Stripe Experten in Deutschland

Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.

• Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
• Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
• Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
• Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
• Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
• Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

• Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
• Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
• Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
• Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
• Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
• Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

• Browserbasierte Plattform für Kubernetes-No-Code-Deployment und Cluster-Management entwickelt
• CLI in TypeScript entwickelt, um Ressourcen im Cluster bereitzustellen, ohne die Browser-UI zu verlassen.
• DevSecOps-Pipelines implementiert: Image-Scanning, SBOM, Policy Enforcement, Supply-Chain-Security und Kyverno eingesetzt. IAM-Integration für das Kommandozeilen-Tool umgesetzt.
• Rollen- und Berechtigungsmodelle für Keycloak, OAuth/OIDC und Social-Login-Flows entworfen.
• LLM eingesetzt, um Nutzerabsichten in Diagramme umzuwandeln.
• An Integrationen mit mehreren Sovereign-Clouds wie StackIt, Hetzner, CIVO, UpCloud sowie öffentlichen Clouds wie AWS, GCP und Azure gearbeitet
• Der Technologie-Stack umfasst Java, Spring Boot, Kubernetes, OpenAI, Kubernetes-Multitenancy mit vCluster, Karpenter, RBAC für CLI, Helm, React

Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.

• Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
• Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
• Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
• Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
• Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
• Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
• Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
• RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
• Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
• Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
• Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
• Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
• Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Spätere Migration auf GraphQL Mesh
• Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
• Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
• Enterprise-Security-Architektur & Access Control
• Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
• Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
• Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse

Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest

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

Enterprise Agile Planning Platform

Wichtige Erfolge:

• Shift-left-Testpraktiken eingeführt und gefördert.
• QA-Metriken zur Überwachung der Release-Qualität und Unterstützung datenbasierter Entscheidungen etabliert und gepflegt.
• Automatisierte Selenium-Tests überprüft, Lücken in der Testabdeckung identifiziert und Verbesserungen gemeinsam mit dem Automation-Team priorisiert.

Verantwortlichkeiten:

• QA-Aktivitäten über den gesamten Release-Zyklus gesteuert, Testaufwände koordiniert und die Release-Bereitschaft sichergestellt.
• 10 QA-Ingenieure betreut und eingearbeitet sowie den Wissensaustausch gefördert.
• Technische Interviews geführt und an der Bewertung von Bewerbern teilgenommen.
• Mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um Qualitätspraktiken zu verbessern.

• Modernisierung einer groß angelegten Java-Unternehmensanwendung*

Das Projekt modernisiert eine komplexe Unternehmensanwendung, die über viele Jahre gewachsen ist. Das bestehende Spring-basierte Legacy-System läuft auf Java 8, OSGi und Eclipse RCP und wird schrittweise auf eine moderne, wartbare Architektur mit Java 25 und Quarkus migriert.

Marcus arbeitet in Analyse, Architektur, Refactoring und Implementierung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entflechtung historisch gewachsener Strukturen und Abhängigkeiten sowie dem Aufbau eines sauberen, nachhaltigen Java- und Quarkus-Technologiestacks.

Tools & Technologien: Java 8, Java 25, Quarkus, Hibernate ORM mit Panache, EclipseLink, OSGi, Eclipse RCP, Maven, JUnit, Mockito, REST, JSON, Git, Eclipse IDE, IntelliJ IDEA Ultimate, Jira, Confluence

• Weiterentwicklung der bestehenden E-Commerce-Plattform auf Basis von SAP Commerce (Hybris), um den wachsenden Anforderungen des digitalen Handels gerecht zu werden.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit und Performance des Backends, wodurch die Plattform auch bei hoher Benutzerlast stabil und effizient blieb.
• Entwicklung und Integration neuer OCC REST APIs und Services für modulare Erweiterungen und flexible Anpassungen, um neue Funktionen schnell zu implementieren.
• Optimierung von Datenflüssen und Schnittstellen, was die Effizienz der Plattform und die Systemleistung erheblich steigerte.
• Sicherstellung einer wartbaren und skalierbaren Codebasis durch den Einsatz von Clean Code-Prinzipien, bewährten Design Patterns und einer zukunftssicheren Architektur.
• Reduzierung der Fehlerquote durch umfangreiche Tests mit JUnit, Mockito und Lasttests mit Gatling, ergänzt durch die Einführung automatisierter Testprozesse.
• Verbesserte Systemleistung durch gezielte Refactoring-Maßnahmen und effiziente Datenbankabfragen, insbesondere zur Handhabung von Spitzenlasten.
• Einsatz moderner Cloud- und Monitoring-Tools wie Kubernetes, Google Cloud Platform (GCP) und Grafana, um eine stabile und überwachte Infrastruktur sicherzustellen.
• Deutliche Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform, die nun den Anforderungen eines dynamischen und wachsenden E-Commerce-Marktes gerecht wird.

Weiterentwicklung einer Softwarelösung zur Verwaltung von Prüfanträgen und Prüfmitteilungen nach §106d SGB V für die Kassenärztliche Vereinigung Hamburg.

• Entwicklung zahlreicher Features, Performance-Optimierungen, Refactoring, Fehleranalyse
• Refactoring des Dev-Container-Setups
• Optimierung der Gitlab-CI Build-Pipeline
• Einbringung von Optimierungen im Team-Workflow

• Führende Product-Owner-Rolle für die BFSG-Pilotstrecke „Suchen und Buchen“ über Web und App, mit Fokus auf digitale Barrierefreiheit, UX, Conversion und regulatorische Umsetzung.
• Erstellung und Priorisierung des Product Backlogs; Ableitung von User Stories und Akzeptanzkriterien aus gesetzlichen Standards (BFSG, WCAG 2.1)
• Entwicklung einer Produktvision, die digitale Barrierefreiheit, nutzerzentrierte UX und Conversion-Optimierung der Buchungsstrecke verbindet
• Cross-Stream Release Management und Qualitätssicherung über den gesamten Web- und App-Bereich inklusive Go/No-Go-Entscheidungen, Rollout und User Acceptance Tests
• Abstimmung und Priorisierung mit Legal, Compliance, externer BFSG-Beratung, UX, Development, Marketing und Management
• Durchführung von User Research sowie Usability- und Accessibility-Tests (u. a. Screenreader, Tastaturnavigation) und Prototyping mit UX/UI
• Definition von KPIs zur Erfolgsmessung von Accessibility, Conversion und Nutzerführung
• BFSG-Pilotstrecke „Suchen und Buchen“ erfolgreich ausgeliefert: erste barrierefreie Features ausgerollt und Grundlage für eine langfristig BFSG-konforme Buchungsstrecke geschaffen
• Nachhaltige Prozessintegration durch enge Zusammenarbeit mit Beratungspartnern und internen Teams etabliert

Mitgründer einer Softwareagentur, die individuelle Web- und plattformübergreifende Produkte entwickelt. Ich verantwortete die technischen Entscheidungen für das gesamte Portfolio und führte 12 Personen. Außerdem war ich für die Umsetzungsplanung, Prozesse und Kundenbeziehungen für 11 Kunden in 3 Branchen zuständig.

• Technische Führung: Verantwortete die technischen Entscheidungen für die Codebasis in jedem Projekt — Stack, Architektur, Code-Konventionen und die Tools, mit denen das Team arbeitete — und leitete die Entwickler dabei an, wie Arbeit durch Code-Reviews, Pair Programming und Mentoring umgesetzt wurde. Das Team reichte von Junior bis Senior, während die Codebasis mit dem Portfolio und dem Team wuchs und konsistent blieb

• Umsetzungsplanung anhand des Finanzplans: Erstellte den Finanzplan des Unternehmens und leitete daraus die abrechenbaren Stunden ab, die jeder Entwickler pro Monat erreichen musste, sowie die Stunden, die jedes Projekt innerhalb des Budgets aufnehmen konnte; plante Kapazitäten und Umfang anhand dieser Werte und verhandelte Budgets und Liefertermine direkt mit Kunden

• Verantwortung für Kunden: Technischer Ansprechpartner für das gesamte Portfolio — Erfassung und Priorisierung von Anforderungen, Festlegung des Umfangs und Aufwandsschätzungen, Kommunikation von Zeitplänen, Budgetverhandlungen und durchgehend transparente Kommunikation während der Umsetzung

• Team und Mitarbeiter: Verantwortete den Einstellungs- und Interviewprozess vollständig und übernahm bei Bedarf die Verantwortung für das Offboarding; entwickelte ein Onboarding, durch das neue Entwickler innerhalb von 1–2 Tagen produktiv wurden; beseitigte täglich Blockaden und achtete genau darauf, wo Aufwand Wert schuf und wo nicht

• Prozessverantwortung: Führte eine auf 15+ Repositories verteilte Microservice-Landschaft in einem einzigen Monorepo zusammen, verkürzte dadurch die Backend-Entwicklungszeit um ~40% und vereinfachte Releases für 6 Engineers; richtete Deployment-Pipelines mit GitHub Actions und GitLab CI ein; führte Retrospektiven durch und setzte das Feedback in konkrete Änderungen um; führte KI-Agenten in die tägliche Entwicklung ein

• Umsetzung trotz kleinerem Team: Als das Team von 8 Entwicklern auf 2 schrumpfte, strukturierte ich den Umfang neu, führte KI-gestützte Entwicklung ein, um den Zeitplan einzuhalten, und übernahm zusätzlich zu meinem eigenen Frontend-Aufgabenbereich Backend-Arbeiten in Go

• Architektur und Code: Definierte die Architektur für jedes Projekt im Portfolio — den Rahmen, in dem das restliche Team arbeitete — und schrieb ungefähr 90% des Frontend-Codes selbst, von SSR-Anwendungen mit Next.js und Remix bis zu plattformübergreifenden Apps mit Capacitor

• Von null bis in Produktion: Führte eine Praxismanagement-Plattform — Verwaltung, Inventar, integrierter Onlineshop, Chat-Messenger — von einem leeren Repository bis in die Produktion. In 7 Märkten live, mit mindestens 7 weiteren in Vorbereitung, und im Einsatz für zehntausende Nutzer

• Umsetzung unter Druck: Entwickelte und veröffentlichte innerhalb von 4 Tagen einen Ersatz-Onlineshop für einen Fortune 250-Kunden und stellte die Bestellannahme wieder her, nachdem dessen globale Shops mehrere Wochen offline gewesen waren

• Designsystem: Entwickelte ein projektübergreifendes Designsystem, das in 7 Produkten eingesetzt wurde, sodass neue Projekte und Funktionen auf einer gemeinsamen, konsistenten Basis starten konnten

• Plattformübergreifend und in Echtzeit: Entwickelte iOS- und Android-Apps mit Capacitor für eine Live-Veranstaltung eines Kunden mit 1,000+ Teilnehmern — WebSockets und Push-Benachrichtigungen für Inhalte in Echtzeit sowie Stripe-Zahlungen mit Unterstützung für PayPal, Apple Pay, Google Pay und Karten

Wichtige Technologien: React, TypeScript, Next.js, Remix, GraphQL, ConnectRPC, Redux, Zustand, Go, Node.js, Turborepo, Nx, Capacitor, Ionic, WebSockets, Stripe, PostgreSQL, Playwright, Cypress, Vitest, Storybook, GitHub Actions, GitLab CI, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot

· Ausgangslage und Zielbild – welches Problem löst die Plattform, für welche Nutzergruppe? · Anforderungserhebung und Scope –von der Idee über die Prozesse zum Scope, · Architektur und Technologieauswahl – Stack, Hosting, Datenhaltung,

• Vercel Inc.– Hosting und Auslieferung der Anwendung.
• Supabase – Datenbank, Authentifizierung und Dateispeicher.
• Stripe – Abwicklung der Zahlungen für Bewerbungs- und Freischaltgebühren.
• Resend – Versand transaktionaler Benachrichtigungs- E-Mails
• Calendly– Terminbuchung für Beratungsgespräche; verarbeitet die dabei angegebenen Daten (z. B. Name, E-Mail-Adresse, Terminwunsch). · KI-Komponenten – welche Modelle bzw. Anbieter, welche Aufgabe übernimmt die KI konkret,
• Claude Opus 5 von Anthropic. · Datenmodell und Integrationen – Schnittstellen zu Drittsystemen, Import/Export, APIs.

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

FP&A-Tech-Transformation für ein Unternehmen mit neunstelligen Umsätzen geleitet – von der Behebung alter technischer Schulden bis zur Einführung einer AI-native EPM-Lösung

• Steuerung der FP&A-Transformation von A bis Z, vom Architektur-Redesign über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
• Bewertung von über 12 EPM-Plattformen durchgeführt, von Verhandlungen mit Anbietern bis zu einem Auswahlrahmen, der auf die langfristige Planung ausgerichtet war
• Einschränkungen in der Architektur der Finanzplanung analysiert, die Ergebnisse dem CFO vorgestellt und das Mandat der Führungsebene zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur gesichert