mTLS Experten in Deutschland

• 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

Red Hat OpenShift Container Platform

Aufgabenbereich:

• Betrieb und Konfiguration der Red Hat OpenShift Container Platform einschließlich Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsdesign.
• Umsetzung zentraler Observability-Lösungen (Prometheus, Grafana, Alerting).
• Entwicklung von CI/CD-Pipelines, GitOps-Workflows und Automatisierungsframeworks.
• Schulung und Befähigung von Betriebs- und Entwicklungsteams.

Ergebnis: Schnellere Bereitstellung von Services, transparente Betriebskennzahlen und nachhaltiger Wissenstransfer.

Start der Cloud-Reise auf STACKIT

• Unterstützung des Kunden beim Start seiner Cloud-Reise auf der souveränen EU-Plattform STACKIT.
• Aufbau einer IAC- und GitOps-Architektur mit Opentofu und ArgoCD.
• Einrichtung der Grundlagen für eine moderne, ganzheitliche Cloud-Umgebung: Kubernetes, externe Secrets, Zertifikatsverwaltung, Gateway API, DNS und Routing sowie grundlegende Observability.

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

• Leitender Programmierer, Architekt und stellvertretender Product Owner
• Umstellung von zPDV auf STEP abgeschlossen
• Qualität der C++- und Perl-Quellen durch automatisierte und manuelle Prüfungen sichergestellt
• Unterstützung bei der Behebung von Incidents und Fehlern im Testbetrieb
• Batch für die ergänzende Vergabe von Nummern für Zahlungsläufe implementiert
• Batch für die Verteilung von SGB 2-Informationen an die zentrale Zahlungseinheit implementiert
• Unterstützung beim Ersatz von Solaris durch Linux
• gcc von 7.4 auf 9.3 aktualisiert
• Makefiles für Builds programmatisch aus Borland-Projekten erzeugt
• Förderdaten um das neue Attribut „Kennzeichen Fahrtkosten Praktikum“ erweitert
• XSD- und WSDL-Dateien programmatisch aus IDL-Definitionen erzeugt
• Bei Bedarf den Product Owner vertreten
• Batch für die Verarbeitung einmaliger Zahlungen implementiert
• Generator für Liquibase-Dateien entwickelt
• Regelmäßige Anonymisierung von Produktionsdaten implementiert und gewartet
• Migration von SLES 12 auf SLES 15 unterstützt
• Einführung von Mutual TLS unterstützt
• Batch zum Senden von Löschimpulsen an EDA BE implementiert
• Struktur des Skriptverzeichnisses organisiert
• Mögliche Einführung von String-Latin untersucht und eine minimale Lösung implementiert
• Von CheckMarx identifizierte Sicherheitslücken behoben
• PAP-Neuberechnungen und allgemeine Änderungsmitteilungen unterstützt
• ERP-Schnittstellen von SOAP auf REST umgestellt
• Technische und fachliche Themen wie Registermodernisierung, Kassensicherheit, Ausbildungskosten und Vier-Augen-Prinzip geplant

• Leitende Architektur in einem interdisziplinären Architekturteam mit Enterprise-, Solution-, NOOTS-, Cloud- und Security-Architecture sowie regulatorischen und europäischen Interoperabilitätsanforderungen.

• Öffentlicher Sektor / Government

• Entwicklung und Steuerung von Zielarchitekturen, Prinzipien, Standards und technischen Leitplanken; Bewertung von Security-by-Design, IAM, Datenschutz und Schnittstellen-/Integrationsarchitekturen; Architecture Reviews, Security Assessments, Risikoanalysen und Erstellung von Decision Records, Zielbildern, Roadmaps und Entscheidungsvorlagen. Architekturkenntnisse und Berücksichtigung relevanter AD-NOOTS-Vorgaben, insbesondere für IAM, Authorization, sichere Integration und Interoperabilität.

• Technologien / Methoden: Enterprise Architecture, Solution Architecture, Security Architecture, Cloud Architecture, NOOTS / EU-OOTS, IAM, Authorization, Security-by-Design, API-/Integrationsarchitektur, Interoperabilität, Risikoanalyse, Architecture Governance

• Sicherheits- und Integrationsanforderungen sowie technische Entscheidungen werden in belastbaren Architektur- und Entscheidungsartefakten strukturiert aufbereitet.

• Backend-Features für Modern RIS entwickelt, ein webbasiertes Radiologie-Informationssystem, das über WebView mit dem bestehenden Classic RIS integriert ist.
• An einem modularen Spring-Boot-Backend gearbeitet, das klinische Abläufe wie Termine, Untersuchungen, Patienten, Aufträge, Berichte, Abrechnung und Lagerbestand abdeckt.
• Zur ereignisgesteuerten Architektur beigetragen, indem Domänenereignisse genutzt wurden, um Workflows zwischen Backend-Modulen zu entkoppeln.
• REST/OpenAPI-Endpunkte, Business-Logik in der Service-Schicht, DTO-Mapping, Validierung und Integrationspunkte für das React-Frontend implementiert.
• Mit PostgreSQL-basierten Domänenmodellen, Liquibase-Datenbankänderungen, Trennung von Read-/Write-Modellen und alten RIS-Datenbankstrukturen gearbeitet.
• Authentifizierungs- und Autorisierungsflüsse mit Keycloak und OAuth2 integriert.
• Unit-/Integrationstests mit JUnit, Rest Assured, Testcontainers und projektspezifischen Test-Utilities hinzugefügt und gepflegt.
• CI/CD- und lokale Entwicklungs-Workflows mit Maven, Docker Compose, Jenkins und generierten OpenAPI-Clients unterstützt.

Tech-Stack: Java 21, Spring Boot 3.5, Maven, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, REST, OpenAPI/Springdoc, MapStruct, Lombok, Docker, Testcontainers, Jenkins.

• Neuentwicklung des Fahrzeugplanungs- und Auslieferungssystems (FAPS)

• Im Rahmen der Modernisierung einer zentralen Backend-Anwendung wurde das bestehende, monolithische System auf COBOL-Basis durch eine serviceorientierte Architektur mit Spring Boot abgelöst. Ziel des Projekts ist es, die digitale Abbildung von Fahrzeugplanung und -auslieferung zukunftssicher und skalierbar zu gestalten.

• Mitarbeit an der technischen Architektur und Schnittstellenkonzeption

• Entwicklung eines Services basierend auf Spring Boot für die Migration der bestehenden Daten in ein neues Datenmodell

• Entwicklung von REST APIs und der dazugehörigen Servicelayer

• Entwicklung einer Middleware für die Integration des neuen Backends in einen bereits bestehenden Client

• Erstellung von Unit- und End-to-End-Tests

• Anpassung der Build-Pipelines

• Entwicklerschulung für Mitarbeiter des Kunden (Java, Azure DevOps, generelle Hilfestellungen)

• Unterstützung für Tester und andere Projektbeteiligte

• Upgrade der Spring Boot Version (& Hibernate)

• Erstellung von Dokumentationen

• Java 8 u. 17, Spring Boot, Spring JPA, Hibernate, Optimistic Locking (Enetitätsversionierung), JUnit, Cucumber, PostgreSQL, Azure Cloud, Microservices, Azure Storage, Azure DevOps, Azure Kubernetes Service, RESTful Webservices, JSON, Scrum, Confluence, ArchUnit

• Durchführung des SAP-Basis-Betriebs für komplexe SAP-Systemlandschaften (ABAP- und Java-Stacks)
• Administration, Überwachung und Optimierung von SAP-Systemen hinsichtlich Verfügbarkeit, Performance und Stabilität
• Planung und Umsetzung von Rechenzentrumsumzügen sowie Migrationen von SAP-Systemen und Datenbanken
• Steuerung von Incidents, Changes und Problems nach ITIL-Prozessen inkl. Root-Cause-Analysen
• Erstellung technischer Konzepte, Betriebsdokumentationen und Implementierungspläne

Technologien: SAP NetWeaver, ITIL-Prozesse, technische Migrationen

• Lead Product Owner für 4 Entwicklungsteams
• Leitung und Koordination eines Greenfield-Projekts mit paralleler Implementierung der Kernkomponenten durch unabhängige Teams; Management von Abhängigkeiten und Ressourcen
• Etablierung eines Data-Lakehouse-Ansatzes inklusive Analyse des Mengengerüsts und zukünftiger Anforderungen im Rahmen einer Cloud-Migration (Best-of-Breed-Ansatz)
• Verantwortung für die Anforderungsanalyse, Auswahl und Pilotierung eines LIMS/ELN-Systems, unterstützt durch Beratung der Entscheidungsträger und Management der externen Dienstleister
• Einführung und Management eines OpenWeb UI- und Azure Open AI-basierten RAG-Systems zur Unterstützung der Wissensgewinnung und datengetriebenen Analysen
• Einrichtung, Konfiguration und Management von Jira-Projekten sowie Entwicklung projektbezogener Workflows und Automatisierungen
• Implementierung klassischer Scrum-Prozesse mit allen Zeremonien und Übernahme der Scrum-Master-Rolle für alle beteiligten Teams
• Unterstützung bei der Personalauswahl durch Interviews und Assessments aus der Perspektive eines Product Owners
• Entscheidungsfindung in zentralen Architekturfragen, darunter die Auswahl der Plattform für das Data-Lakehouse (Databricks) und die strategische Integration von LIMS und Analyseplattformen

• Übernahm strategische und operative Verantwortung für IT-Infrastrukturen, um Innovation zu beschleunigen und prüfungssichere Ergebnisse zu liefern.
• Diente als zentrale Schnittstelle zwischen Management, Fachbereichen und Engineering, beteiligte sich aktiv an Entwicklung, Cloud-Architektur und CI/CD, um kritische Engpässe zu beheben.
• Entwickelte und implementierte ein KI-Governance-Programm zur Risikosteuerung und Einhaltung des EU AI Act, wodurch die Freigabezeiten für KI-Anwendungsfälle von 8 auf 3 Wochen verkürzt wurden.
• Ließ sichere KI-Systeme (RAG-basierte Wissensplattformen) produktiv einsetzen und erzielte so eine 35%ige Senkung des Standard-Support-Ticket-Volumens.
• Etablierte robuste Sicherheitsstandards und Governance-Frameworks für APIs (OAuth2/OIDC, mTLS) und Cloud-Plattformen (AWS/GCP), um Compliance und Systemintegrität zu gewährleisten.
• Absicherte die Cloud-Infrastruktur durch Zero-Trust-Prinzipien und einen umfassenden Observability-Stack (Logging/Alerting) und erreichte in einer 24/7-Bereitschaft eine Verfügbarkeit von 99,9%.

• Entwicklung von RAG-basierten KI-Lösungen, integriert in die unternehmensweite Dateninfrastruktur, für hochpräzise Antworten.
• Optimierung der LLM-Leistung durch Feinabstimmung von KI-Modellen, Reduzierung von Latenz und Kosten.
• Aufbau von NLP-Pipelines zur Zusammenfassung, Entitätsextraktion und Sentiment-Analyse, die Automatisierungsabläufe verbessern.

• Verantwortlich für Softwareentwicklung und DevOps in den Projekten Data & AI Platform – Intake und PubSub bei STACKIT, dem Cloud-Anbieter der Schwarz Gruppe.
• Technologien: Golang, Kubernetes, Kubernetes operators, OpenAPI v3, REST API, Azure DevOps, CI/CD, k6, Kafka, Strimzi, Apache Iceberg, RBAC, IAM, Terraform, Helm, Infrastructure automation, Load balancing, Traefik, ArgoCD, kuttl, Kyverno chainsaw, Kustomize, Velero, Prometheus, Grafana, Checkly / Playwright (TypeScript), NATS/Jetstream, WebSockets, gRPC, SSE

• Wartung einer SaaS-Abrechnungsplattform auf AWS im Site Reliability Engineering (SRE) Team.
• Wesentliche Rolle bei einem AWS-Cloud-Migrationsprojekt: Implementierung von Terraform (IaC), Aufbau von CI/CD-Prozessen und Pipelines, Härtung von Images, Aktualisierung von Tool-Versionen und Entwicklung von Skripten.
• Erstellung von Dokumentation.

AWS-Cloud-Migration:

• Entwurf und Implementierung von CI/CD für die Bereitstellung von AWS-Ressourcen mit GitLab CI, Terraform und GitOps.
• Einrichtung und Konfiguration der DevOps-Toolchain, inklusive Jenkins, Harbor und Vault.
• Bereitstellung der Abrechnungsanwendung, von Microservices und unterstützenden Infrastruktur-Services in Nomad-Clustern.
• Neugestaltung des TLS/mTLS-Zertifikatsmanagements mit Vault und Lambda.

Sicherheit (Infrastruktur-Härtung, Patch-Management & Schwachstellen-Scanning):

• Verwaltung mehrerer AWS-Accounts für Consul/Nomad/Traefik-Cluster (10–20 EC2-Instanzen/Account, ASG) und für die DevOps-Toolchain (Harbor, Jenkins, Vault).
• Erstellung gehärteter AMIs mit Packer basierend auf CIS-Benchmarks für Nomad, Jenkins, Harbor und Vault; Bereitstellung mit Terraform.
• Integration von Trivy über das Harbor-Plugin zum Scannen von Container-Images.
• Implementierung strenger AWS-VPC-Sicherheitsgruppenregeln.
• Entwicklung und Pflege eines Patch-Management-Prozesses für alle Umgebungen mit Qualys und Wiz.
• Bereitstellung des Qualys Cloud Agents auf allen EC2-Instanzen, Verfolgung von CVEs und Testen von Patches in niedrigeren Umgebungen vor dem Rollout.
• Automatisierte Verteilung von Patches über alle AWS-Accounts mit Terraform und GitLab CI und Überprüfung der Patch-Konformität über Qualys-/Wiz-Dashboards.