23.10.2026 aktualisiert

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Full Stack Developer - Datenbankentwickler

Roding-Neubäu, Deutschland
Nur Remote
Abitur
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Profilanlagen

Referenzen-Christian-Mauerer.pdf

Über mich

Langjährige Erfahrung im Bereich der Software-, Datenbankentwicklung sowie Cloud-Computing, in den Bereich der Medizin und Energieversorgung.

Skills

OllamaBig DataDatenbankenMathlabQt Modeling Language (QML)Qt (Software)PL/SQLDevexpress
  • Entwicklungsumgebungen
  • Visual Studio .NET (2015, 2017, 2019, 2022, 2026)
  • InstallShield
  • DevExpress
  • PyCharm
  • DataGrip
  • pgAdmin
  • Mathlab
  • SQL-Server Management Studio
  • Qt Creator
  • Mathlab
  • Computer Vision Toolbox (Mathlab)
  • Image Processing Toolbox (Mathlab)

  • Programmiersprachen
  • C#
  • C++
  • Qt
  • QML
  • VB.Net
  • Visual Basic
  • SQL (T-SQL, Stored Procedure)
  • PL/SQL
  • Python
  • JavaScript
  • Typescript
  • VBA
  • LUA
  • JSON
  • XML

  • Datenbanken
  • MS SQL-Server (2014, 2016, 2017, 2019, 2022, 2026),
  • PostgreSQL (17.X, 18.1)
  • Oracle

  • Technologien
  • Windows
  • Mac
  • Ubuntu
  • FTP
  • HTTP
  • Microsoft Office 365,
  • Windows Server 2019, 2022,
  • Azure
  • Git Hub
  • DevOps
  • BigData
  • AI & Ollama

  • Zertifizierungen (Mitarbeit bei folgenden Zertifizierungen)
  • ISO 27001
  • BSI-C5
  • NIS-2

Erfahrung

Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2003

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischgut

Projekthistorie

Dokumentenanlyse mit eigens gehostetet KI

Banken und Finanzdienstleistungen

< 10 Mitarbeiter

Die Anforderung in diesem Projekt ist, Dokumente der Anwender im Finanzsektor zu analysieren, Bewerten und entsprechende Asset-Daten auszulesen.
Eine Verwendung von öffentlichen KI Modellen ist ausgeschlossen, da es sich um persönliche Finanzdaten handelt.
Die KI Modell laufen auf unseren eigenen Servern. Die Schnittstelle läuft über eine mit Python programmierte Anwendung.
Über entsprechende KI Modelle werden dann Daten der Assets ausgelesen und mit dem Image Processing Toolbox die gefundenen Daten auf Qualität und Position im Dokument bewertet. Denn es ist nicht nur wichtig, Daten zu finden, sondern auch genau zu wissen, welche Daten es sind und wo sich diese im Dokument befinden.

Aufgabenbereich:
  • Die Machbarkeit von eigens gehosteten KI Modellen beweisen
  • Leistung der KI Modelle bewerten und die Serveranforderung zu definieren
  • Beste KI Modell anhand der Anforderung auswählen
  • Anwendung programmieren, welche die Dokumente an die KI übergibt und entsprechende Asset-Daten abgreift
  • Qualität der Dokumente mit Computer Vision Toolbox ermitteln
  • Position und Qualität der gefunden Asset Daten mit Image Processing Toolbox bewerten.
  • Da wir auf die Daten nicht zugreifen können, müssen sich die KI Modell selbst auf Qualität überprüfen und Abweichungen uns mitteilen, so dass wir die Modell besser trainieren und optimieren können.
Angewandte Techniken:
  • Python
  • Ollama
  • KI Modell
  • Mathlab (Computer Vision Toolbox)
  • Mathlab (Image Processing Toolbox)

Auswertung Stromnetz - Strompreisberechnung

cematec

Internet und Informationstechnologie

< 10 Mitarbeiter

Hierbei handelt es sich um eine Datenbankbasierte Software mit welcher das deutsche Stromnetz ausgewertet wird. Mit dieser Software werden Strompreise anhand der Verfügbarkeit der Erneuerbaren Energien, in Verbindung mit Börsendaten berechnet um auf die schwankenden Strompreise reagieren zu können.

Mit dieser Software werden die Daten des deutschen Stromnetzes, welche von der Bundesnetzagentur zur Verfügung gestellt werden, eingelesen und ausgewertet.
Somit können folgende Parameter ermittelt werden:
  1. Erzeugung anhand der Kraftwerkstypen
  2. Residuallast im deutschen Stromnetz
  3. Importe und Exporte vom und zum europäischen Ausland
  4. Benötigte Speicher um Kraftwerke mit fossilen Brennstoffen ersetzen zu können.
  5. Abweichungen über die von den Wettermodellen basierenden Prognosen zur tatsächlichen Einspeisung.
  6. Mustererkennung anhand von verschiedenen KI-Modellen
  7. Strompreise
  8. Ermitteln von Anomalien basierend auf ML-Algorithmen

  1. Eingesetzte Techniken
  2. PostgreSQL
  3. Python
  4. DevExpress

BigData Energiekonzern

Energiekonzern

Energie, Wasser und Umwelt

>10.000 Mitarbeiter

Planung und Programmierung aller Funktionen um die Daten der SmartMeter und iMsys live aus dem deutschen Stromnetz aufzubereiten

Aufbau eines hoch sicheren DataCenters (BSI-Konform) zum Verarbeiten der Netzwerkdaten. Weiterhin werden weitere Daten von verschiedenen Rechenzentren geliefert. Alle diese Daten werden über eigens dazu entwickelte Programme eingelesen und aufbereitet, korreliert und über Reports exportiert, sowie in GIS-System visualisiert. Die Aufgabe dieses Portal ist es die Verfügbarkeit der einzelnen SmartMeter und iMsys in Bezug auf Onlinezeiten, Datenvolumen, Roaming und Ausfallzeigen zu analysieren und auszuwerten, sowie den deutschlandweiten Rollout der SMGWs anhand von Mobilfunkabdeckungen zu berechnen. Die Auswertung der Daten erfolgt in Echtzeit.
Da nun die Machbarkeitsstudie abgeschlossen ist, erfolgt der Umzug in das interne Rechenzentrum und wird in den Echtbetrieb überführt und steht somit dem gesamten Konzern zur Verfügung.

Aufgabenbereich:
  1. Aufbau der virtuellen Windows Server 2019, sowie Ubuntu-Servers
  2. Aufbau der Webservices zum Datenaustausch mit anderen Rechenzentren
  3. Aufbau des SQL-Servers, PostgreSQL sowie in-memory Datenbanken
  4. Permanente Performanceoptimierung der Aufbereitungsprozesse und der Datenbankabfragen.
  5. Entwickeln der Reporting Seiten unter ASPX und DevExpress
  6. Bidirektionale Synchronisation zwischen SQL-Server und PostreSQL
  7. Kafka
  8. Support

Angewandte Techniken:
  1. C#
  2. SQL-Server 2019
  3. PostrgeSQL (18.1)
  4. Python
  5. Azure
  6. Fortigate
  7. PowerShell
  8. SFTP
  9. DevExpress
  10. JavaScript

Entwickeln einer Implantatdatenbank für Chirurgen

Medizinbranche

Internet und Informationstechnologie

50-250 Mitarbeiter

Projektbeschreibung
Diese Software dient dem Chirurgen in der Klinik zum Planen und Simulieren von bevorstehenden medizinischen Operationen im Bereich der Orthopädie und Chirurgie in 3D, basierend auf CT Aufnahmen. Der Arzt hat somit die Möglichkeit eine Operation zu planen und das am besten passende Implantat automatisch auswählen zu lassen und kann sich dieses in das CT Bild einsetzen lassen.
Erstellen einer Planung und Förderantrag
Planen eines auf Azure basierenden Portals zum Erkennen von Krankheiten auf Basis von Machine Learning.
Aufgabenbereich:
• Erstellen der Implantatdatenbank für alle weltweit verfügbaren Implantate.
• Programmieren aller Stored Procedure für den Zugriff der Applikationen (Desktop und Azure) auf die Implantatinformationen und 3-Dimensionale Suche der Implantate anhand der Anatomie des Patienten
• Verteilen der Änderungen auf die Ärzte und Kliniken weltweit, basierend auf Azure
• Aufbau eines lernenden Algorithmus, welcher die Suchergebnisse der Stored Procedure anhand der Interaktion des Chirurgen optimiert und so die Suchergebnisse ständig verbessert.
• Konfigurieren der Azure Plattform mit hohen Sicherheitsanforderungen, da es sich hier um Patientendaten handelt und die DSGVO genau eingehalten werden muss.
• Leitung der Entwicklungsabteilung
• Leitung des Web-Teams
• Erstellen von Strategien für das Unternehmen im Bereich Künstlicher Intelligenz
Angewandte Techniken:
  1. C#
  2. Python
  3. SQL-Server 2014, 2017, 2022
  4. PostgreSQL
  5. Azure
  6. DevExpress

Dokumentenanlyse mit docling

Energie, Wasser und Umwelt

< 10 Mitarbeiter

Erstellen einer Anwendung, welche auf Basis von docling spezielle Dokumente erkennt, Daten ausliest und mit der Warenwirtschaft korreliert.
Die Anwendung ist in Python entwickelt und bietet die Möglichkeit anhand von Mustern die Erkennungsrate der gewünschten Daten zu verbessern.
Bei den Dokumenten handelt es sich um gescannte Dokumente von Baustellen, welche nicht gerade die Beste Qualität haben.

Softwareentwickler und Support für Rettungsleitstellen

Pharma und Medizintechnik

10-50 Mitarbeiter

Diese Software wird im Rettungswesen eingesetzt und muss 24/7 verfügbar sein. Es werden
hier Notfälle abgewickelt und je nach Situation entsprechende Rettungsmaßnahmen eingeleitet.

Aufgabenbereich:
  1. Entwickeln von Modulen zum Anpassen des SQL-Servers oder der Oracle Datenbank beim Kunden anhand der firmeninternen Masterdatenbank.
  2. Mergen von zur Verfügung gestellten Masterdaten mit Kundendaten
  3. Weiterentwicklung der Anwendung
  4. Aufbau eine bidirektionalen Synchronisationssystems auf Microsoft Azure, so dass Daten des Lieferanten und des Anwenders korreliert werden.
  5. Einrichten der Server und Datenbanken im Rechenzentrum der Rettungsleitstellen
  6. Support
Angewandte Techniken:
  1. C#
  2. SQL
  3. P-SQL
  4. SQL-Server 2014, SQL-Server 2016, SQL-Server 2017
  5. Oracle 12c
  6. WPF
  7. Windows Forms
  8. PowerShell
  9. Visual Studio 2019
  10. Entity Framework

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