PostgreSQL-Experten in Dortmund

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• Vollständiger Greenfield-Neuaufbau über den gesamten Stack — AI-native umgesetzt: Backend in Go und NestJS, PostgreSQL (CNPG) auf K3s mit GitOps/Terraform; Frontend mit Angular 22, zonenlos.
• Coding-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor) über den gesamten Lifecycle orchestriert — Architektur, Implementierung, Tests, Reviews und Dokumentation — auf Basis von Specification-Driven Development (SDD).
• „Bruno“ — LLM-Kommentator-Persona mit RAG und MCP für eine konsistente Persönlichkeit über alle Generierungen hinweg (Vorberichte, Nachberichte, eigene virtuelle Wetten).

Angular 22 (zoneless, ohne Zone.js), Claude Code, Claude Code Skills, CNPG, Cursor, Design Tokens (Spec for Code), Docker, Gherkin, Git, GitLab, GitOps, Go, Google Gemini, Grafana, Hetzner Cloud, K3s, Keycloak, Kubernetes, Lighthouse, LLM-Integration, Model Context Protocol (MCP), NestJS, Node.js, NPM, Playwright, PostgreSQL, Prometheus, RAG, REST, Specification-Driven Development (SDD), Structured Outputs, Terraform, TypeScript, Vitest

• Technische Konzeption, Priorisierung und praktische Umsetzung von KI-Automation-, Conversational-AI-, Voice-AI- und Private-AI-Lösungen.
• Übersetzung fachlicher Anforderungen in Systemarchitektur, Gesprächs-/Workflow-Logik, APIs, Datenflüsse und produktionsnahe KI-Workflows.
• Entwicklung von Backend- und Integrationskomponenten mit Python/FastAPI, PostgreSQL/pgvector, Redis, REST APIs, Webhooks und Background Jobs.
• Konzeption und Implementierung von RAG-Architekturen mit lokalen/privaten LLMs, Embeddings, Dokumentenverarbeitung, semantischer Suche und kontrolliertem Zugriff auf Unternehmenswissen.
• Prompt Engineering für LLM- und Voice-/Conversational-AI-Anwendungen; iterative Optimierung anhand realer Abläufe, Systemreaktionen und Qualitätsanforderungen.
• Praktische Arbeit mit ElevenLabs und dessen APIs in einem Voice-AI-Projekt sowie technische Bewertung und Integration von Voice-AI-Komponenten.
• Deployment und Betrieb Docker-basierter Systeme auf Linux mit Nginx, CI/CD, Monitoring/Logging, Backup/Restore und reproduzierbaren Deployment-Prozessen.

Aufbau einer Observability- und Alerting-Lösung für Business Central Job Queue Monitoring

• Aufbau einer zentralen Monitoring-Lösung zur Überwachung der Business Central Job Queue in einer Multi-Organisations-Umgebung in Azure DevOps
• Integration von Azure Application Insights und Log Analytics zur strukturierten Erfassung und Auswertung von Job-Laufzeiten und Fehlerereignissen
• Entwicklung von KQL-Abfragen zur gezielten Analyse fehlgeschlagener Jobs und Erkennung von Fehlermustern
• Anbindung von Grafana und Power BI zur Visualisierung operativer Metriken und Job-Status in Echtzeit
• Implementierung eines automatisierten Alerting-Workflows mit Power Automate – bei fehlgeschlagenem Job wird unmittelbar eine Benachrichtigungsmail ausgelöst
• Sicherstellung der Transparenz über den Zustand produktiver Hintergrundprozesse im laufenden Betrieb

Ergebnis: Vollständige Transparenz über fehlgeschlagene Business Central Jobs · Deutliche Reduzierung der Reaktionszeit durch automatisiertes Alerting per Mail · Stabile Grundlage für proaktiven Betrieb produktiver Hintergrundprozesse

Technologien: Azure DevOps | Application Insights | Log Analytics | KQL | Grafana | Power Automate | Power BI | Business Central | Azure Monitor

• DTO-Klassengenerator: Eigenentwicklung eines Tools zur automatischen Generierung von Klassen, Funktionen und Methoden zur Nutzung in .NET Core Projekten auf Basis der SAP Business One Service Layer Metadaten
• E-Rechnungs-Import Add-On: Entwicklung eines SAP Business One Add-Ons / coresuite Moduls zum automatisierten Import von ZUGFeRD E-Rechnungen als Eingangsrechnungen – mit konfigurierbarem Mapping zur flexiblen Steuerung der Importlogik über vier Mapping-Typen (DIRECT, SQL, FIXED, EXPR). Das Add-On ist als lizenziertes Produkt für SAP Business One Kunden erhältlich.

Stack: SAP Business One, SAP Business One Service Layer, coresuite Country Package, C#

Entwicklung und evolutionäre Weiterentwicklung einer hochverfügbaren, cloud-nativen Microservice- und Integrationsarchitektur für Dealer- und Retail-Prozesse im Porsche Car Configurator.

Verantwortlichkeiten

• Entwicklung Java-/Kotlin-basierter Backend-, API- und Integrationskomponenten (Spring Boot)
• Integration interner und externer Systeme über REST/OpenAPI, GraphQL, Apache Kafka und AWS SQS (synchron und asynchron)
• Umsetzung stabiler, performanter Kommunikations- und Datenflüsse in einer cloud-nativen Plattformarchitektur
• Verarbeitung strukturierter Datenformate (JSON, Protobuf, GraphQL-Schemas) auf Basis bestehender API-Pattern
• Performanceoptimierung verteilter Microservices mit reduzierten Antwortzeiten und höherer Betriebsstabilität
• Technische Tests (Unit-, Integrations- & API-Tests) sowie Fehleranalyse in produktionsnahen Umgebungen
• AWS Infrastructure as Code mit Terraform und AWS CDK
• CI/CD-Automatisierung (Build-, Test- & Deployment-Pipelines) mit GitHub Actions
• KI-gestützte Feature-Implementierung (GitHub Copilot Agent)

Label: Kotlin, Java 25, Spring Boot 4, Protobuf, TypeScript, AWS, Terraform, CDK, Apache Kafka, AWS SQS, REST/OpenAPI, GraphQL, JSON, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Maven, Gradle, JUnit, Mockito, Testcontainers

• Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
• Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
• Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau

• Entwicklung von Software sowie Systembetreuung der RPG-Entwicklung.
• Entwicklung, Optimierung und Wartung von Programmen in RPG (RPG II bis ILE Free Format).
• Durchführung von Integrationstätigkeiten, Datenmanagement sowie Einspielung und Betreuung von Systemupdates.
• Anwendersupport und Schulung zur Sicherstellung eines reibungslosen Systembetriebs.

• Leitung der 12-wöchigen Weiterbildung zum KI- und Automationsspezialisten
• Erstellen von Schulungsunterlagen & Videokursen zu den Themen „Grundlagen der KI“, „Umgang mit ChatGPT“, „Prompt Engineering“, „KI-Agenten mit N8N“, „Automationen mit Make.com“ & KI-generierter Marketingcontent (Bilder, Videos, Blogbeiträge & Social Media Posts)
• Durchführung von Workshops zu den o.g. Themen
• Tools: Loom, N8N, Make.com, ChatGPT, Midjourney, Gamma.app, Canva, Kling AI, Magnific AI
• Ergebnis: Selbstständige lernen das fachliche und betriebswirtschaftliche Know-how, um als KI- und Automationsspezialist erfolgreich ein Unternehmen aufzubauen

• Ersteinschätzung der Anforderungen anhand eines Business-Value-Priorisierungsframeworks
• Identifikation von Problemen sowie Anforderungsaufnahme und -bewertung durch Einsatz von UML, BPMN sowie Design-Thinking-Methoden zur iterativen Anforderungsanalyse über Interviews und Workshops
• Einsatz von User Story Mapping in Miro zur Visualisierung und Abstimmung funktionaler Anforderungen (z. B. korrekte Übermittlung aller Antragsdaten und deren Anhänge an das Fachverfahren) sowie nicht-funktionaler Anforderungen (z. B. vollständige und nachweisbare Löschung der Daten eines Antragstellers) mit den Stakeholdern
• Proaktives Stakeholder-Management von internen sowie externen Stakeholdern aus Behörden, Fachbereichen, Organisationen und Unternehmen
• Erstellung von Status-Reports zur transparenten Kommunikation des Projektfortschritts und der anstehenden Aufgaben
• Verantwortung für eine REST-basierte Integrationslösung (Middleware) zum sicheren Datenaustausch zwischen Kernsystemen und externen Fachanwendungen; Sicherstellung von Stabilität und Performance im laufenden Betrieb
• Unterstützung der Product Owner bei der Priorisierung von Anforderungen im Backlog sowie bei der Product Discovery
• Kommunikation der Planung an interne sowie externe Stakeholder sowie Interimsübernahme der Product-Owner-Tätigkeit und Verantwortlichkeiten während eines Personalwechsels

• Weiterentwicklung und Release-Begleitung einer White-Label-ePA-Komponente für Krankenversicherungen
• Technologien: Android (Kotlin), Kotlin Multi-Plattform, Coroutines, Jetpack Compose, MVVM, StateFlow, Gradle, ProGuard

• Entwarf und implementierte die Systemarchitektur für skalierbare Dokumenten-Workflows und verbesserte so Stabilität und Leistung.
• Optimierte den Login-Prozess mit TOTP-basierter MFA und verringerte damit Komplexität und Anmeldezeit um 35%.
• Entwickelte sichere Backend-APIs für Dokumenten-Upload, -Signierung und -Verwaltung.
• Entwickelte verschlüsselte Datei-Verarbeitung mit AWS S3 Pre-Signed URLs und stellte so DSGVO-konformen Datenschutz sicher.
• Implementierte JWT-basierte Rollen-Authentifizierung, um Zugriffskontrolle und Plattformsicherheit zu stärken und Code- und Datenbankkomplexität zu reduzieren.
• Optimierte Datenbankabfragen und Caching mit ORM und verkürzte die API-Antwortzeiten um 40%.
• Integrierte Echtzeit-Webhook-Updates zur Verbesserung der Workflow-Transparenz und des Nutzererlebnisses.