OpenAPI Experten in München

• Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.

• Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.

• Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ

• 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

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

• Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
• Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
• Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
• Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
• Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

Aufgabe

• Weiterentwicklung eines neuen ERP-Systems mit Blazor
• Erzeugung von E-Rechnungen mit den Formaten XRechnung und Zugferd
• UI/UX-Design Client-Server-System
• Windows 11 Technologie
• Microsoft .NET 9, Git, Azure DevOps, ASP.NET, MSSQL, Blazor Programmiersprachen
• C#, MVVM Entwicklungstools
• Microsoft Visual Studio .NET 2022 Datenbank
• MSSQL Branche
• Sonstige

• 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

• 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

• Nach der Übernahme (Wirecard zu PagoNxt) als zentraler Produktmanager behalten, um die Plattformmigration und die Produkttransformation voranzutreiben
• Leitung der Automatisierung von über 20 mehrstufigen Onboarding-Workflows auf einer Integrationsplattform mit 22 Systemen von der Konzeption bis zum Launch, wodurch die Aktivierungszeit um ~90% verkürzt und die Betriebskosten reduziert wurden
• Einführung regulierter B2B-Onboarding-Portale auf Salesforce in Großbritannien und Spanien und Ermöglichung des Markteintritts
• Beauftragt, ein verzögertes, unternehmenskritisches Programm zu retten; ein Team mit über 20 Mitgliedern umstrukturiert und Agile-Prozesse überarbeitet, wodurch die Umsetzung in 6 Wochen stabilisiert wurde
• Koordination der Plattformmigration zur PagoNxt-Infrastruktur über 12 Teams hinweg, drei Wochen früher ausgeliefert und ein SLO von 99,9% Verfügbarkeit beibehalten
• Konzeption einer Self-Service-Onboarding-App für interne Teams, Validierung des MVP und Skalierung zu einem Kernsystem
• Verantwortung für Roadmap und Quartalsplanung übernommen, Priorisierung des Backlogs und Abwägung, um die Lieferwirkung zu maximieren
• Verbesserung der Lieferprozesse über Teams hinweg, Steigerung der Zusammenarbeit und Beschleunigung des Durchsatzes um ~30%
• Durchführung von Interviews und Onboarding von über 8 PMs und Ingenieuren in verschiedenen Teams; Mentoring wichtiger Neuzugänge, was die Liefergeschwindigkeit und bereichsübergreifende Zusammenarbeit verbesserte
• Moderation von Architektur-Diskussionen, um schnelle Lieferung, Skalierbarkeit und langfristige Geschäftsziele auszubalancieren
• Leitung von Product-Discovery-Workshops, Validierung von Hypothesen und Ableitung datenbasierter Feature-Verbesserungen

• Backend-Entwicklung des cloudbasierten Microservice
• Frontend-Entwicklung des Micro-Frontends
• Migration der Cloud-Backend-Umgebung
• Rollout des verteilten hochverfügbaren Privacy Data Service
• Technologien: Java, Kotlin, Spring Boot, REST-Services, Kubernetes, Microsoft Azure, Cloud-Sicherheit, OpenAPI, Postman, JavaScript, Vue.js, AngularJS, TypeScript, Micro-Frontend, Redis, Kibana, Grafana, CI/CD, GitHub Actions, Jenkins, Helm Charts, Sec-Hub, Black Duck, Docker, Maven, Git, Scrum

• Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
• Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
• Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
• Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
• Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)

Technischer Programmmanager für daten- und architekturgetriebene Transformationsvorhaben in komplexen Systemlandschaften. Schwerpunkt auf Zielarchitektur, Daten- und Integrationsstrategie, Legacy-Ablösung, Migrationsplanung, Delivery-Steuerung und technischer Governance. Erfahrung in der Entkopplung stark integrierter Plattformen, der Steuerung von Daten- und Prozessmigrationen, der Definition serviceorientierter Zielbilder, der Koordination bereichsübergreifender Engineering-Streams sowie der Bewertung technischer Lösungsoptionen hinsichtlich Aufwand, Risiko, Betriebsmodell und Umsetzbarkeit. Nachgewiesene Arbeit in Programmen mit Fokus auf Datenflüsse, Datenbereitstellung, Dealer-/Customer-Provisioning, API-Transition, Reporting-Zielbilder und Modernisierung geschäftskritischer Backend- und Integrationssysteme.

• Definition von Zielen, Meilensteinen und Abhängigkeiten
• Programm- und Roadmapsteuerung
• Steuerung länderübergreifender Teams zur Zielumsetzung
• Alignment der Zielarchitektur
• Risikoanalyse, -bewertung und -management
• Stakeholdermanagement
• Planung der Releases, Kapazitäten und Abhängigkeiten
• Statustracking und Reporting an C-Level
• Vorgabe Strategien, Tools, Frameworks und Integrationen
• Qualitätssicherung und Abnahme

Fachlicher Kontext:

• Release 1 – Direktbankgeschäft (Verbraucherkredit, Fahrzeugfinanzierung)
• Anbindung an ein neu entwickeltes VWFS-Kunden-Frontend (Checkout)
• Anbindung an das Check24-Portal
• Release 2 – Fahrzeugfinanzierung durch VW Group Händler
• Integration mit bestehendem Händlersystem für die Dokumenteneinreichung
• Anpassung des Prozesses zur Dokumentenverarbeitung im neuen Bankkernsystem
• Integration mit dem System zur Verwaltung von Fahrzeugdokumenten
• Integration mit einem Händler-Informationssystem

Tätigkeiten und Aufgaben

• Integrationsschnittstelle zwischen dem Projekt zur Entwicklung des neuen Kernsystems und den zu integrierenden Systemen
• Abstimmung der Integrationsszenarien, Schnittstelleninhalten und deren technischer Umsetzung
• Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen für die relevanten Schnittstellen
• Planung und Nachverfolgung der Umsetzung durch Dienstleister / Entwicklerteams
• Steuerung der Testaktivitäten, Testdurchführung, Nachverfolgung der Behebung von Defekten
• Status-Reporting an Stakeholder und Programmleitung

Skills und Technologien

• Projektmanagement, Anforderungsanalyse, Testmanagement, Testing, Reporting, Stakeholdermanagement
• VTXRM Accipiens, SmartFIX, Jira, Confluence, HP ALM
• APIs, REST, SOAP, OpenAPI, XML, JSON

• Entwicklung dynamischer Web Components zur Darstellung von KPIs, intelligenter Kartenanwendungen und Betriebsprozessanalyse-Tools
• Angular 18+
• Leaflet, MapLibre
• NestJS, JavaScript, HTML, CSS
• PostgreSQL, GraphQL, RabbitMQ
• Gitea, Jenkins, Docker

• 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.