MVC-Experten in München

• Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
• Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
• Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
• Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
• Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
• Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
• Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions

• 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

• Architektur und Aufbau eines GenAI-basierten Tools zur automatisierten Asset-Erstellung für Social-Media-Kampagnen mit Nano Banana und Python. Es verarbeitet Kampagnenbriefing, Zielgruppe und zwei Produkte als Eingabe, generiert optimierte Prompts für Bild- und Textproduktion und nutzt Funktionen für Textpositionierung, ansprechende Overlays, Größenanpassung und strukturiertes Hochladen in AWS S3.
• Entwicklung und Aufbau einer Multi-Agenten-News-Intelligence-Plattform mit spezialisierten Rollen, darunter Retriever-Agenten (Tavily-Web-Scraping), Synthese-Agenten und Claude als Kurator/Orchestrator, und Entwurf autonomer Agentenzusammenarbeitsmuster mithilfe von LangChain und RAG.
• Aufbau eines autonomen Kundendienst-Agenten mit n8n und LLMs, der End-to-End-Support-Automatisierung mit nachvollziehbarer Argumentation, Governance-Kontrollen und skalierbarer Workflow-Orchestrierung mittels Python und Vektordatenbanken bietet.
• Entwicklung einer Finanzvalidierungs-Engine mit ML-gestützter Anomalieerkennung zur Plausibilitätsprüfung von Rechnungen, Compliance-Automatisierung und Risikominderung unter Verwendung von TensorFlow und SQL.
• Erstellung einer Kosteneinsparungsanwendung mittels OCR, KI, Pandas und NumPy für Datenanalyse, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.

• Beteiligte sich an der schrittweisen Modernisierung von Komponenten zu Cloud-nativen 12-Factor-Anwendungen.
• Arbeitete eng mit dem Business Operations Team zusammen, um manuelle Prozesse zu eliminieren und mehrere Performance-Engpässe zu beheben.
• Entwarf und implementierte eine CI/CD-Pipeline, um die Produktivität der Entwickler zu steigern, Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen durchzusetzen und die Produktbereitstellung zu automatisieren.
• Migrierte mehrere Komponenten in den OpenShift-Kubernetes-Cluster.
• Baute einen Monitoring-Stack von Grund auf mit Prometheus und Grafana auf, um die in OpenShift laufenden Services zu überwachen.
• Entwickelte Dashboards sowohl in Grafana als auch in Splunk für die operative Transparenz.
• Implementierte eine OIDC/OAuth2-basierte Single-Sign-On (SSO)-Lösung mit Keycloak, um mehrere Anwendungen zu sichern.
• Technologien: Java, Spring, Quarkus, Kafka, MySQL, Cassandra, Redis, Spring Data, Hibernate, Docker, Kubernetes, OpenShift, Keycloak, OIDC, OAuth2, Helm, Prometheus, Grafana, Splunk, Spark.

• Konzipierte und entwickelte eine leistungsstarke interne Plattform für Ressourcenmanagement mit React und TypeScript und optimierte dabei das dynamische Rendern von Daten und das State Management.
• Entwickelte eine React-Native-Anwendung für den mobilen Zugriff auf interne Tools und ermöglichte so Teams im Außendienst das Tracking von Projekten unterwegs.
• Entwickelte eigene 2D-Visualisierungen auf Canvas-Basis mit Pixi.js, um Materialflüsse und das Verhalten von feuerfesten Schichten zu simulieren.
• Integrierte Pixi.js mit React-Komponenten für interaktive Diagramme und UI-Aktualisierungen in Echtzeit.
• Entwickelte interaktive 3D-Visualisierungen mit React.js zur Darstellung von Produktlayouts und Simulationen für feuerfeste Produkte und unterstützte damit Engineering- und Vertriebsteams mit dynamischen Produktvorschauen.
• Integrierte Three.js in das React-Ökosystem, um die Bearbeitung von 3D-Modellen in Echtzeit direkt im Browser zu ermöglichen und so die Nutzerbindung und die Konfigurierbarkeit vor Ort zu verbessern.
• Integrierte ein Headless CMS, damit nicht-technische Nutzer Inhalte dynamisch aktualisieren können, wodurch sich die Zeit für Content-Deployments um 40 % verkürzte.
• Leitete AWS-CloudFront-Optimierungsinitiativen und verbesserte dadurch die Ladegeschwindigkeit des Portals weltweit um 30 %.
• Arbeitete aktiv mit funktionsübergreifenden agilen Teams und Product Ownern zusammen, um priorisierte Features mit kurzen Feedbackschleifen zu liefern.
• Wichtige Technologien: React.js, React Native, Three.js, TypeScript, Contentful CMS, AWS S3/Lambda/CloudFront, Cypress, Agile Scrum

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).

• Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.

• Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.

• Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.

• Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.

• Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.

• Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

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.

• Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
• Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
• Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
• Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
• Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
• Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap

• Anforderungsanalyse und Planung der Software-Architektur
• Analyse und Design von REST-APIs
• Backend-Entwicklung mit Java 17, Spring Boot, Spring MVC und Spring Data
• Frontend-Entwicklung mit Angular und TypeScript
• Einrichtung von CI/CD-Pipelines
• Code Review, QA und Testing
• Nutzung von MySQL, Docker, ELK-Stack und RabbitMQ

• 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

• Weiterentwicklung von Excel-Formblättern für die Elektroindustrie
• Konzeption und Entwicklung neuer Auswertungsfunktionen
• Erweiterung der Excel-Formblätter zur Auswertung von Daten
• Einsatz von Excel und VBA

• 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)

• Herstellung des Konzepts
• Implementierung der CRUD Funktionalität via ODATA-services
• Implementierung der Integration mit AI
• Implementierung der Backendlogik