Batch-Abfragen, GitLab-Jira-Integration und MongoDB-Backup-Recovery
• Technologien: Debian, Ubuntu, Alpine, Go, Bash, Python, PHP, SQL, GitLab CI, Jenkins, Drone CI, MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Elasticsearch, RabbitMQ, Kafka, Docker, Kubernetes, Nomad, Ansible, Terraform, Grafana, ELK, Prometheus, Datadog, Nagios, Zabbix, Nginx, HAProxy, Vault, Helm, SonarQube, Filebeat, Auditbeat, Google Cloud, AWS

• PRISMA-Projekt
• Ansible-Automatisierung
• Windows-Third-Level-Support für Windows NT, Windows 2000, Windows 2013, Windows 2016, Windows 2019

• Zwei-monatige Modernisierung der Management-UI für KI-gestützte Kameras
• Komplexe React-Anwendung auf Vue 3 mit Single-File-Komponenten umgeschrieben
• Aufbau der zentralen Architektur der Vue-Applikation und Konfiguration mit Vite, Pinia, Router, I18n, ESLint und Prettier
• Kundenspezifische Integration von Leaflet zur Darstellung von Erkennungszonen auf Bildern
• Unterstützung bei der Erweiterung des Backends und Anpassung der Authentifizierung

• Implementierung von maßgeschneiderten Reporting-Lösungen für Finanzkennzahlen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen abgestimmt sind

• Entwicklung einer Anwendung für maschinelles Lernen, die eine Leistungssteigerung von 250% erzielte

• Datenarchitekt „Produktionsnahe Qualitätssicherung“ (03/2024–09/2024):

• Konzeption und Umsetzung einer Analyseplattform zur Erkennung von Qualitätsabweichungen in der Fertigung

• Aufbau einer skalierbaren Data-Lakehouse-Architektur auf Databricks in Kombination mit SAP ERP-Daten über SAP Datasphere

• Enge Zusammenarbeit mit dem SAP-Team zur Harmonisierung der Stücklisten- und Auftragsdaten

• Visualisierung der KPIs zur Unterstützung des Shopfloor-Managements

• Leitender Dateningenieur „Monitoring der Vertriebsleistung“ (08/2023–12/2023):

• Design und Implementierung einer Databricks-basierten Plattform zur Analyse von Verkaufszahlen und Promotion-Effekten

• Integration von SAP SD-Daten über SAP BW/4HANA

• Nutzung von Azure DevOps zur Orchestrierung von ETL-Jobs und Deployment der Workflows

• Technischer Projektleiter „Cloud-Migration & Datenstrategie“ (02/2023–05/2023):

• Migration eines heterogenen Data-Warehouse-Stacks in eine moderne Cloud-Architektur auf Azure mit Databricks als zentrale Verarbeitungsplattform

• Entwicklung einer Governance-konformen Datenarchitektur zur Integration von SAP-Finanzdaten und nicht-SAP-Quellen

Technologien: Databricks, Delta Lake, Python, SAP Datasphere, Azure DevOps, PowerBI, SQL

• Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
• Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
• Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
• Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.

• Hybride Rolle als erster Softwareentwickler im Unternehmen, um die Organisation aufzubauen, technische Grundlagen zu schaffen und das Management in organisatorischen Fragen zu beraten.
• Aufbau der SaaS-Plattform-Architektur, Auswahl von Sprachen und Tools sowie Design von Prozessen, um Kunden schnell und zuverlässig Mehrwert zu liefern.
• Entwurf und Implementierung einer Build- und Continuous-Deployment-Pipeline mit Multi-Tenant-Ansatz zur extremen Skalierung der SaaS-Plattform.
• Einführung erster ITSM- und Support-Prozesse, Bereitstellung von Monitoring und Alarming sowie Mitwirkung im On-Call-Team.
• Vorschlag neuer Ansätze zur Skalierung der Plattform und Verbesserung von Backend-Schnittstellen, um Bugs und Kommunikationsaufwand zu reduzieren.
• Mentoring neuer Mitarbeiter und eine vertrauensvolle Teammitgliedschaft sowie Rolle als informelle Führungskraft.
• Durchführung von Interviews für technische Positionen.
• Verwendete Technologien: TypeScript, Node.js, Bash, Google Cloud Platform (App Engine, Cloud Run, Cloud Functions, Google Endpoints, Firebase), GitHub Actions, Docker, Terraform, MongoDB, Firebase, REST-APIs, GraphQL.

• Leistungsstarke Add-ons für Kundendienstsysteme entwickeln, mit innovativen Zendesk-Apps, die Unternehmenswachstum fördern, Effizienz steigern und Kundenzufriedenheit erhöhen
• Komplette Zendesk-Lösungen implementieren und praktischen Support bieten, um die Vision für den Kundendienst umzusetzen
• Kundenservice- und Technologie-Expertise kombinieren, um die Komplexität erstklassiger Kundenbetreuung zu meistern
• Zendesk-Implementierungen in über 20 Ländern durchführen und KI-Apps entwickeln, die Antworten automatisieren
• Nachweisliche Erfolge bei der Weiterentwicklung von Kundenservice-Funktionen

• Fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen Rechts-, Engineering- und Business-Teams, um null Compliance-Verstöße sicherzustellen und gleichzeitig die Produktgeschwindigkeit beizubehalten.

• Führte die Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Aggregator-Plattform an und managte eine Roadmap, die rechtliche Vorgaben mit ambitionierter Feature-Auslieferung in Einklang bringt.

• Skalierte das Engineering-Team von 4 auf 9 Entwickler, etablierte Einstellungsprotokolle und technische Onboarding-Prozesse zur Unterstützung schneller Produktiterationen.

• Optimierte den Entwicklungsprozess durch Einführung strukturierter Sprint-Zyklen und Backlog-Pflege, was zu einer 20%igen Reduktion der Feature-Entwicklungszeit führte.

• Entwarf Architektur und Prototypen für agentenbasierte KI-Workflows mit n8n und RAG-Pipelines auf Langchain.

• 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

• Entwicklung einer App
• Technologien: React Native, Expo, SupaBase, TypeScript, GitHub, Trello

• Entwicklung von Monitoring- und Steuerungssystemen für den öffentlichen Nahverkehr
• Entwicklung einer Plattform zur Echtzeitüberwachung von Fahrgastinformations- und Ticketingsystemen sowie einer Anwendung zur Fernsteuerung und Statusüberwachung von Zutrittssystemen
• Entwicklung dynamischer Formulare, komplexer Tabellen, Echtzeit-Dashboards (SignalR) und wiederverwendbarer Komponenten im Frontend (mittels Storybook)
• Implementierung von REST-Schnittstellen im Backend
• Bereitstellung in der Microsoft Azure Cloud
• Eingesetzte Technologien: Angular 20, Angular Material 3, Dev Extreme, Storybook, C#/.NET 10