Robot Framework Experten in Deutschland

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

• Projekt: Thermomix Online Mock
• Manuelle Durchführung funktionaler Tests
• Umsetzung automatisierter End-to-End-Tests
• Durchführung von Regressionstests und Analyse der Ergebnisse
• Weiterentwicklung der QA-Webseite vom Server unter Verwendung von Express.js, Handlebars und Node.js
• Weiterentwicklung der Testumgebung
• Technologien: Agile Softwareentwicklung Scrum, Robot Framework, Python, JavaScript, Git (GitLab), VS Code, Jira, Confluence, Express.js, Handlebars, Phoenix/Elixir

• Ergänzen/Erstellen von Testspezifikationen
• Durchführen von Regressionstests
• Durchführen von Releasetests
• Analyse von Jira-Tickets
• Identifikation von Fehlern in der Software und deren Beseitigung mit C#

• ▶ Echtzeit-Sprachassistenten entwickelt (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter einschließlich faster-whisper und Azure Speech getestet und bewertet. Latenz von unter 3 Sekunden erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Speicher eingesetzt – einschließlich direkter Behandlung von Sonderfällen bei Diktaten sowie der Erkennung von Namen und Zugangscodes.

• Entwicklung und Bereitstellung von Microservices in Kotlin und Spring Boot, Integration von AWS Secrets Manager zur Absicherung von Zugangsdaten und Reduzierung von Netzwerkaufrufen durch den Spring-Cache.
• Überarbeitung eines Kafka-Consumers mit Spring Kafka und semaphorbasiertem Backpressure, um die Anzahl der Datensätze zu begrenzen und den Heap-Speicher bei Lastspitzen stabil zu halten; Umstellung auf Batch-Upserts zur Reduzierung von Datenbankaufrufen; Ergänzung von Testcontainers-Integrationstests für Kafka und die Datenbank als Grundlage für künftige Änderungen.
• Automatisierung des Finanzabstimmungsprozesses in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen, wodurch das Buchhaltungsteam 16+ Stunden pro Woche einspart.
• Entwicklung und Dockerisierung eines End-to-End-Test-Frameworks für Zahlungen in Robot (Python) mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; Integration in GitLab CI (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80% zu erhöhen.
• Umsetzung durchgängiger Observability mit Datadog durch Instrumentierung der Services mit Datadog APM, Verknüpfung von Metriken und Logs, Bereitstellung von Dashboards sowie Erstellung von Monitoren mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalieerkennung, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• TANGe ist ein Projekt der DFS zur Einführung eines modernen, digitalen Tower-Systems, das die Abwicklung des Flugverkehrs an Flughäfen sicherer, effizienter und zukunftssicherer machen soll. Meine aktuelle Aufgabe im Rahmen dieses Projekts ist die Entwicklung des Runway SID-Assignment Service, der für die Zuweisung von Abflugrouten an einem Flughafen zuständig ist. SID – Standard Instrument Departure steht für eine standardisierte Abflugroute.

Software: Java, Microservices, Kafka, Robot Framework, Gitlab, Kubernetes, Docker

• Sicherstellung der Systemreife und der operativen Einsatzbereitschaft über den gesamten Lebenszyklus von Automobilprodukten gemäß ASPICE und internen Qualitätsprozessen
• Analyse des Systemverhaltens und der Systemperformance zur Identifikation von Ineffizienzen, Integrationsproblemen sowie Lücken in der Diagnoseabdeckung
• Unterstützung von Meilensteinen im Entwicklungszyklus durch die Validierung von Systeminteraktionen, Konfigurationen und Randbedingungen
• Ableiten von Testspezifikationen aus Software- und Systemanforderungen
• Implementierung von Testfällen mit RobotFramework und Python
• Enge Zusammenarbeit mit System-, Software-, Hardware- und Kalibrierungsteams zur Sicherstellung eines stabilen und performanten Systemverhaltens vor der Freigabe
• Durchführung von End-to-End-System-Performance-Analysen mittels Dauerlauf-/Endurance-Tests sowie automatisierter Auswertung der Ergebnisse mit Python und RobotFramework
• Einführung einer KPI-basierten Systemüberwachung und Performance-Analyse sowie Aufbau automatisierter Auswertungs- und Feedback-Pipelines
• Organisation und Moderation funktionsübergreifender Debugging- und Integrationsworkshops
• Erfolgreiche Integration und Validierung der System- und Softwarekomponenten für Serien-Lkw-Plattformen sowie nachhaltige Verbesserungen der Performance-Qualität, der Testqualität und der Integrationsstabilität

• KI-unterstützte Erstellung der Testfälle und Testdaten
• Erstellung der Testfälle basierend auf den Anforderungen
• Durchführung manueller Tests
• Fehlerdokumentation, -nachtesten und -verfolgung

Technologien & Werkzeuge: SCRUM, Jira, Confluence, Zephyr Scale

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

Projektziel: Durchführung von Systemtests und Validierung industrieller Kommunikations- und Steuerungssysteme einschließlich Anforderungsdefinition und -verifikation.

Verantwortlichkeiten:

• Testplanung, Testdurchführung
• Teststrategie, Testfälle und Testspezifikationen
• Requirements-Analyse
• Sicherstellung der Traceability zwischen Anforderungen, Testfällen und Defects
• Durchführung von Regressions- und Integrationstests
• Defect-Analyse
• Simulation und Validierung
• NetSniffer Wireshark
• Unterstützung der Testautomatisierung (Python, CI/CD)
• Reporting
• Stakeholder-Koordination und agile Zusammenarbeit (Scrum / SAFe / Kanban)
• V-Modell
• Automatisierung CI/CD mit Python, Groovy und Frameworks (Selenium, PyTest)

Technologien:: CAN, Modbus, Ethernet, PLC, PROFINET, Codebeamer ALM, Scrum, SAFe, MS Teams, Git, CI/CD mit GitLab CI und TeamCity, Windows Batch, FAS, Wireshark, Python, Enterprise Architect (EA), KI-Tools (z.B. ChatGPT, Microsoft Copilot), VS-Code, Tia Portal, SCL, Python (Selenium, PyTest)

• Implementierung automatisierter Teststrategien führte zu einer Reduzierung der Testdauer um durchschnittlich 40 %
• Verbesserung der Fehlererkennungsrate um 20 %

• Projektkoordination: Steuerung von Zeitplänen, Liefergegenständen, Änderungsanfragen (CRs) und Ressourcen unter Einbeziehung von Reifegradprüfungen und Program Increment-Planungen.
• Stakeholder-Management: Aufbau starker Beziehungen zu internen Teams und externen Kunden.
• BMW-Programme: BCP, BDC, MIC Next, IDC Evo, einschließlich funktionaler Validierung (inklusive funktionaler Sicherheit), Produktvalidierung, Homologation und Compliance.
• Risikomanagement: Proaktive Identifizierung und Lösung kritischer Risiken in Software- und Produkt-Releases durch funktionsübergreifende Koordination, um Projekte planmäßig voranzubringen.

• Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen in der Finanzbuchhaltung
• Customizing in SAP FI (z. B. Buchungskreise, Kontenpläne, Zahlungen)
• Integration mit anderen Modulen wie CO, MM, SD
• Beratung zu gesetzlichen Anforderungen (z. B. GoBD, UStG)
• Unterstützung bei Monats- und Jahresabschlüssen
• Erstellung von Testplänen (Systemtest, Integrationstest, UAT)
• Definition von Testfällen (z. B. Buchungen, Zahlläufe, Mahnläufe)
• Auswahl geeigneter Testdaten und Szenarien
• Manuelles Testen von Buchungsprozessen (z. B. Debitorenrechnung, Zahllauf)
• Validierung von automatischen Buchungen (z. B. bei MM-Gutschrift)
• Überprüfung von Schnittstellen (z. B. zu Subsystemen oder Non-SAP-Lösungen)
• Dokumentation von Fehlern im Testtool (z. B. Jira, ALM)
• Analyse & Rückmeldung an Entwickler oder Customizing-Team
• Retest nach Fehlerbehebung
• E2E-Tests mit SAP Solution Manager (SOLMAN)
• Einsatz von Tools wie SAP CBTA oder Micro Focus UFT