Spring Cloud Experten in Germany

• 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.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
• Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
• Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
• Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
• Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
• Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.

• Konzeption und Entwicklung einer Webanwendung für den öffentlichen Bereich
• Aufsetzen und Durchführen von Softwaretests, vor allem Unittests
• Technische Konzeption und Umsetzung von Anforderungen
• Hochladen und Anzeigen von CSV-Dateien
• Kommunikation mit Fachbereichen bzgl. Entwicklung und Testunterstützung
• Eingesetzte Technologien: Java, Spring Boot, Spring Security, Spring Batch, Spring-Cloud, Spring JPA-Data und Hibernate, RESTful, JSON, React, Oracle, Junit, Mockito, CI/CD, GitLab, Docker, Keycloak, Liquibase, BIRT, Swagger, Microservices

• Frontend-Entwicklung
• Spring Boot
• Swagger
• Git
• GitLab
• SonarQube
• Docker
• Maven
• Java
• Angular

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

• Technische Leitung und Architektur für Enterprise-Kunden (u.a. LR Health & Beauty, Deutsche Bahn, Trusted Shops)
• Cloud-Migration, Microservices-Architekturen, CI/CD-Optimierung

• 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

• Mobile App Backend-Entwicklung im Bereich Mobilfunkmanagement für Endkunden
• Implementierung von Authentifizierungsverfahren
• Konvertierung eines Monolithen in Microservices
• Betriebsunterstützung
• Technologien: Kotlin, Quarkus, Microprofile, Jackson, MariaDB, Redis, JSON, XML, SOAP, Maven, Git, Gitlab-CI, Splunk, Grafana, Jenkins, Kubernetes, Helm, Terraform, Microservices

• Beteiligte sich an der schrittweisen Modernisierung von Komponenten zu Cloud-nativen 12-Factor-Anwendungen.
• Arbeitete eng mit dem Business Operations Team zusammen, um manuelle Prozesse zu eliminieren und mehrere Performance-Engpässe zu beheben.
• Entwarf und implementierte eine CI/CD-Pipeline, um die Produktivität der Entwickler zu steigern, Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen durchzusetzen und die Produktbereitstellung zu automatisieren.
• Migrierte mehrere Komponenten in den OpenShift-Kubernetes-Cluster.
• Baute einen Monitoring-Stack von Grund auf mit Prometheus und Grafana auf, um die in OpenShift laufenden Services zu überwachen.
• Entwickelte Dashboards sowohl in Grafana als auch in Splunk für die operative Transparenz.
• Implementierte eine OIDC/OAuth2-basierte Single-Sign-On (SSO)-Lösung mit Keycloak, um mehrere Anwendungen zu sichern.
• Technologien: Java, Spring, Quarkus, Kafka, MySQL, Cassandra, Redis, Spring Data, Hibernate, Docker, Kubernetes, OpenShift, Keycloak, OIDC, OAuth2, Helm, Prometheus, Grafana, Splunk, Spark.

• Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
• Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
• Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
• Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
• Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.

• Bedingt durch eine organisatorische Neustrukturierung hin zu Produkt basierten Teams wurde die Realisierung eines Data Mesh im Bereich Digital Supplier Management (DSM) beschlossen.
• Hochverfügbares Data Mesh in Echtzeit zur Bereitstellung großer Datenmengen via Kafka und REST an andere Produkte.
• Neuentwicklung einer Kernsoftware für das Lieferantenmanagement in einer (Micro-)Service basierten Architektur mit aktuellem Technologiestack.
• Technologien/Werkzeuge:
• Java 21
• Spring Boot
• Angular
• TypeScript
• Golang
• MapR
• Kafka
• Docker
• Google Cloud Platform (GCP)
• Kubernetes
• Helm
• GitLab CI
• Maven
• JUnit
• Mockito
• WireMock
• Cypress
• Keycloak
• OAuth 2.0 & OpenID Connect
• Humio
• Nexus
• Artifactory
• SonarQube
• Renovate
• Git
• Postman
• IntelliJ

• Implementierung einer asynchronen Kommunikation mit Kafka Streams zur Aktualisierung von Benutzer- und Gruppendaten in Microservices
• Durchführung von Last- und Performance-Tests (LUPs) mit JMeter zur Sicherstellung der Systemstabilität
• Migration von Microservices auf aktuelle Versionen der Spring Boot-Bibliotheken für verbesserte Wartbarkeit und Sicherheit
• Optimierung von Hibernate-Abfragen zur Steigerung der Datenbankeffizienz
• Deployment neuer Microservices auf AWS-Infrastruktur mittels Kubernetes für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit
• Erstellung von Opensearch-Dashboards zur Überwachung und Analyse von Systemmetriken
• Integration von Azure Entra Benutzerkonten via SCIM mit Implementierung aller notwendigen REST-Endpunkte
• Verbesserung der Antwortzeiten durch asynchrone Verarbeitung in separaten Threads für bessere Performance
• Verbesserung der Android-Geräte-Logging-Möglichkeiten zur erleichterten Fehlerdiagnose
• Refaktorisierung der Datenbankstruktur mit Flyway für konsistente und nachvollziehbare Migrationen
• Aktualisierung der AWS Cognito-Benutzereinstellungen zur Optimierung der Benutzerverwaltung
• Auslagerung ressourcenintensiver Aufgaben aus dem Haupt-Microservice in separate Docker-Container zur Leistungssteigerung
• Verwendete Technologien: Java, JavaScript, Kotlin, Angular, Maven, Spring Boot, Spring Security, JUnit, Tomcat, Spring Data, Spring Cloud, Hibernate, Jackson, Microservices, Docker, Kubernetes, Opensearch, Grafana, OpenAPI, SonarQube, PostgreSQL, MySQL, JMeter, Kafka, Flyway, AWS, Azure, Jira, Confluence, Agile, Scrum, SAFe

• Weiterentwicklung und Wartung einer komplexen Vertriebsplattform mit Fokus auf digitale Abschlussprozesse, Kundenportal-Interaktionen und Dokumentenerzeugung für Finanz- und Versicherungsprodukte
• Entwicklung und Pflege von Microservices mit Spring Boot 3 und Kotlin
• Frontend-Entwicklung mit Angular 20 zur Darstellung von Produkten, Anträgen und Dokumenten
• Durchführung von End-to-End-Tests mit Playwright und Integrationstests mit WireMock
• Erstellung und Optimierung von Quartz-Jobs und CronJobs
• Refactoring der Security-Konfiguration bei Multi-Realm-Keycloak-Setup mit eigener FilterChain, Permission Evaluator und Factory-Routing
• Erstellung dynamischer E-Mails mit Thymeleaf
• Umfangreiche Fehleranalysen mit Application Insights, Log Analytics und direktem SQL-Debugging
• Einführung einer dynamisch steuerbaren Security-Architektur mit flexibler Token-Verarbeitung je nach Pfad und Realm
• Stabilisierung und klare Strukturierung des Abschlussprozesses für komplexe Produktmodelle
• Deutlich erhöhte Wartbarkeit und Lesbarkeit des Codes durch modulare Refactorings
• Höhere Teststabilität und -tiefe durch kombinierte Nutzung von Playwright, WireMock und Integrationstests
• Gezielte Performance-Optimierung durch Analyse von Hibernate-Statistiken, Query-Tuning und Nutzung von SQL Execution Plans
• Verwendete Technologien: Java 21, Kotlin, Spring Boot 3, Angular, TypeScript, REST API, JSON, Kubernetes, Docker, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, GitHub Actions, Testcontainers, Azure Application Insights, Thymeleaf, Tilt, Microsoft SQL Server