Vue.js Experten in Deutschland

• Entwicklung von Cloud-Native-Anwendungen, um einen Multi-Vendor-Marktplatz für verschiedene digitale Assets (bspw. NFTs) bereitzustellen
• Konzeption und Betrieb einer Microservicearchitektur mithilfe von Nest.js, MySQL, Redis, Hasura, Algolia, Docker und Serverless
• Konzeption und Betrieb einer Streaming-Data-Architektur mithilfe von Kafka (mit JSON Schemas)
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für das automatisierte Deployment von Anwendungen
• Verprobung und Bewertung neuer Techniken für eine stabilere, schnellere, sicherere und nachhaltigere Entwicklung von Anwendungen
• Aufbau der gesamten Infrastruktur mithilfe von Terraform in AWS
• Integration von Stripe, um den internationalen Zahlungsverkehr zu regeln
• Verwendung von Algolia für die Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Präsentation von Ergebnissen vor Stakeholdern und Halten von internen Meetups
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Diskussion von Architekturentscheidungen der IT-Landschaft und deren Auswirkungen
• Verwendung von Message Queues für die app-interne Kommunikation und Kapselung von Komponenten
• Beratung von internem Personal zur Umsetzung von fachlichen und technischen Anforderungen
• Test Driven Development: Unit-, Integrations- und E2E-Testing mittels JUnit
• Verwendung von Next.js/React mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
• Verwendung von Vue.js mit SASS/SCSS für Frontend-Applikationen
• Integration sicherheitsrelevanter Mechanismen (JWT Tokens mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA, Secret Vaults)
• Erstellung von Microfrontends mithilfe von Retool für schnelles Prototyping und Testing von Funktionalität
• Verwendung von nx Monorepo mit nrwl

• 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.

• Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
• Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
• Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.

• LLM-basierte Funktionen zur automatisierten CO₂e-Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten (70 % Reduktion)

• Agentic-AI-Pipeline für die automatisierte Berechnung von Scope-3-Emissionen mit 150.000+ validierten Datensätzen

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Berechnungen des CO₂-Fußabdrucks in ERP- und ESG-Systemen

• ML-Algorithmen zur Vorhersage von Emissionshotspots und zur Optimierung des Produktdesigns

• Automatisierte Datenvalidierungs-Pipelines mit NLP zur Qualitätssicherung von CO₂e-Datensätzen

• Leitung eines 15-köpfigen cross-funktionalen Teams zur Entwicklung von 10+ AI-Features

• Strategische Produktplanung und AI-Roadmap mit 35 % kürzerer Time-to-Market

• Stakeholder-Management mit DAX-Unternehmen (40 % höhere Zufriedenheit, 95 % Retention)

• Termingerechte Projektumsetzung mit 95 % Budgeteinhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

• Agile Methoden (Scrum, Kanban) mit kontinuierlicher AI/ML-Integration (25 % mehr Team-Velocity)

• Product-Market-Fit für AI-Features durch A/B-Testing und Analytics (60 % höhere Adoption-Rate)

• Entwicklung skalierbarer Backend-Anwendungen mit C#/.NET und Java
• Konzeption und Umsetzung verteilter Microservice-Architekturen
• Entwicklung und Integration von REST-APIs für industrielle Anwendungen
• Entwicklung moderner Webanwendungen mit React, Angular und TypeScript
• Implementierung von MQTT-basierten Kommunikationslösungen
• Integration industrieller Protokolle wie OPC UA und Modbus TCP
• Entwicklung von Batch-, Prozesssteuerungs- und HMI-Komponenten
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker
• Durchführung von Code Reviews und Unterstützung bei Architekturentscheidungen
• Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, QA und interdisziplinären Teams
• Analyse fachlicher Anforderungen und Umsetzung technischer Lösungen
• Weiterentwicklung bestehender Softwarearchitekturen mit Fokus auf Wartbarkeit und Performance

Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Java, C++, React, Angular, TypeScript, Vue.JS, MQTT, OPC UA, Modbus TCP, Docker, GitLab, MariaDB, MySQL, Linux

• Anlernen der AI-Modelle, Bilder und Texte bewerten, UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten als Insights mittels OpenAI Feather im Machine-Learning-Ablauf verwandeln

Technologien: OpenAI Feather

• Kurze Beschreibung: Leitung eines konzernweiten Projektes zur Etablierung einer standardisierten Cloud-Governance für Microsoft Azure inkl. Richtlinien, Sicherheits- und Compliance-Controls, Automatisierung sowie Kosten- und Betriebssteuerung bei gleichzeitiger Wahrung der Autonomie dezentraler Business Units innerhalb regulatorischer Rahmenbedingungen.

• Aufgaben und Tätigkeiten:

• Gesamtverantwortung für Konzeption, Aufbau und Umsetzung einer unternehmensweiten Cloud-Governance-Struktur (Azure) inkl. Zielbild, Roadmap und Betriebsmodell.

• Steuerung interner und externer Stakeholder (C-Level, IT, Security, Compliance, Cloud-Architektur, DevOps) inkl. Entscheidungs- und Eskalationsmanagement.

• Planung und Moderation von Workshops zur Cloud-Strategie, Governance-Prinzipien und zur Ausgestaltung von Design Areas (Identity, Connectivity, Platform Management).

• Definition, Implementierung und Rollout von Cloud Policies (Azure Policy / Custom Policies), Security-Standards und Compliance-Anforderungen (u. a. GDPR, ISO 27001, BSI C5).

• Aufbau eines Cloud-Governance-Frameworks entlang des Azure Cloud Adoption Framework (CAF) inkl. Landing-Zone- und Guardrail-Konzepten.

• Einführung von Automatisierungslösungen für Governance, Security und Kostenkontrolle (Policy-/Control-Automation, IaC, CI/CD-basierte Kontrollmechanismen).

• Implementierung von Cloud-Security- und Compliance-Monitoring-Mechanismen sowie kontinuierlicher Verbesserungsprozesse (Continuous Improvement).

• Etablierung und Operationalisierung von FinOps im Enterprise-Umfeld (zentrale und dezentrale FinOps-Teams) inkl. Kostenmanagement-Strategien, Reporting und Guardrails.

• Integration von Governance-Policies in DevOps-Prozesse (z. B. CI/CD-Prinzipien für Security- und Compliance-Checks, GitLab Runner-Konzept in Spokes, GitLab CI/CD für CAF Landing Zones).

• Umsetzung von Zugriffskonzepten inkl. RBAC-Design und „Breaking-Glass“-Mechanismen (Notfallzugriffe) sowie Zertifikatsautomatisierung (ACME / step-ca).

• Erfolge:

• Einheitliches, auditierbares Governance- und Kontroll-Set für Azure geschaffen (Policies, Standards, Compliance-Mapping) und damit die Grundlage für skalierbare Cloud-Nutzung im regulierten Umfeld gelegt.

• Wiederholbare Automatisierung für Governance, Security und Kostenkontrolle etabliert (IaC + CI/CD), wodurch manuelle Aufwände und Umsetzungsrisiken reduziert wurden.

• Betriebs- und Entscheidungsfähigkeit über zentrale und dezentrale Einheiten hinweg verbessert (klarere Rollen, Verantwortlichkeiten, Eskalationspfade, Balance zwischen Autonomie und Konzernvorgaben).

• Signifikante Erhöhung der Compliance von Workloads bei Lift- und Shift-Migrationen.

• Eingesetzte Technologien:

• Microsoft Azure Policy, Custom Policies.

• Terraform, OpenTofu, Terragrunt.

• step-ca (ACME).

• Entra ID.

• Azure Firewall.

• Azure Networking, Hub-&-Spoke-Architektur.

• Azure vWAN (Evaluierung).

• Azure Front Door, Azure Application Gateway.

• Azure ExpressRoute.

• Azure Key Vault.

• NetBox.

• GitLab (on-premises).

• Eingesetzte Infrastruktur, Konzepte:

• Cloud Shared Responsibility Model.

• Hub-&-Spoke Connectivity / zentrale Shared Services (aus Hub-Spoke-Kontext).

• Zentrale Governance bei dezentraler Delivery (Business-Unit-Autonomie mit Guardrails).

• Eingesetzte Methoden:

• Scrum.

• Stakeholder-Management (C-Level bis Engineering).

• Cloud Governance, Azure Cloud Adoption Framework (CAF).

• DevOps, CI/CD.

• Kosten- und FinOps-Ansätze: Tagging-/Chargeback-Modelle, Budget-/Alert-Konzepte, Reserved Instances/Savings Plans vs. On-Demand-Szenarien, Sensitivitätsanalysen.

• RBAC, „Breaking Glass“-Konzepte.

• ACME / Zertifikatsautomatisierung.

• GitLab Runner-Konzept in Spokes, GitLab CI/CD Pipelines für CAF Landing Zones.

• Ausgangssituation: Wachsender Bedarf an datenschutzkonformen KI-Lösungen für Mandanten im KRITIS- und Mittelstandsumfeld, die sensible Medieninhalte (Audio, Video, Dokumente) analysieren müssen, ohne Daten an Public-Cloud-LLMs weiterzugeben.

• Aufgabe: Konzeption, Aufbau und sicherer Betrieb einer vollständig self-hosted AI-Infrastruktur inklusive eigenentwickelter Digital-Management-Plattform zur automatisierten Medienanalyse.

• Maßnahme: Architektur und Implementierung einer Multi-Tier-Plattform auf gehärteter Proxmox-Infrastruktur mit Frontend (Nuxt 3, Vue 3, TypeScript, Tailwind 4), Backend (Laravel 13, PHP 8.4, Sanctum), Datenhaltung (PostgreSQL 16, MongoDB 7), Caching/Queuing (Redis 7, Laravel Queue), AI-Worker (Python 3.11, Whisper, DeepFace, Librosa), Scheduling (Laravel Scheduler/Cron) und lokalen LLMs (Gemma, DeepSeek, Qwen, Mistral, LLaMA, Phi) über OpenWebUI mit segmentiertem Netzwerkzugriff, API-Hardening und Audit-Logging nach BSI-Empfehlungen.

• Ergebnis: Vollständig DSGVO-konforme, on-premises betriebene AI-Plattform ohne Datenabfluss an Dritte.

• Aufgabe: Gesamtverantwortung als externer Head of Cyber Security / CISO-as-a-Service für Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Verbesserung von ISMS nach ISO 27001, BSI-Grundschutz und NIS2.

• Maßnahme: Aufbau und Steuerung von Cyber Defense Centern (CDC) mit SOC-Operations, Integration von SIEM-Lösungen (Splunk, Graylog), Etablierung eines Risk-Based Vulnerability Managements (Qualys, Nessus, OpenVAS) und Durchführung regelmäßiger Infrastruktur-, Applikations- und physischer Penetrationstests.

• Ergebnis: Audit-Ready ISMS bei mehreren Mandanten und Reduktion kritischer Schwachstellen um 60 % innerhalb von 90 Tagen.

• Aufgabe: Konzeption und Durchführung von NIS2-Assessments und operative Umsetzungsfahrpläne für KRITIS-Betreiber.

• Maßnahme: Entwicklung eines Online-Assessment-Tools zur automatisierten Ermittlung individueller Schwächeprofile, operative Umsetzung von ISMS-Optimierung, Penetrationstests, Awareness-Programmen und GRC-Suite-Implementierung sowie C-Level-Präsentationen.

• Ergebnis: Beschleunigung des Beratungsprozesses um 50 % und erfolgreiche NIS2-Konformitätsvorbereitung mehrerer Mandanten.

• Aufgabe: Incident Commander für Krisenreaktion, Forensik und Business Recovery bei Ransomware-Angriffen und APT-Kampagnen.

• Maßnahme: Koordination mit LKA und BKA, forensische Analysen (OSForensics, Wireshark, Kali Linux), Umsetzung von Disaster-Recovery- und BCM-Strategien, Entwicklung von Reaktionsstrategien bei BTC-Erpressung.

• Ergebnis: 100 % Wiederherstellungsrate innerhalb definierter RTO-Fenster und nachhaltige Post-Incident-Sicherheitsarchitekturen.

• Maßnahme: Planung, Aufbau und Betrieb einer gehärteten Multi-VM-Infrastruktur (Proxmox, 15+ VMs) mit Web- und Mailservern, Graylog, OPNsense-Firewalls, CRM/ERP und LLM-Instanzen, Netzwerksegmentierung, DDoS-Mitigation, automatisiertem Patch-Management und Backup-Strategien.

• Ergebnis: > 99,5 % Verfügbarkeit über 20+ Jahre und null Kompromittierungen.

• Maßnahme: Konzeption koordinierter Phishing-Kampagnen in fünf Härtegraden, abgeleitete E-Learnings und Webinare im PDCA-Zyklus, Aufbau und Leitung von Red- und Blue-Teams.

• Ergebnis: Reduktion der Phishing-Klickrate von 35 % auf unter 5 % innerhalb von drei Kampagnenzyklen.

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

• Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.

• Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.

• Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.

• Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.

• Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.

Embedded Analytics & KI-gestützte BI

Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.

Entwicklung eines AI-Agenten mit Function/Tool Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.

Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.

Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.

Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID

• 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.

Entwicklung einer iOS-App für virtuelle Anprobe und Outfit-Vorschläge

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer mobilen Anwendung für personalisierte, fotorealistische Outfit-Vorschläge. Benutzer sollen eigene Fotos hochladen, Kleidungsstücke virtuell anprobieren und direkt kaufbare Produkte in den generierten Vorschlägen wiederfinden können.

• Konzeption und Umsetzung des Onboardings sowie des Foto-Uploads in der iOS-App
• Entwicklung der mobilen Anwendung mit Expo und React Native
• Implementierung eines Hono-/Node.js-Backends für Benutzer-, Produkt- und Generierungsprozesse
• Aufbau einer asynchronen Verarbeitungsstrecke mit BullMQ und Redis
• Anbindung von PostgreSQL/pgvector und S3 für Produkt-, Bild- und Generierungsdaten
• Integration von Gemini und OpenAI für Outfit-Generierung und Bildverarbeitung
• Umsetzung eines Creditsystems und Anbindung von RevenueCat
• Integration von Stripe Connect und Affiliate-Produktfeeds für direkt kaufbare Produkte

Label: TypeScript, React Native, Expo, Hono, Node.js, PostgreSQL/pgvector, BullMQ, Redis, S3, Gemini, OpenAI, RevenueCat, Stripe Connect, Docker

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.