Protocol Buffers Experten in Deutschland

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

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

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
• Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
• Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
• Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
• Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
• Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
• Methoden: Kanban.

Seqnaut und Sycosm (WIP) – Embedded Audio-DSP- und Synthese-Plattform

• Embedded Audio-DSP-Framework — Synthesizer, Effekte, Drum Machines; modularer Audio-Graph
• Sequenzierung: PianoRoll, StepGrid, MasterClock; 8-stimmiger polyphoner Synth; CLI + OSC
• Transient Detector — duale Hüllkurve mit adaptiver Schwelle, Gitarren-Impulserkennung
• Hardware: Teensy 4.1, eigenes AFE-Design mit Abgriff am BOSS GX-100; MIDI-FX-Integration

Label: C++23, C, Python, CMake, FreeRTOS, Teensy 4.1 (ARM Cortex-M7), Teensy Audio (Stoffregen), DaisySP, I2S/SAI, OSC, MIDI

Das MiDAS-Programm hat das Ziel, Generative KI in der gesamten BBM-Organisation zu integrieren. Meine Aufgabe ist es, die eBike-Sparte dabei zu unterstützen, Generative KI einzuführen und zu nutzen, indem ich eng mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeite.

Management:

• Die eBike-Sparte dabei unterstützen, GenAI mit passenden Lösungen einzuführen.
• Mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeiten, um Lösungen für Generative-KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die speziell für die eBike-Sparte relevant sind.
• Mit den eBike-Teams koordinieren, um GenAI-Systeme, Tools, Plugins und Services zu integrieren, die vom MiDAS-Team bereitgestellt werden.
• Roadmaps mit den Product Managern der eBike- und MiDAS-India-Teams planen, um Generative-KI-Lösungen bereitzustellen und zu integrieren.

Weiterentwicklung und Modernisierung einer gewachsenen Aspire-Backend-Anwendung im Umfeld eines Energieversorgungsunternehmens mit Fokus auf neue Geschäftsanforderungen, Testing, Legacy-Code-Bereinigung und stabile Backend-Bereitstellung.

Kernbeiträge & Ergebnisse

• Setzte neue fachliche Anforderungen im Kontext von Kundenaufträgen, Subunternehmen und unternehmensübergreifenden Backend-Prozessen um und stellte konsistente Abläufe in einer verteilten Systemlandschaft sicher.
• Modernisierte bestehende Backend-Komponenten schrittweise und reduzierte technische Schulden durch gezielte Bereinigung von Legacy-Code, Refactoring und strukturierte Code-Reviews.
• Verbess erte die Testbarkeit geschäftskritischer Services durch Ausbau automatisierter Tests mit xUnit, AutoFixture und klareren Validierungsstrukturen.
• Unterstützte die Weiterentwicklung von Workflow-Automatisierungen und Integrationsprozessen über Microservices, Messaging und API-basierte Kommunikation.
• Übernahm Quellcode externer Firmen, prüfte die Code-Qualität systematisch und leitete technische Verbesserungen für Wartbarkeit, Stabilität und Integration ab.
• Arbeitete in agilen Entwicklungsprozessen mit Jira, Confluence und Azure DevOps und unterstützte teamübergreifende Abstimmung zu Architektur, Qualität und Umsetzung.

Technologien & Methoden

C#, .NET, ASP.NET, ASP.NET Core, Aspire, Docker, RabbitMQ, gRPC, REST API, Swagger, Microservices, NServiceBus, AutoMapper, Autofac, xUnit, AutoFixture, FluentValidation, Entity Framework Core, MediatR, Redis, Consul, Serilog, SonarQube, Azure DevOps, Azure Monitor, GitLab, Google Protocol Buffers, IronPDF, Mailjet, Jira, Confluence, Miro, Agile Entwicklung, Scrum, Code-Reviews, Refactoring, Legacy-Code-Bereinigung, Workflow-Automatisierung, Stromnetze

• Analyse
• Beratung
• Software-Design
• Entwicklung
• Automatisierung
• Testen
• Deployment
• Architektur, Entwicklung und Bereitstellung verschiedener Proof-of-Concept-Anwendungen rund um die Integration aktueller KI-Schnittstellen, inklusive Gespräch, Echtzeit-Voice, Bilder und Videos
• Best Practices für die Arbeit mit agentischen Systemen und KI in der Praxis entwickelt
• Code-Vorlagen erstellt

• Backend-Features für Modern RIS entwickelt, ein webbasiertes Radiologie-Informationssystem, das über WebView mit dem bestehenden Classic RIS integriert ist.
• An einem modularen Spring-Boot-Backend gearbeitet, das klinische Abläufe wie Termine, Untersuchungen, Patienten, Aufträge, Berichte, Abrechnung und Lagerbestand abdeckt.
• Zur ereignisgesteuerten Architektur beigetragen, indem Domänenereignisse genutzt wurden, um Workflows zwischen Backend-Modulen zu entkoppeln.
• REST/OpenAPI-Endpunkte, Business-Logik in der Service-Schicht, DTO-Mapping, Validierung und Integrationspunkte für das React-Frontend implementiert.
• Mit PostgreSQL-basierten Domänenmodellen, Liquibase-Datenbankänderungen, Trennung von Read-/Write-Modellen und alten RIS-Datenbankstrukturen gearbeitet.
• Authentifizierungs- und Autorisierungsflüsse mit Keycloak und OAuth2 integriert.
• Unit-/Integrationstests mit JUnit, Rest Assured, Testcontainers und projektspezifischen Test-Utilities hinzugefügt und gepflegt.
• CI/CD- und lokale Entwicklungs-Workflows mit Maven, Docker Compose, Jenkins und generierten OpenAPI-Clients unterstützt.

Tech-Stack: Java 21, Spring Boot 3.5, Maven, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, REST, OpenAPI/Springdoc, MapStruct, Lombok, Docker, Testcontainers, Jenkins.

• Weiter- und teilweise Neuentwicklung einer verteilten Cloud-Anwendung zur Bereitstellung von Daten im Energiehandel
• Selbstständige Implementierung der Infrastruktur (IaC)
• Erstellung von automatisierten CI/CD-Pipelines, Containern, REST-APIs und Lambdas
• Ständige Kosten- und Performanceoptimierung
• Zusammenarbeit im internationalen Scrum-Team und mit Experten im Energiehandel
• Technologien: C#/ASP.NET Core; EF Core; PostgreSQL; Terraform/AWS CloudFormation; HTTP; REST/Web API; Swagger/OpenAPI; Azure DevOps; Rider; VS Code; git; Docker; AWS (S3, EC2, Fargate, Lambda, Step Functions, Secrets Manager, VPCs, ALB/NLB, RDS, Cloudwatch, AWS CLI, Amazon MQ); Redis; OAuth; OpenID Connect
• Sprachen: C#; TypeScript; HCL; Docker; Bash; PowerShell; YML; JSON

• Neuentwicklung des Fahrzeugplanungs- und Auslieferungssystems (FAPS)

• Im Rahmen der Modernisierung einer zentralen Backend-Anwendung wurde das bestehende, monolithische System auf COBOL-Basis durch eine serviceorientierte Architektur mit Spring Boot abgelöst. Ziel des Projekts ist es, die digitale Abbildung von Fahrzeugplanung und -auslieferung zukunftssicher und skalierbar zu gestalten.

• Mitarbeit an der technischen Architektur und Schnittstellenkonzeption

• Entwicklung eines Services basierend auf Spring Boot für die Migration der bestehenden Daten in ein neues Datenmodell

• Entwicklung von REST APIs und der dazugehörigen Servicelayer

• Entwicklung einer Middleware für die Integration des neuen Backends in einen bereits bestehenden Client

• Erstellung von Unit- und End-to-End-Tests

• Anpassung der Build-Pipelines

• Entwicklerschulung für Mitarbeiter des Kunden (Java, Azure DevOps, generelle Hilfestellungen)

• Unterstützung für Tester und andere Projektbeteiligte

• Upgrade der Spring Boot Version (& Hibernate)

• Erstellung von Dokumentationen

• Java 8 u. 17, Spring Boot, Spring JPA, Hibernate, Optimistic Locking (Enetitätsversionierung), JUnit, Cucumber, PostgreSQL, Azure Cloud, Microservices, Azure Storage, Azure DevOps, Azure Kubernetes Service, RESTful Webservices, JSON, Scrum, Confluence, ArchUnit

• Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
• Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
• Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
• Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
• Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
• Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.

• Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
• Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
• Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
• Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
• Methoden: Scrum und SAFe