REST API 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

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

Mitarbeit im EU-geförderten Projekt MORANE-2 zur Validierung des Future Railway Mobile Communication System (FRMCS) in realen Einsatzszenarien: Erstellung der Anforderungsspezifikationen für TOBA sowie der zugehörigen Testspezifikationen.

Technologien: 5GS (Radio & Core), FRMCS, MCx (MCPTT, MCData, MCVideo), MC Gateway UE, MCx Priority/Security/QoS Management, ETCS, SIP, IMS

• Entwicklung und Optimierung der RTL+-Frontend-Anwendung für SmartTV- und Set-Top-Box-Plattformen mit React und Next.js.
• Schlüsselrolle bei der fachlichen Steuerung von Entwicklern im Team und bei der Koordination der Umsetzung.
• Zentrale Schnittstelle zu angrenzenden Teams, um Entwicklungsabläufe zu vereinfachen und die teamübergreifende Abstimmung zu verbessern.
• Verbesserung von Frontend-Performance, Stabilität und Rendering-Verhalten auf leistungsschwachen Geräten in einer eingeschränkten Runtime-Umgebung.
• Umsetzung einer Frontend-Teststrategie mit Jest, React Testing Library und Playwright.
• Umsetzung von Verbesserungen der Barrierefreiheit gemäß WCAG 2.2 und WAI-ARIA.
• Integration von Didomi Consent Management als Beitrag zur Steigerung der Ad-Monetarisierung auf Streaming-Plattformen.
• Einsatz KI-gestützter Engineering-Workflows mit Cursor für strukturierte Implementierung, Refactoring und schnellere Problemlösung.

Eingesetzte Technologien: React, Next.js, TypeScript, JavaScript, GraphQL, Apollo Gateway, Zustand, Tailwind CSS, Styled Components, React Testing Library, Playwright, Jest, HTML5, CSS3, AWS Lambda, EC2, CloudFront, S3, GitLab CI/CD, NX, Cursor

#Koordinierung der Einführung der neuen CCT Plattform im Projekt RAITT im Customer Service Bereich für die Inbound Kanäle Call/E-Mail/Letter und Web/App.

• Entwurf des Rechte & Rollen Konzepts in Phase 1 der Produkteinführung von Salesforce.
• Abstimmung mit Enterprise & Solution Architekten bezüglich der zukünftigen System Schnittstellen (APIs, Rest-APIs).
• Enge Abstimmung mit den betroffe-nen Fachbereichen und Tribe übergreifenden Projektteams. Begleitung der Einführung der neuen CCT-Plattform in Sprinklr und deren Abhängigkeiten zu RAITT für alle Inbound Kanäle.
• Aufbereitung & Ab-stimmung von Betriebsrat relevanten Themen mit HR und Applikation Ownern.
• Erstellung/Optimierung der Prozessabläufe für die Inbound Feature relevanten Geschäftsabläufe und deren Modellierung. #Toolset: JIRA, Confluence, Camunda, Aris, Salesforce, SCRUM

• Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
• Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
• Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
• LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
• Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
• Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
• Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure

• Analyse der bestehenden Reporting-Plattform einschließlich Prozessen und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.

• Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.

• Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und der frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.

• Einsatz von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.

• Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.

• Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.

• Analyse und Bestandsaufnahme der Power BI-Plattform des Kunden.

• Untersuchung von Prozessen und Data Governance.

• Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.

• Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und der Reporting-Plattform.

• Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.

• Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.

• Microsoft Power BI

• Datenanalyse

• KPI-Definition und Reporting

• Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung

• Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement

• Eine MCP-Schicht (Model Context Protocol) für den Agenturservice von Mwanachama entwickelt, die Methoden von Domain-Managern in aufrufbare Werkzeuge für KI-Agenten umwandelt. Dazu gehörte ein zusammengesetztes Tool, das aus einer einzigen Spezifikation ein vollständiges Organisationsdesign erstellt (Organigramm, Ziele, Workflows, RACI-Matrix).
• Den chatgesteuerten Agentur-Builder (Wakala Studio und API) entwickelt, über den eine Organisation ihre Struktur in natürlicher Sprache beschreibt und ein KI-Agent diese Werkzeuge nutzt, um das aktive Design zu erstellen und zu ändern.
• Einen Insights-Service hinzugefügt, über den eine Organisation Interaktionen mit KI-Agenten und abgeschlossene Arbeiten überprüfen kann. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse fließen zurück in das Lösungsdesign, freigegeben durch Architekt und Nutzer.
• Parallel dazu die Plattform selbst entworfen und entwickelt: ~20 Go-Microservices auf PostgreSQL, Flutter- und React-Clients, bereitgestellt auf Kubernetes.
• KI-Agenten durchsuchen die Plattform autonom nach Sicherheitslücken und führen skriptbasierte Tests aus, einschließlich API-Tests (im Stil von Postman) und UI-Tests. Der restliche Prozess bleibt überwacht. Keine außer Kontrolle geratenen Agenten, versprochen.

• Plattform aufgebaut und stabil betrieben; bewusst mein Engagement reduziert, um mich wieder auf eine Ingenieursrolle im Finanzbereich zu konzentrieren.
• Eigene SaaS-Lernplattform von Grund auf entwickelt und auf über 20.000 Nutzer skaliert (über 6.000 verkaufte Kurse, B2C und B2B); End-to-End-Verantwortung von der Entwicklung über Infrastruktur bis zum Betrieb.
• Laborumgebung aufgebaut, die für jeden Nutzer einen isolierten Linux-Container bereitstellt (Docker, Traefik, Go), inklusive automatischer Bereitstellung und eigener Subdomain pro Nutzer.
• LLM-Funktionen in das Produkt integriert und die Entwicklung mit KI-gestützten Workflows (Claude Code, Codex) End-to-End beschleunigt; CI/CD mit automatisierten Tests.

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

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Teams in Agile-Methoden und bei der Einführung des Scrum-Frameworks gecoacht.
• Die Product Roadmap mit Geschäftszielen wie mehr Buchungen, besserer Nutzererfahrung und dem Ausbau von Lieferantenintegrationen abgestimmt.
• Mit Entwicklern und Drittanbietern zusammengearbeitet, um eine reibungslose API-Integration und End-to-End-Funktionalität sicherzustellen.
• Das Product Backlog erstellt und laufend verfeinert mit User Stories, Bugs und technischen Verbesserungen.
• Backlog-Items nach Business Value, Umsatzwirkung und regulatorischen Fristen priorisiert.
• Eng mit Backend- und Frontend-Teams zusammengearbeitet, um Abhängigkeiten zu klären und technische Schulden zu priorisieren.