27.10.2025 aktualisiert
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Software Engineer und Architect mit Fokus auf Microservices und DevOps
Zülpich, Deutschland
Weltweit
Master of Science in Computer ScienceSkills
Asp.NetJavaAnwendungsarchitekturArchitekturDatenbankenContinuous IntegrationVertragsmanagementData CentersIBM DB2DevopsWeb EntwicklungForecastingSkalierbarkeitJava Persistence APIJunitPythonPostgresqlMachine LearningOracle DatabasesSoftware ArchitecturePrometheusSasSoftwareentwicklungLagerverwaltungWebseitenOpenapiTestenSoftwareverteilungData ScienceOktaGrafanaSpringbootGitlabAngularJSKubernetesApache KafkaCucumber (Software)Microservices
Software-Entwicklung
Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung verteilter Microservice-Anwendungen mit Java 21, Spring Boot, Kafka/Kafka Streams, JPA, OpenAPI und Keycloak.
DevOps und CI/CD
Implementierung von CI/CD-Pipelines in GitLab, Kubernetes-Deployments via Helm und Entwicklung skalierbarer Rollout-Prozesse für Rechenzentren. Aufbau des Monitorings & Alertings mittels Prometheus/Grafana.
Softwarearchitektur
Gestaltung von Anwendungsarchitekturen, Konzeption komplexer Lager- und Logistiklösungen sowie Entwicklung teamübergreifender Architekturen für Kafka-basierte Anwendungen.
Data Science
Entwicklung von Machine Learning Modellen zur Prognose von Vertragsabschlüssen und Kündigungen mit Python und SAS Viya.
Web-Entwicklung
Erfahrung in der Entwicklung dynamischer Webseiten mit ASP.NET und Angular.
Datenbanken
Kenntnisse in verschiedenen Datenbanksystemen wie PostgreSQL, DB2 und Oracle Database.
Testing
Implementierung automatisierter Unit-, Integrations- und E2E-Tests mit JUnit und Cucumber.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Technische Gesamtverantwortung für die Entwicklung verteilter Microservice-Anwendungen, Gestaltung der Anwendungsarchitektur, Konzeption und Durchsetzung teamübergreifender Architekturen, Aufbau und Etablierung eines neuen Entwicklungsteams, technische Beratung des Product Owners, Verantwortung für DevOps-Themen.
Entwicklung verteilter Microservice-Anwendungen, Migration einer Legacy Web App, Einarbeitung neuer Teammitglieder, technische Beratung des Product Owners, Implementierung von CI/CD-Pipelines und Kubernetes-Deployments.
Entwicklung neuer Machine Learning Modelle, Data Engineering mit SAS Data Integration Studio, Inbetriebnahme von ML-Modellen, Optimierung des Feature-Auswahlprozesses, Entwicklung von Web-Scraping-Bots und einer internen Geokodierungs-Lösung.