Fullstack Entwicklung Angular, Typescript, C#, .NET, MS Azure

BayernAtlas ist die neue Anwendung des Bayerischen Landesamtes für Digitalisie-rung, Breitband und Vermessung und löst den BayernViewer ab. Von historischen Karten wie Katasteruraufnahme und Urpositionsblätter über aktuelle topographi-sche Karten, Parzellarkarte, Luftbilder bis zu Denkmalen, Überschwemmungsge-bieten, Geologie, Bebauungsplänen u.v.m. reicht das Angebot des BayernAtlas als Zugang zur ganzen Geodatenwelt Bayerns. Neue Funktionen und weitere Filter-möglichkeiten müssen in die Applikation integriert werden, um den wachsenden Anforderungen von öffentlichen und privaten Nutzern gerecht zu werden.
Teamgröße: 6 Entwickler

• Machbarkeitsstudie zur Evaluation der Implementierungsbasis wie z.B. der Sprachen (JS; Python) und möglichen Frameworks (z.B. Angular, Django), sowie allen anderen technisch relevanten Komponenten
• Neuimplementierung nach Machbarkeitsstudie des BayernAtlas ohne Framework, möglichst nur Javascript, HTML und CSS, keine Abhängigkeiten (Ausnahme: OpenLayers, lit-HTML, Chart.js)

• Vorgehen nach Scrum, enge Zusammenarbeit mit den Teammitgliedern, wie Designern und Entwicklern

• Open Source Entwicklung in VS-Code auf Linux Rechnern in München (Remote Zugang über PulseSecure)

•Sourcen auf GitHub und intern auf GitLab
• Dokumentation in Confluence, Aufgaben in Jira

• Fehlermanagement in Jira und auf Github

• Implementierung eines Höhenprofils mit Chart.js

• Implementierung einer Admin-Site zur Gruppierung von Karten über Drag and Drop

• Integration / Anzeige der Geodaten aus dem Backend (Postgres Daten über eine Java REST API) Mithilfe von OpenLayers und Chart.js
- Überprüfung der Komponenten mittels Playwright und Jasmin
Technologie:
JavaScript (ECMAScript 2023 (ES14)), HTML 5, CSS3, OpenLayers, lit-HTML, Chart.js, Git, Playwright, Jasmin

Die Plankorridor-App hilft Bahn-Mitarbeitern, Verspätungen durch regelbasierte Vorschläge zu minimieren. Die Abteilung für Betriebliche Anwendungen entwickelt eigenständig Webanwendungen, inklusive Hardwarekonfiguration und Frontend, basierend auf einer PostgreSQL-Datenbank mit mehreren Terabyte. Bisher wur-den Anwendungen mit AngularJS, Angular und Bootstrap umgesetzt, die für alle gängigen Endgeräte optimiert sind.
Systemübersicht:
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40 Datensätze / Sekunde
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Datenbankgröße: 6–8 TB (Tabellen bis 700 GB, >3 Mrd. Zeilen)
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1.700 Anwender, potenziell >17.000
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40 virtualisierte Server auf 12 Maschinen
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Eigenes VPN, 20 Zuliefer- und 50+ Abnehmersysteme
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Aufbau eines zusätzlichen HA-Clusters
Teamgröße: < 10 Entwickler
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Redesign einer Angular 6 / Node Applikation nach Angular 12 und NestJS
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Backend Unit Test in Jest, Frontend Tests mit Jasmine & Karma
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Architektur, Entwicklung und Testing von Frontendanwendungen für Web-Anwendungen bei der DB Netz AG
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Weiterentwicklung von bestehenden Weboberflächen die mit HTML, CSS und JavaScript in AngularJS, Angular 6+ sowie Boostrap realisiert sind
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Entwicklung von „Middlewaren“ basierend auf Typescript, Node.js, NestJS
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Anbindung von Vorsystemen an eine PostgreSQL-Datenbank
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Wichtiger Quellcode soll im Pairing entwickelt werden, d.h. ein interner und ein externer Entwickler entwickeln und arbeiten zusammen
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Dokumentation des entwickelten Codes als ausgeführten Text im Quell-code, der darüber von sachverständigen Dritten nachvollzogen werden kann. Für die Abnahme der Software durch die DB Netz IT sind entspre-chende Dokumente zu erstellen
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Präsentation der Arbeitsergebnisse im Projektteam
27.11.24 Norbert Klein Seite: 5
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Training der internen Mitarbeiter, damit diese die gebaute Software nach-vollziehen, weiterentwickeln und warten können
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Die Abnahme der Software erfolgt durch den Auftraggeber. Dabei wird u.a. geprüft, ob die Anforderungen erfüllt, die Software stabil und zuverlässig lauffähig ist und Störungen schnell behoben werden können
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Adressatengerechte Aufbereitung von Dokumentationsunterlagen in Deutsch erstellen
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Vorgehen nach Scrum
Technologie:
Angular 12 / TypeScript, Twitter-Bootstrap, NestJS, Swagger API, Jest, Jas-mine & Karma, HTML 5, SCSS, CSS3, PostgreSQL, Vue.js

Der Wunsch der Munich Re war es, neue Möglichkeiten in der Risikobewertung mit Hilfe eines Online-Tools zu nutzen. Bisher konnten standardisierte Informationen lediglich als Download abgerufen werden.
Die Datenbasis hierzu bilden: 

• Naturkatastrophen und andere geophysikalische Ereignisse seit 1980 ab
•             volkswirtschaftliche Daten wie Einkommensgruppen, Versicherungsdichte oder Sterblichkeitsraten bei Naturkatastrophen für jedes Land.

Seit 2017 nutzt die Anwendung die SAP in Memory Technologie HANA. Mit dieser Datenplattform werden komplexe Big Data Analytics Prozesse vereinfacht und beschleunigt. Dank der schnellen Datenverarbeitung und der neuen dynamischen Filterfunktionen können Versicherungen nun ihre Risikobestände mit bisher unerreichter Granularität untersuchen. Underwriting und Risk Management profitieren von schnelleren Analysen und genaueren Ergebnissen als Grundlage für die Prämienkalkulation, Risikoeinschätzung sowie für Profiling-Entscheidungen.  
Die Nutzer können jetzt Analysen nach ihren individuellen Bedürfnissen erstellen, um aussagekräftige und aktuelle Risikobewertungen durchführen zu können. So ist es nun möglich, Naturkatastrophen wie Erdbeben oder Überschwemmungen individuell zu analysieren. Filter- und Darstellungsfunktionen werden in diesem Tool stetig ausgebaut und weiterentwickelt. Die aktuelle Version bietet erweiterte Optionen für mehr Detailtiefe und rasche Erkenntnisse bei sehr großen Portfolios, alles mit extremer Geschwindigkeit.
Aufgaben:

• Redesign einer Angular.JS Applikation
• UX / UI Entwicklung einer Map-Applikation zur Daten-Visualisierung
• Unit Test in Jest, E2E Test mit Cypress.io
• Entwicklung eines Admin-Tools zur internen Pflege der Website mit Django
• Vorgehen nach Scrum im internationalen Team (8 MA), Meetings in Englisch

Angular 9 / Typescript, AutoREST API, Jest, Cypress.io, HTML 5, SCSS, CSS3, Azure DevOps Scrum, C#, .NET Core, SAP HANA, ODATA, Oracle, Winforms, WPF Django, Python