PostgreSQL-Experten in Köln

Projekt: Einführung gesetzeskonformer elektronischer Ausgangsrechnungen in Deutschland in SAP für einen internationalen Technologiekonzern.

• Projektmanagement: Planung, Steuerung und Reporting des Rollouts der Ausgangsrechnungen in allen betroffenen Geschäftsbereichen, einschließlich Budget- und Ressourcenkoordination.
• UAT: Strukturierter Benutzerakzeptanztest mit Key Usern je Geschäftsbereich, Testfällen für jedes Rechnungsszenario und konsolidierten Testergebnissen als Entscheidungsgrundlage.
• Fehlermanagement: Übergabe und Nachverfolgung von Fehlern in Jira, einschließlich der Prüfung erstellter Rechnungen anhand der gesetzlichen Schemata.
• Cutover, Go-live und Hypercare: Bereitschaftsprüfungen und Cutover-Planung im Einklang mit den gesetzlichen Fristen, Koordination des Go-live und Stabilisierung während des Hypercare.
• Stakeholdermanagement und Reporting: Abstimmung mit Finance, Tax, den Fachbereichen und der IT, Erstellung von Statusberichten und Entscheidungsvorlagen sowie konsequente Nachverfolgung offener Punkte.
• Change Management und Dokumentation: Vermittlung von Prozessänderungen an die Fachbereiche, Befähigung der Key User sowie Erstellung von Prozess- und Compliance-Dokumentation zur Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit und Audit-Bereitschaft.

• Planung und Umsetzung einer Migrationsstrategie von Stamm- und Bewegungsdaten zur kontinuierlichen Befüllung einer cloudunabhängigen Datenbank
• Erstellung und pilothafte Implementierung eines unternehmensweiten Business Data Models für Kunde, Lieferant, Verträge, Produkte, Preise, Verbräuche, Rechnungen und Mahnwesen
• Konzeption und Beratung zu einem Data Governance Framework inkl. Definition von Gremien, Rollen, Prozessen und Metadaten-Modell
• Operationalisierung des Data Governance Frameworks mit Definition von Datenstandards
• Teilprojektleitung bei zwei Pilotprojekten (PoCs) für Data Governance Systeme (ErwinDIS und Atlan)
• Schulung und Coaching des Data Teams in Migration, Data Quality und Datenmodellierung

Softwareentwicklung und Integrationsberatung für Unternehmenskunden mit Schwerpunkt auf Backend-Entwicklung, APIs, Systemintegration und ereignisgesteuerten Architekturen. Aktuell Entwicklung und Weiterentwicklung einer Plattform für Recruiting und Personaldienstleistungen mit Elixir und RabbitMQ, einschließlich asynchroner, ereignisgesteuerter Kommunikation und Integrationen mit externen Recruiting- und Personaldienstleistungsplattformen.

• Strukturierte Analyse und Bewertung von Geschäftsprozessen

• Erfassung, Dokumentation und Priorisierung von Anforderungen

• Erstellung fachlich verständlicher und technisch ausführbarer Prozessmodelle

• Einsatz von Tools Camunda

• Ableitung von Anforderungen und Schnittstellen aus BPMN-Diagrammen

• Abstimmung mit Stakeholdern und Fachbereichen

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Lösungskonzepte

• Realisierung effizienter und bedarfsgerechter Anwendungen

• Systematische Erhebung, Analyse und Dokumentation von Anforderungen

• Priorisierung und Validierung der Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern

• Abstimmung zwischen Fachbereich und Entwicklung zur Sicherstellung gemeinsamer Zielvorstellungen

• Erstellung von Use Cases, User Stories und Akzeptanzkriterien

• Kontinuierliches Anforderungs- und Änderungsmanagement über den gesamten Projektverlauf

• Projektziele festlegen und Projektplan erstellen

• Aufgaben delegieren und Projektfortschritt überwachen

• Budget überwachen und Stakeholder informieren

• Mendix: Architektur, Entwicklung und Wartung maßgeschneiderter Anwendungen (Microflows, Domain Model, Security, XPath)

• Modellierung von Mendix Workflows zur Prozessoptimierung

• Entwicklung skalierbarer Apps mit Mendix inkl. REST-/SOAP-Integration mit SAP, SQL, Azure & SharePoint

• UI-Design für Mendix mit Atlas UI, Fluent UI, HTML, CSS, JavaScript

• Entwicklung von Web- & Mobile-Apps mit Mendix nach agilen Methoden (Scrum, Kanban)

• Geschäftslogik-Implementierung mit Mendix Microflows und Nanoflows

• Performance-Optimierung und Architekturverbesserungen für Mendix-Anwendungen

• Durchführung von Mendix-Schulungen

• Erstellung technischer Dokumentationen und Best Practices für Mendix

• Coaching und Mentoring für Low-Code-Entwicklung mit Mendix

• Selbst gehostete Plattform für Tischtennis-Ausrüstung.
• Entwicklung eines eigenen „Racket Builders“, der einen ko-evolutionären genetischen Algorithmus nutzt, um die optimalen Kombinationen aus Schlägerhölzern und Belägen auf Basis von Physik-Heuristiken und Spielerdaten in einem Suchraum von über 4 Milliarden Kombinationen zu finden, zu bewerten und zu empfehlen.
• Entwicklung eines eigenen, voll automatisierten Web-Crawlers zur Erfassung von Ausrüstungsspezifikationen, inklusive einer automatisierten Pipeline zur Bildnormalisierung sowie Datenharmonisierung über DeepSeek.
• Cloudflare Edge Workers in Rust für Suchanfragen mit niedriger Latenz und zur Auslagerung rechenintensiver Simulationen vom Hauptserver.
• Hohe Performance- und Accessibility-Standards in einer großen Nuxt-4-Codebasis mit Lighthouse-Scores von 95–100/100/100.

• Entwicklung einer Anwendung zur Steuerung von Messhardware mit einer Tauri-Anwendung unter Verwendung von React.JS und TypeScript auf Raspberry Pi
• Entwicklung einer Cloud-Anwendung zur Speicherung und Analyse von Messergebnissen mit Spring Boot und React.JS
• Entwicklung einer Tauri-Anwendung zum Drucken von ZPL-Etiketten unter Windows
• Technologien: Java, JavaScript, Tauri, Rust, React.JS, AWS, Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, REST API (JSON), Maven, CI/CD, PostgreSQL

• PHP 8.4
• Plattform für Gewinnspiele: API-first Ansatz mit Symfony/API Platform
• API Platform 4.2 (REST, JWT, Doctrine/PostgreSQL, API-Dokumentation) plus AWS-Tools
• Symfony 7.3 für Infrastruktur, Hosting und anschließenden Betrieb auf AWS mit ECS
• Postgres
• AWS RDS, SQS, Fargate, RDS Postgres Datenbank und AWS-SQS Message Queue
• Verwaltung der Infrastruktur per Terraform
• Nach erfolgreicher Terraform Umsetzung folgt die GmbH-Gründung als neuer Organisationsschritt

Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.

• Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
• Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
• Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.

Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI

• Mehr als 15 Frontend-Anwendungen und mehr als 10 Backend-Services für interne Tools, Backoffice-Prozesse sowie externe Portale für Installateure und Endkunden entwickelt
• Build- und Release-Prozesse mit TypeScript und Azure DevOps automatisiert
• Junior-Entwickler durch Code-Reviews und technische Betreuung unterstützt
• KI-gestützte und agentenbasierte Entwicklungsmethoden in die Entwicklungsprozesse integriert
• Entscheidungen zur Benutzererfahrung mit UX-Designern abgestimmt

Tech-Stack: Claude Code, Codex, AWS (S3, Lambda, AppSync, Resolver), Next.js App Router, ReactJS, NuxtJS, Vue.js, Storybook, JavaScript, TypeScript, GraphQL, Azure DevOps

• Automatisierung der Datenbank Major / Minor Releases des Projektes TKeasy

• Konzept zur Datenbank Major / Minor Release Automatisierung

• Istaufnahme

• Evaluierung der Redgate Flyway Funktionalitäten

• Konzepterstellung

• Produkte: Redgate Flyway, GitHub, Quest, Erwin Data Modeller, Oracle, Atlassian Jira, Atlassian Confluence

• Kenntnisse: Docker, Continuous Delivery, Continuous Integration, Redgate Flyway, Major Releases, Minor Releases

• Arbeiten im Team nach agiler Methode (Scrum)
• Backend-Entwicklung mit Java (Spring Boot)
• Frontend-Entwicklung mit Angular

• Entwicklung einer SCIM-kompatiblen Python-Schnittstelle zur Anbindung externer Systeme
• Weiterentwicklung von UCS-Modulen in Python
• Erweiterung und Neuentwicklung von Helm-Charts zur Container-Orchestrierung in Kubernetes
• Pflege und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines in GitLab
• Implementierung automatisierter Tests mit Pytest und Playwright

„Nubus“ basiert auf einer Microservice-Architektur, setzt auf Open-Source-Technologien und wird über Docker-Container betrieben.

UCS ist eine IAM-Komplettlösung, die auf Debian basiert und als Alternative zu Microsofts Active Directory dient. Die Arbeit war durch die enge Verzahnung von Infrastruktur und Applikationslogik geprägt.

• Weiterentwicklung der bestehenden E-Commerce-Plattform auf Basis von SAP Commerce (Hybris), um den wachsenden Anforderungen des digitalen Handels gerecht zu werden.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Performance des Backends, wodurch die Plattform auch bei hoher Benutzerlast stabil und effizient blieb.
• Entwicklung und Integration neuer OCC REST APIs und Services für modulare Erweiterungen und flexible Anpassungen, um neue Funktionen schnell zu implementieren.
• Optimierung von Datenflüssen und Schnittstellen, was die Effizienz der Plattform und die Systemleistung erheblich steigerte.
• Sicherstellung einer wartbaren und skalierbaren Codebasis durch den Einsatz von Clean Code-Prinzipien, bewährten Design Patterns und einer zukunftssicheren Architektur.
• Reduzierung der Fehlerquote durch umfangreiche Tests mit JUnit, Mockito und Lasttests mit Gatling, ergänzt durch die Einführung automatisierter Testprozesse.
• Verbesserte Systemleistung durch gezielte Refactoring-Maßnahmen und effiziente Datenbankabfragen, insbesondere zur Handhabung von Spitzenlasten.
• Einsatz moderner Cloud- und Monitoring-Tools wie Kubernetes, Google Cloud Platform (GCP) und Grafana, um eine stabile und überwachte Infrastruktur sicherzustellen.
• Deutliche Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform, die nun den Anforderungen eines dynamischen und wachsenden E-Commerce-Marktes gerecht wird.

• Automatisierte Validierungs-Workflows mit Python eigenständig initiiert und implementiert, dadurch die manuelle Verarbeitung um 58% reduziert und die Effizienz verbessert
• Ein Machine-Learning-Modell zur Erzeugung synthetischer Fehler entwickelt, Ausfallzeiten und Produktionskosten reduziert; lokal sowie über Databricks und Azure AI Factory bereitgestellt
• Einen kleinen Bilddatensatz aus den Produktionslinien genutzt und durch das Training von Modellen wie cycleGAN und pix2pix erweitert
• Die Linux-basierte Entwicklungsumgebung für das Training von 3D-Modellen aufgebaut und optimiert; die Reproduzierbarkeit über GitHub sichergestellt
• Technische Erkenntnisse funktionsübergreifenden Teams (Ingenieuren, QA, Projektmanagern) präsentiert und so die Abstimmung von ML-Lösungen auf betriebliche Anforderungen sichergestellt