Vuetify Experten in Deutschland

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

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

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Carbon-Footprint-Berechnungen 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-Funktionen

• 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% Budget-Einhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

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

• Product-Market-Fit für AI-Funktionen durch A/B-Testing und Analytics (60% höhere Adoptionsrate)

• 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.

• DTO-Klassengenerator: Eigenentwicklung eines Tools zur automatischen Generierung von Klassen, Funktionen und Methoden zur Nutzung in .NET Core Projekten auf Basis der SAP Business One Service Layer Metadaten
• E-Rechnungs-Import Add-On: Entwicklung eines SAP Business One Add-Ons / coresuite Moduls zum automatisierten Import von ZUGFeRD E-Rechnungen als Eingangsrechnungen – mit konfigurierbarem Mapping zur flexiblen Steuerung der Importlogik über vier Mapping-Typen (DIRECT, SQL, FIXED, EXPR). Das Add-On ist als lizenziertes Produkt für SAP Business One Kunden erhältlich.

Stack: SAP Business One, SAP Business One Service Layer, coresuite Country Package, C#

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.

• Die Billomat-API-Integration auf die InvoiceNinja-API migriert und so die Systemzuverlässigkeit für 1300 Nutzer um 33% verbessert.
• Eine ESLint-Konfiguration mit Husky und lint-staged eingerichtet, was zu 23% weniger Code-Review-Problemen und einer besseren Code-Konsistenz in 5 Repositories geführt hat.
• Teamprozesse durch die Verbesserung des Kanban-Workflows optimiert.
• Die Frontend-Performance optimiert, eine neue CI/CD-Pipeline aufgebaut und das Monitoring von AWS-Ressourcen implementiert, um die Zuverlässigkeit von Deployments und die Systembeobachtbarkeit zu stärken.

• Neue Benachrichtigungsplattform von Grund auf entwickelt und bestehende sowie geplante Services ersetzt
• Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration weiterer Bereiche

Tech-Stack:

• Daten: Scala 3, Apache Kafka, Python, Airflow, Astronomer
• Backend/Frontend: TypeScript, NestJS, Java, Spring Boot, Vue
• DevOps: AWS, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Kubernetes, Helm, ArgoCD

• Entwicklung einer Webkomponente für die Preiskommunikation von Fahrzeugen in einem internationalen Online-Shop.
• Ablösung einer alten Stencil-Komponente zur Schaffung einer modernen, flexiblen und wartbaren Komponente in Vue.js.
• Umsetzung länderspezifischer Darstellungen und Regelungen zur Einhaltung gesetzlicher Anforderungen.
• Einführung modaler Fenster und Tooltips zur Optimierung der Benutzerführung.
• Anpassung der Komponente für Desktop, Tablet und Mobilgeräte.
• Differenzierte Darstellung und Funktionen für Lager- und konfigurierbare Fahrzeuge sowie für Privat- und Geschäftskunden.
• Implementierung effizienter API-Calls und Caching-Mechanismen zur Steigerung der Performance.

• Entwicklung automatisierter Softwaretests (Unit-, Integrations-, Regressionstests und End-to-End-Tests).
• Eingesetzte Technologien: Playwright, Vitest, JavaScript, TypeScript, Vue3, Go, Laravel, REST API, CI/CD, Docker, Git, GitHub, Scrum, Jira.

• Softwareentwicklung
• Technische Konzeption von Softwarearchitektur und -design (Berücksichtigung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen)
• Frontend und Backend
• Refaktorisierungen
• Code-Reviews
• Unit Tests
• Automatisierte Integrationstests
• E2E-Tests

Global Identity Services (GIS) ist der Identity Provider für die Digital Services Platform (DSP). Die GIS sind für die Authentifizierung und Autorisierung von Endnutzern und anderen DSP-Diensten durch die Ausgabe von Security Tokens verantwortlich. Hierzu zählen:

• Verwaltung von Identitäten (z.B. Benutzerregistrierung, Passwortzurücksetzung und -änderung, Benutzerprofile)
• Verwaltung von Rollen und Berechtigungen
• Single Sign-On (SSO) über DSP-Dienste hinweg
• Verwaltung von OAuth-Ressourcen und Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGBs)

• Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
• Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
• Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
• Planung der Agentenorchestrierung
• Prototypenentwicklung- und Demonstration

Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux

• Entwicklung einer Web-Applikation für Pferdewetten
• Konvertierung der Komponenten in Script-Syntax

• Verantwortung für die Neuentwicklung einer Abrechnungs- und Prüfsoftware für Verordnungen (Rezepte), um E-Rezepte vollumfänglich auf Korrektheit (Inhalt, Rechnung) zu prüfen und auszuwerten

• System besteht aus mehreren Kontexten, die als Dienste (Docker-Container) ausgeführt werden:

• Überprüfung und Verarbeitung von Datenlieferungen via FTP und E-Mail

• Verwaltung von Rechnung, Clearings, Abschlägen und Absetzungen

• Verwaltung und Ausführung von Prüfregeln und Prüfmappen

• Auswertungen auf Basis von Metabase

• Developer Stack: Kotlin, Vue 3 / Vuetify 3, ANTLR, Spring Boot 3, REST-API, Gradle, Docker, GitLab, PostgreSQL, Kafka, Keycloak, Scrum, Grafana, Loki, Testcontainers, Prometheus

• Zwei-monatige Modernisierung der Management-UI für KI-gestützte Kameras
• Komplexe React-Anwendung auf Vue 3 mit Single-File-Komponenten umgeschrieben
• Aufbau der zentralen Architektur der Vue-Applikation und Konfiguration mit Vite, Pinia, Router, I18n, ESLint und Prettier
• Kundenspezifische Integration von Leaflet zur Darstellung von Erkennungszonen auf Bildern
• Unterstützung bei der Erweiterung des Backends und Anpassung der Authentifizierung