Postman-Experten in Frankfurt

Die Basisdienste von DB InfraGO bilden einen zentralen Datenhub zwischen den IT-Systemen des Unternehmens. Es werden gemeinsame Datendienste entwickelt, die Daten aus Quellsystemen an eine Vielzahl nachgelagerter Systeme verteilen (über JMS) und bereitstellen (über REST-API). Die bestehende, auf TIBCO basierende Servicelandschaft wird auf die cloud-native Plattform von DB InfraGO migriert.

• Architekturdesign und Implementierung einer performanceoptimierten Massenverarbeitung von mehreren Millionen Datensätzen zu bestimmten Tageszeiten
• Technische Spezifikation und Dokumentation der Geschäftsanforderungen
• Integration verschiedener Subsysteme (einschließlich SAP und Salesforce) durch die Neuentwicklung von mehr als 40 auf Spring Boot basierenden Microservices
• Migration von TIBCO-basierten Microservices von der Enterprise Integration Platform auf die Cloud Native Platform mit Spring Boot
• Aufbau einer Deployment-Pipeline mit GitLab CI/CD und Artifactory sowie automatisiertes Deployment in eine Kubernetes-Umgebung mithilfe von ArgoCD
• Definition und Implementierung automatisierter Unit-, Integrations- und Regressionstests

Teamgröße: 9

Technologien/Tools: Java, Spring Boot, ActiveMQ(JMS), JUnit, Tibco Business Works, Gitlab (CI/CD), Kubernetes (Amazon AWS), ArgoCD, postgreSQL, Oracle, Postman, Hoppscotch, openAPI, Sonarqube

• Entwicklung einer MCP-Schicht (Model Context Protocol) für den Agentur-Service von Mwanachama, die Methoden von Domain-Managern in aufrufbare Werkzeuge für AI-Agenten umwandelt. Dazu gehörte ein zusammengesetztes Werkzeug, das aus einer einzigen Spezifikation ein vollständiges Organisationsdesign erstellt (Organigramm, Ziele, Workflows, RACI-Matrix).
• Entwicklung des chatgesteuerten Agentur-Builders (Wakala Studio und API), in dem eine Organisation ihre Struktur in natürlicher Sprache beschreibt und ein AI-Agent diese Werkzeuge verwendet, um das laufende Design zu erstellen und zu ändern.
• Hinzufügen eines Insights-Services, mit dem eine Organisation AI-Agenten-Interaktionen und abgeschlossene Arbeiten überprüfen kann. Die Erkenntnisse aus dieser Überprüfung fließen in das Lösungsdesign zurück, freigegeben durch Architekt und Nutzer.
• Parallel dazu Entwicklung und Aufbau der Plattform selbst: etwa 20 Go-Microservices auf PostgreSQL, Flutter- und React-Clients, bereitgestellt auf Kubernetes.
• AI-Agenten durchsuchen die Plattform autonom nach Sicherheitslücken und führen skriptbasierte Tests durch, einschließlich API-Tests (im Stil von Postman) und UI-Tests. Die übrige Arbeit bleibt überwacht. Keine außer Kontrolle geratenen Agenten, versprochen.
• Entwicklung einer AI-nativen Unternehmensplattform, die Organisationsdaten, Workflows und Verantwortlichkeiten für Menschen und AI-Agenten strukturiert.
• Abbildung von Verantwortlichkeit durch RACI, sodass menschliche und AI-Teilnehmer unterschiedliche operative Rollen übernehmen können, darunter Responsible, Accountable, Consulted und Informed. AI-Agenten können außerdem kontrollierte Freigaberollen übernehmen, wenn die Organisation ihnen diese Verantwortung zuweist.
• Übertragung der Themen Organisations- und operationelles Risiko aus meiner Executive-MBA-Thesis in Software, sodass Rollen, Prozesse und Kontrollen explizit und maschinenlesbar werden.
• Strukturierung des Unternehmenskontexts, damit LLM-Interaktionen relevantere Informationen verwenden, anstatt wiederholt große Mengen unstrukturierter Inhalte zu verarbeiten.

• Einführung von 5 verschiedene Prozess-Anwendungen für unterschiedliche Teams

• Planung von Release: Scope- und Zeit-Management

• Ressourcen-/Kapazitätsplanung

• Durchführung von Sprint-Planning / Retrospektiven

• Inkrement-Planung (mehrere Sprints)

• Vorbereitung Lenkungskreis-Meetings / Reporting an Vorstand

• Koordination / Abstimmung mit externen Lieferant / Lieferungen

• Ressourcenplanung Multi-Projekte

• Abstimmung mit Fachbereich und Entwicklungsteam

• Ermittlung der Best-Practice mit IBM BAW

• Kosten-Kontrolle und Planung des Projektteams und externer Dienstleister

• Erhebung KPIs mit Hilfe von LogScale

• Analyse von Anwendungsfehler mit LogScale / Queries

• User Story Definitionen / Abstimmung der Anforderung mit dem Fachbereich und Entwicklungsteam

• Tests und Fehler-Tracking

• UI/UX-Entwurf von Anwendung

• Vorbereitung und Moderation von Brown-Paper-Workshop

• Testkonzept, Testdaten, Testorganisation, Testdurchführung

• Erfassung von Team Velocity / Metriken

• Testdurchführung

• Skript für automatisiertes Testen

• Testorganisation mit Fachbereich und IT

• Erfassung und Priorisierung der Fehler

• Aufbau und Betrieb der Anwendung

• Aufbau von Monitoring der Anwendung mit LogScale Dashboards

• Überprüfung von Health-Endpoints mit PowerShell

• Post-Mortem-Analyse

• Aufbau Incident Management

• Aufbau Problem Management

• Analyse von Fehlern mit Hilfe von LogScale Queries und Dashboard

• Pre-Processing von Daten für die KI

• Durchführung der Evaluation mit KI-Sprachmodellen (Meta Llama 3.3 LLM und deepset Haystack) und RAG

• Installation Laufzeitumgebung für LLMs (Large Language Model)

• Evaluierung von verschiedenen LLMs

• Installation von RAG (Retrieval Augmented Generation) und Integration mit LLM

• Extraktion von unstrukturierten Daten mit LLM und RAG

• Projekt basiert auf IBM BAW (Business Automation Workflow), Websphere Liberty, Domea, d.3, REST, LogScale (ehemalig Humio), Swagger, Powershell, JIRA, Confluence, Lucom Interaction Platform (LIP), Mattermost, Jabber

Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute

• Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
• Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.

Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025

• Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
• Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
• Analyse und Validierung von Datenmodellen
• Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
• Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
• Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads

Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute

• Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
• Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
• Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
• Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
• Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.

• Durchführung und Auswertung von Webanalysen
• Erstellung und Bearbeitung von Tags und Skripten im Bereich Tag Management sowie von Bannern und weiteren clientseitigen Web-Elementen im Bereich Consent Management
• Verwendete Technologien in der Entwicklung: Tealium, JavaScript, IntelliJ, Git, Android Studio, Selenium, Appium, Adobe Analytics, Power Automate, Power App

• Analyse der Geschäftssituation: stagnierende Umsätze, geringer Anteil wiederkehrender Kunden, sehr hohe Besucherzahl bei geringer Konversionsrate, kein Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts, keine Kundensegmentierung oder Zielgruppenansprache, Performance-Marketing-Ansatz gewinnt nicht die richtigen Kunden
• Beratung zu Vertriebs- und Marketingstrategien sowie Verbesserung der Abläufe; Beratung als agiler Coach mit Einbindung wichtiger Geschäftsstrategien unter Verwendung von Scrum und Kanban
• Erfassung zentraler Anforderungen und Ableitung von User Stories für die Entwicklung durch den E-Shop-Product-Owner sowie für die Kundendatenanalyse
• Entwicklung eines umfassenden 360-Grad-Kundendatenmodells mit Shopify und Amazon; Implementierung von Datenfeeds aus mehr als 10 Systemen (Klaviyo, Typeform)
• Entwicklung aussagekräftiger Ad-hoc-Datenanalysen zu Aspekten des Kundenverhaltens von Triple Whale unter Verwendung gängiger E-Commerce-KPIs wie AOV, Google Analytics, Churn-, Konversions- und Abbruchraten beim Checkout, ROAS, CPA, CPC; Tools: SQL, Power Query
• Ableitung einer klaren und datengestützten Kundensegmentierung und Zielgruppenansprache; ETL-Prozesse und Power BI
• Einführung und Versorgung einer neuen Content-Agentur mit Kundenerkenntnissen über GraphQL und Postman; Verbesserung von Botschaften, Häufigkeit und Zielgruppe; Microsoft Planner
• Bereitstellung glasklarer Datenbelege zur Steuerung des neuen Performance-Marketing-Ansatzes
• Entwicklung eines Standardreportings für Geschäftsabläufe

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

• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Sicherstellung der Übereinstimmung mit den Projektzielen
• Bewertung der in-scope Assets, Erstellung der Anforderungen und Unterstützung des öffentlichen Ausschreibungsprozesses bis zur Auswahl eines Anbieters
• Erstellung und Pflege von UML-Sequenzdiagrammen zur Dokumentation von Systeminteraktionen
• Intensive Nutzung von Agile/Scrum-Methodik und Spotify-Modell
• Erarbeitung und Umsetzung von Cutover- und Generalprobenplänen gemeinsam mit den Applikationsmanagern

Erarbeitung einer Digitalisierungsstrategie Analyse der Altsysteme und Gestaltung einer neuen IT-Landschaft

• Erhebung der aktuellen Arbeitsstrukturen und Arbeitsprozesse
• Identifizierung von Optimierungspotenzialen
• Erarbeitung einer Toollandschaft, die die Anforderungen der Geschäftsprozesse umsetzt
• Erstellung eines Request for Proposal
• Definition von Epics und User Stories
• Prozessmodellierung

Technologien/Methoden: Confluence, MS Teams, MindManager, PlantUML, JIRA

• Arbeit an einem Internet-Banking-System, das sichere Kundentransaktionen (Überweisungen, Rechnungszahlungen, Kontostandsabfragen) und bankseitige Vorgänge (Kontoverwaltung, Genehmigungen) ermöglicht.
• Entwurf und Durchführung manueller und automatisierter Testfälle für funktionale Tests, Regressionstests und Integrationstests auf Web- und Mobilplattformen.
• Automatisierung von End-to-End-Banking-Abläufen mit Selenium WebDriver, Java und TestNG sowie Durchführung von REST-API-Tests mit Postman zur Validierung des Backends.
• Aufbau und Pflege von Testautomatisierungsframeworks mit TestNG und Maven sowie Integration in Jenkins CI/CD für kontinuierliche Tests und Berichte.
• Erstellung detaillierter Testausführungsberichte mit ExtentReports, einschließlich Protokollen und Screenshots für Audits und Stakeholder.
• Mitarbeit in agilen Teams und Unterstützung bei UAT, Testplanung und Dokumentation innerhalb der Sprints.

• Erstellung von Testkonzepten
• Anforderungsmanagement
• Release Planung & Begleitung
• DDS-Leiten
• Reporting (Testreport, AFO TestMatrix)
• UAT/BAT Koordination
• Onboarding von neuen Teammitgliedern
• Teamplanung / Kapazitätsplanung
• Unterstützung bei Dokumentation
• Methoden/Werkzeuge/Technologien: Black Box, White Box, Explorativer Test, E2E Test, Regressionstest, L&P Test, Akzeptanztest und Schnittstellentests, Integrations- und Systemtests, Netzwerk, JIRA mit Plug-in Zephyrscale, Confluence, RISE Portal, Ethernet, IPv4, IPv6, Linux, VM, Postman, SQL, SQL-Developer, Bruno, Wireshark, Cloud, Burp Suite, Notepad++

• Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
• Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
• Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
• Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
• Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
• Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
• Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
• Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
• Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
• Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
• Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
• Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.

• Projekt der Deutsche Bahn
• Ist-Analyse der aktuellen Projektunterlagen und Ergänzung des Testkonzepts
• Erstellung von Checklisten zur Anforderungsanalyse auf Testbarkeit sowie Testfall-Reviews
• Erstellung von Onboarding-Unterlagen für neue Teammitglieder
• Teilnahme an Vorstellungsgesprächen und Mitentscheidung bei der Einstellung neuer Teammitglieder
• Führung des Testteams mit Mitgliedern in Rumänien, Spanien und Deutschland
• Aufteilung und Betreuung von Testaufgaben für meine Teammitglieder
• Definition des einzuführenden Dokumentationstools in Absprache mit dem Projektleiter
• Konzepterstellung für die Einführung automatisierter Tests einschließlich Definition des Testtools
• Hands-on-Erstellung, Durchführung und Reporting von Testfällen
• Teilnahme an Management-Meetings auf verschiedenen Ebenen und Übernahme von Aufgaben für das Testteam
• Erstellung einer ausführlichen Dokumentation
• Verwendete Werkzeuge: TestConductor, Testona (CTE), VectorCast, Parallel, Ubuntu, Visual Studio Code, Google Cloud, IBM ELM Landschaft, CENELEC, etc

• Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
• Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript