Spring Cloud Experten in Deutschland

• 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

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

• Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Schlagwörter: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator

• 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).

• Kunde: UOB Bank

• Projekte: Webserver-Management; Online-Kontoeröffnung; Online-Kreditvergabe

• Entwicklung und Betreuung von Backend-Services auf Enterprise-Niveau für Banking- und Versicherungsprozesse mit Java 17 und Spring Boot.

• Entwicklung von REST-APIs, Plattformintegrationen und Backend-Services für Kunden-Onboarding, Kontoprozesse und Kreditvergaben.

• Modernisierung bestehender Services zu skalierbaren Microservices und gleichzeitige Verbesserung von Zuverlässigkeit, Wartbarkeit, CI/CD und Produktivbetrieb.

• Optimierung von Datenzugriffsmustern in PostgreSQL/MongoDB und Zusammenarbeit mit agilen Teams durch Reviews und technische Unterstützung.

• Umgebung: Java 17, Spring Boot, REST-APIs, Microservices, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Jenkins, GitLab, SonarQube, Agile Methoden

• 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.

• Skalierbare Backend-Services architektiert, entwickelt und gepflegt mit modernem Java (17/21), Kotlin und Spring Boot für stark frequentierte, performancekritische Plattformen.
• Als technischer Lead für komplexe Initiativen verantwortlich gewesen, Features von der Idee bis zum Deployment begleitet und Runtime-Validierungsschichten mit fortgeschrittenen LLM-APIs und sicheren Guardrails implementiert.
• PostgreSQL-Schemata und Query-Effizienz im großen Maßstab optimiert, wodurch Latenzen beim Datenabruf deutlich reduziert und die transaktionale Konsistenz zwischen Services sichergestellt wurden.
• Kontinuierliche Verbesserungen in den Entwicklungsprozessen vorangetrieben und umfassende Unit- und Integration-Test-Frameworks entworfen, die die Testabdeckung von 50 % auf über 90 % mit JUnit, Spock und Mockito gesteigert haben.
• Eng mit Produkt- und Data-Teams zusammengearbeitet, um API-Grenzen zu definieren, Schnittstellen zu entwerfen und schnelle, sichere CI/CD-Release-Zyklen zu gewährleisten.

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

• Mitwirkung an der Entwicklung einer fortschrittlichen RAG-KI-Chat-Anwendung, die mehrere LLM-Modelle integriert und es Benutzern ermöglicht, je nach Aufgabe nahtlos zwischen den Modellen zu wechseln. Dadurch wurde die Benutzererfahrung verbessert, da für verschiedene Anwendungsfälle wie Terminplanung, Buchungssysteme und die Verwaltung komplexer Aufgaben passende und effiziente Lösungen bereitgestellt werden.
• Beteiligung am Entwurf und an der Implementierung einer robusten Backend-Architektur mit Spring AI, die fortschrittliche KI-Funktionen wie intelligente Aufgabenautomatisierung, Sprachverarbeitung und kontextbezogene Empfehlungen ermöglicht. Einsatz von Spring-AI-Tools und Advisors zur Verbesserung der Leistung und Entscheidungsfindung der KI-Modelle.
• Mitarbeit bei der Integration von Vektordatenbanken zur Unterstützung von Embeddings, wodurch die Anwendung Benutzeranfragen besser verstehen und auf Grundlage komplexer Echtzeit-Dateneingaben Aktionen ausführen kann.
• Mitwirkung an der Entwicklung einer nahtlosen und benutzerfreundlichen Frontend-Oberfläche mit React und TypeScript, um eine moderne, responsive und skalierbare Benutzererfahrung auf verschiedenen Plattformen sicherzustellen.
• Unterstützung bei der Implementierung der Zustandsverwaltung mit Redux RTK für einen effizienten Datenfluss und Echtzeitaktualisierungen. Dadurch wurde die Benutzererfahrung in dynamischen Szenarien wie Terminplanung und Aufgabenverwaltung optimiert.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern bei der Definition von Funktionsanforderungen, um sicherzustellen, dass die Anwendung an sich ändernde Geschäftsanforderungen angepasst und in andere Systeme wie Kalender- und E-Mail-Dienste integriert werden kann. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunter Data Scientists und UI/UX-Designer, zur Feinabstimmung der KI-Modelle und zur Abstimmung mit den Projektzielen.
• Mitwirkung an der Sicherstellung der durchgängigen Systemleistung, Sicherheit und Compliance durch die Integration von Authentifizierungsmechanismen, rollenbasierter Zugriffskontrolle und sicheren Kommunikationsprotokollen in Backend und Frontend.

Technologie-Stack und wichtigste Beiträge:

• Java / Spring Boot / Spring AI: Entwicklung von Backend-Services mit Spring AI für intelligente Antworten, Aufgabenautomatisierung und komplexe Workflows.
• React / TypeScript: Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen mit React und TypeScript für ein reibungsloses und skalierbares Frontend.
• Redux RTK: Verwaltung des Anwendungszustands mit Redux RTK für eine optimierte Zustandsverwaltung und dynamische Echtzeitaktualisierungen.
• Vektordatenbanken: Integration von Vektordatenbanken (pgVector) zur Unterstützung von Embeddings und Verbesserung der Leistung von KI-Modellen bei komplexen Anfragen.
• PostgreSQL / Redis: Verwaltung dauerhafter und temporärer Daten mit relationalen und In-Memory-Datenspeichern für Datenintegrität und Geschwindigkeit.
• Kafka: Einsatz von Apache Kafka für ereignisgesteuerte Kommunikation und eine nahtlose Integration zwischen Microservices.
• Spring Security: Sicherung der Backend-Services durch robuste Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen.
• CI/CD und DevOps: Integration kontinuierlicher Integrations- und Deployment-Pipelines für eine schnelle und sichere Bereitstellung von Funktionen und Aktualisierungen.

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

• 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

• 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.

• 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