React Experten in Köln

PLANT-MY-TREE®-per-order

Die Anwendung ermöglicht Shopify-Händlern die automatisierte Beauftragung von Baumpflanzungen für jede eingegangene Bestellung. Durch die Integration ökologischer Beiträge direkt in den Kaufprozess entfällt der manuelle Aufwand für die Nachverfolgung und Abrechnung von Aufforstungsinitiativen. Das System steigert die Transparenz gegenüber Endkunden durch Echtzeit-Visualisierungen des ökologischen Impacts direkt im Storefront. Die Architektur basiert auf einem modularen Monolithen mit Spring Boot im Backend und einer integrierten React-App innerhalb des Shopify-Admin-Bereichs. Die Lösung nutzt Webhooks zur Event-gesteuerten Erfassung von Bestelldaten und integriert das ERP-System weclapp zur automatisierten monatlichen Rechnungsstellung. Ein App-Proxy-Mechanismus stellt dynamische Statistiken wie CO2-Kompensation und gepflanzte Bäume ohne Performance-Einbußen für den Händler-Shop bereit.

Tätigkeiten:

• Konzeption der modularen Softwarearchitektur basierend auf Spring Modulith zur Sicherstellung hoher Wartbarkeit
• Entwicklung der Event-gesteuerten Geschäftslogik zur Bewertung von Shopify-Bestellungen mittels Webhooks
• Implementierung der automatisierten Rechnungsstellung durch Anbindung der weclapp REST-API
• Aufbau des Frontends unter Verwendung von React Router und der Shopify App Bridge für eine native Integration
• Design des Datenbankmodells und Implementierung der Persistenzschicht mit JPA/Hibernate sowie Prisma
• Integration von Internationalisierungsprozessen für die globale Anwendung in Frontend und E-Mail-Kommunikation
• Automatisierung der Deployment-Prozesse mittels Docker und GitLab CI/CD

Projektskills: Java 25, Spring Boot, Spring Security, Spring Modulith, Hibernate, JPA, REST API, PostgreSQL, Maven, Liquibase, React, TypeScript, React Router, Vite, Node.js, Prisma, Zod, Docker, Docker Compose, GitLab CI/CD, Shopify CLI, Shopify App Bridge, Polaris, weclapp, i18next, Lombok, Vitest

• Aufbau einer AI-nativen Coaching-Plattform für Radfahrer: eines dialogbasierten Dynamic Coach, der Trainings- und Erholungsdaten in die Entscheidung für die nächste Einheit übersetzt und täglich verfügbar ist – statt nur in einem statischen Kalender.

• Entwicklung und Einführung einer Full-Stack-Coaching-Erfahrung mit Chat-Fokus auf Next.js und dem Vercel Edge Network, mit agentenbasierten Workflows, die Pläne in Echtzeit an Bereitschaft, Belastung und persönliche Rahmenbedingungen anpassen.

• Entwicklung von Integrationen mit Garmin, Strava, Whoop und intervals.icu, sodass Schlaf-, HRV- und Fahrdaten ohne manuelle Eingabe in die Coaching-Empfehlungen einfließen.

• Produktvision: Hochwertige Coaching-Prinzipien durch die Verbindung adaptiver Trainingslogik mit verständlicher Konversation skalierbar zugänglich machen – nicht durch ein weiteres Metrik-Dashboard.

• 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

• Backend WordPress Webentwicklung.

• Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).

• Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.

• Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.

• Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.

• Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.

• Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.

• Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.

• CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

• Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.

• Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.

• Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).

• Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.

• Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.

• Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.

• SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).

• Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.

• Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.

• CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.

• Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.

• Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.

• Weiterentwicklung eines Bestandsführungssystems (Vertrag/Schaden) für die Rechtsschutzversicherung ÖRAG.
• Meine Aufgaben: Senior Software-Entwickler.
• Das Team umfasst 12 Entwickler.
• Verwendete Technologien: Java 8/21, Java EE, Quarkus, WebLogic, JPA, RabbitMQ, JTA, CI, CD, Jenkins, DB2, Maven, Jenkins, GIT (Bitbucket), später GitLab, Junit, Elasticsearch, Mockito, Jira, SonarQube, Scrum, React, Workflow
• Migration und Modernisierung von Altsystemen: C- und C++-Code in Java umgeschrieben, um Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Performance zu verbessern. Python in Java refaktoriert, inklusive Optimierung und Integration in moderne Architekturen.
• Studie zum Einsatz von KI (Codex) für die Implementierung eines Java-Features. Ziel ist es, den Zeitaufwand und die Produktivität einer KI-gestützten Entwicklung mit einer klassischen Implementierung durch einen Entwickler zu vergleichen. Die Ergebnisse sollen Aufschluss darüber geben, wie stark der Einsatz von KI die Entwicklungsdauer und Effizienz beeinflusst.
• Entwicklung folgender Tarifrechner für das Jahr 2024/2026: Privat, Firmen, Ärzte, Landwirte, Selbstgenutzt G + H, Vermieter, Verkehr, Verein, Topmanager, Handelsvertreter, Spezialstraf, Sparkasse, Kommunal, BayGT, Ärzte, Dehoga

• Ganzheitliche Produktverantwortung aus Businesssicht: Anforderungsanalyse, UX-Konzeption, Produktstrategie und Go-to-Market umgesetzt ohne eigenes Dev-Team durch konsequent KI-gestützte Entwicklung (Claude Code / Anthropic)
• Technische Differenzierung: KRITIS-taugliches Air-Gapped-Deployment (Windows/NSIS), GDT-Schnittstelle für die PVS-Anbindung, DATEV-LODAS-Export für Lohnbuchhaltung
• Steuerung Pilotbetrieb mit externem Erstkunden (Arztpraxis Dormagen): strukturierte Anforderungsaufnahme, Testbegleitung, Fehleranalyse und Release-Steuerung
• Entwicklung Rollout- und Vertriebsstrategie für den Markteintritt im Segment niedergelassene Ärzte und kleine MVZ
• Entwicklungsprinzip Mensch-in-der-Schleife: Business-Entscheidung → KI-Implementierung → manueller Review → Abnahme → Release – jeder Sprint dokumentiert in Jira (TIME-Projekt), jede Änderung durch Co-Authored-Commits nachvollziehbar
• Produktergebnis: Tauri/Rust-Desktop mit GDT-Watcher, Multi-Tier-Modell (Starter/Professional/Enterprise), Cloud-Mirror auf Hetzner/Traefik, vollständiges ISMS-Framework nach ISO 27001 und BSI-Grundschutz als Produktgrundlage
• Direkte Methodenvalidierung für die Testmanager-Rolle: praktische Erfahrung mit Qualitätssicherung KI-generierter Produkte aus Anwenderperspektive, Review-Gate-Disziplin, Release-Freigabe unter DSGVO und EU AI Act

• Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
• Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
• Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
• Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
• Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
• Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
• Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.

• Entwicklung einer Shop-Website
• Integration eines KI-Sprachmodells
• Tool-Entwicklung für KI-gesteuerte Webhooks
• Technische Tools: REACT.js; Elevenlabs; MCP; n8n; HTTP

• Zwei-monatige Modernisierung der Management-UI für KI-gestützte Kameras
• Komplexe React-Anwendung auf Vue 3 mit Single-File-Komponenten umgeschrieben
• Aufbau der zentralen Architektur der Vue-Applikation und Konfiguration mit Vite, Pinia, Router, I18n, ESLint und Prettier
• Kundenspezifische Integration von Leaflet zur Darstellung von Erkennungszonen auf Bildern
• Unterstützung bei der Erweiterung des Backends und Anpassung der Authentifizierung

• Java 11/21

• Spring Boot

• Swagger/OpenAPI

• Azure Pipelines

• Trivy-Integration

• Apache Sling

• OSGI

• Java Content Repository (JCR)

• Apache Jackrabbit Oak

• Adobe HTL

• GraphQL

• Maven

• GitLab

• IntelliJ

• Azure Cloud

• Azure DevOps

• Terraform

• AEM-Spezialist im Scrum-Team

• Entwicklung und Bereitstellung von Microservices über Open-API-Schnittstellen

• Betrieb von Microservices in der Azure Cloud

• Implementierung von AEM-Modulen und Integration mit Microservices

• Mitglied im Wissenstransferteam und in einem Backend-Koordinationsteam

• Entwickelt und bereitgestellt eine cloudbasierte App für Lebensmittellisten mit AWS EC2 als Hosting und RDS für dauerhafte Datenspeicherung, wodurch in allen Testumgebungen 99,9 % Verfügbarkeit erreicht wurde
• Durchschnittliche Antwortzeit durch effiziente Bereitstellungslogik und optimierte Datenbankabfragen halbiert, was zu einer flüssigeren Nutzererfahrung auf allen Geräten führt
• Eingesetzt: AWS (EC2, S3, RDS, IAM), Azure-Grundlagen, Terraform, CloudFormation, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Jenkins, GitHub Actions, TCP/IP, DNS, Python, Bash-Skripting

• Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
• Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
• Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
• Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.