07.10.2025 aktualisiert


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Herr Schäfer hat über 10 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung.
Seit 2021 Fulltime. Seine bevorzugter Einsatzbereich ist die Backend-
Entwicklung für die JVM in Java und Kotlin sowie Design und
Implementierung von Schnittstellen und Systemintegration.
Im Frontend-Bereich ist er sowohl mit Java-Webframeworks versiert (Spring,
ZK, Vaadin), in der Android-Entwicklung als auch bei der Webentwicklung mit
Javascript und Typescript, Angular, Astro und VueJS.
Herr Schäfer bringt darüber hinaus umfassende Kenntnisse im Linux-Umfeld
mit. Er ist versiert im Scripting, kennt sich mit CI/CD-Lösungen aus (gitlab,
github) und hat Dev-Ops Pipelines mir Docker aufgebaut.
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Zuletzt hat er sich intensiv mit AI-Integrationen beschäftigt und dabei auch
Python Kenntnisse erworben.
Frameworks und Technologien
- Backend:
- Java: Spring, Spring Boot, JavaEE, JPA, Hibernate, MyBatis
- Javascript/Typescript: NodeJS, TypeORM
- Entwicklung und Dokumentation von REST- und SOAP-Schnittstellen
- Erfahrung mit Authentifizierungs- und Autorisierungskonzepten
- (OAuth2, OIDC, Keycloak)
- Frontend/Web:
- Java: ZK-Framework, Vaadin
- Javascript/Typescript: VueJS, Angular, Astro, Lit/WebComponents
- CSS3 / Sass, KTor
- Dev-Ops: Gitlab-CI, Github-Actions, Docker
- Mobile: native Android Apps und PWAs
- Datenbanken & Messaging:
- PostgreSQL, PGVector
- Erfahrung im Umgang mit Event-basierten Architekturen
- Security: OAuth, OIDC
- Schnittstellen & Integrationen:
- Entwicklung von Schnittstellen zwischen Backend-Systemen,
- Frontend-Anwendungen und externen Partnern
- Integration externer APIs wie Redmine, Jira, Google-Kalender, OpenAI
- sowie CRM Systemen (z.B. Microsoft Dynamics CRM)
- Erfahrung mit fachlichen Abstimmungen und API-Design über
- Teamgrenzen hinweg
- AI: OpenAI, Ollama, Huggingface Transformers, Langchain, Langchain4J, Spring AI, Github Copilot, Idea AI Assistant & Junie
- Objekt orientierte Entwicklung: UML
- Sonstiges: Apache-POI, Apache-FOP, Jasper Reports, XML / XSLT, SVG
- Tools
- Entwicklungsumgebung: Intellij IDEA, Android Studio, Visual Studio Code
- Code-Analyse, Qualitätssicherung: Checkstyle, Sonarcloud, PMD, Spotbugs
- Test: JUnit, Cucumber, Selenium
- Build Tools: Gradle, Maven, WebPack, Vite
- Versionskontrolle: Git, GitHub, GitLab
- Services: OpenAI, OpenStreetMap, Wikidata, Sipgate
- Projektmanagement: Jira, Confluence, Redmine
- AI-Tools: Github Copilot, JetBrains AI-Assistent
- Weitere Sprachen: Python, PHP, Bash
- Betriebssysteme: Linux, Android, Windows
Sprachen
DeutschMuttersprache
Projekthistorie
Web-Anwendung basierend auf Spring-Boot, zur Extraktion von
Informationen und der strukturierten Darstellung, mit fachlichem
Schwerpunkt in der Medizin für Arztbriefe und Gutachten.
Die Webanwendung kann Texte in verschiedenen Formaten einlesen und
verwendet dazu Docling für Textdokumente und Voxstral für gesprochene
Aufzeichnungen. Mithilfe einer KI werden die relevanten Informationen
extrahiert, strukturiert aufbereitet und ggf. übersetzt. Eine Web-UI dient
zur Steuerung und Endbearbeitung. Die Dokumente werden mit dem
gewünschten Briefkopf nach PDF oder Word exportiert. Dafür werden die
Tools Gotenberg und Pandoc verwendet.
Herr Schäfer hat in diesem Projekt die Transkription von gesprochenem
Text, die Erstellung von PDF und Word-Dokumenten implementiert. Er ist
zuständig für die Anbindung der diversen Tools per Docker und das
Aufsetzen der CI-CD Pipeline.
- Java, Spring Boot, Jhipster, JPA, Langchain4J
- Schnittstellen zu Gothenberg, Pandoc, Mistral
- Typescript, Angular
- Docker
- gitlab CI-CD
Bei diesem Projekt handelt es sich um eine Cloud-Anwendung zur
Aufarbeitung von kritischen Zwischenfällen und Beinahe-Unfälle im
klinischen Kontext.
Durch eine KI werden eingegangene Meldungen automatisch anonymisiert
und anschießend für die Analyse durch ein Expertenteam strukturiert und
grafisch aufbereitet.
Dabei werden geeignete Präventionsmaßnahmen vom System
vorgeschlagen und Abweichung von bestehenden Maßnahmen aufgezeigt.n
Herr Schäfer realisierte in diesem Projekt vor allem die automatisierte
Anonymisierung eingegangener Meldungen durch ein lokales KI-Modell für
„Named Entity Recognition“ mit einem nachgeschalteten lokalen LLM.
Weiterhin war Herr Schäfer in diesem Projekt für die CI-/CD-Pipeline
zuständig.
- Spring Boot
- Spring Security, JWT
- Java
- Langchain4J
- Huggingface
- Ollama
- Mistral
- JPA, PostgreSQL
- PG-Vector DB
- Angular, TypeScript
- Gitlab-CI-Pipeline
Die Android-App „SipGator“ ist eine Eigenentwicklung von fumiX für
Benutzer der Telefonieservices von Sipgate. Sie ist über den Google
Playstore zu erwerben und vereinfacht den Umgang mit mehreren
gebuchten Telefonnummern, geteilten Anruflisten und geteilten
Telefonbüchern.
Herr Schäfer hat diese Anwendung im 2-er Team mit entwickelt und seither
weiter gepflegt. Er hat dabei sein Kotlin Know-How eingebracht und die
Entwicklung weitgehend in dieser Sprache durchgeführt.
Eingesetzte Technologien / Verfahren:
• IntelliJ / Android-Studio
• Kotlin
• Java
• Android Material
• Gradle
• Rest-API-Client für Sipgate-API