12.08.2026 aktualisiert


Premiumkunde
nicht verfügbarinfo: nicht verfügbar bis 15.11.2026
Senior Software & Solution Architect / Backend & Cloud Engineer / AI Engineering
München, Deutschland
Weltweit
Diplomingenieur Elektrotechnik (FH), Schwerpunkt technische InformatikÜber mich
Software/Solution Java- und Plattform-Architekt (25+ Jahre) mit Schwerpunkt auf komplexen Backend-, Prozess- und Plattformlösungen mit Java, Spring Boot und modernen Integrationsarchitekturen. Anwendung von AI-Engineering/Agentic Engineering unter Einsatz verschiedener Produkte
Skills
OAuth 2.0KeycloakAI AgentsLLMOpenAIFlutterClean CodeJavaSpring SecurityAmazon Web ServicesAnwendungsarchitekturArchitektur-RahmenwerkAtlassian JiraBusiness Process Model And NotationBusiness Process Management
Software & Solution Architecture
- Architektur von Backend-, Cloud- und Integrationsplattformen
- Technische Zielbilder, Reviews, Architekturentscheidungen, Umsetzungssteuerung
- Abstimmung zwischen Fachbereich, Entwicklung, Security und Betrieb
Backend Engineering mit Java / Spring
- Java, Spring Boot, REST/OpenAPI, Microservices, PostgreSQL, Gradle/Maven
- API-Design, Integrationen, modulare Services, Clean Code, technische Qualität
- Kafka, Docker, OpenShift, Kubernetes und CI/CD-nahe Entwicklungsprozesse
Cloud & DevSecOps
- AWS Certified Solutions Architect – Associate & AWS Certified Developer – Associate
- AWS-Testumgebungen, Deployment-Strecken, S3/PostgreSQL-Integration, Security-Hardening
- OWASP DefectDojo, SonarQube, Jira, Grafana
Security Reporting & KPI Engineering
- Kundenspezifische KPI- und Reporting-Logik mit Java Spring und OpenAPI
- Risk Burndown, MTTR, SLA-Auswertungen sowie Team-, Produkt- und Management-Reports
- Security-/PKI-Hintergrund (X.509, CA/CRL, FIPS 140-2, OAuth 2.0, JWT, Keycloak)
BPM / Prozessplattformen
- Mehr als 10 Jahre Erfahrung mit BPMN, CMMN, DMN, Camunda und Flowable
- Prozessmodellierung, Anforderungsanalyse und Backend-Entwicklung im Finanzdienstleistungsumfeld
- Aufbau von Low-Code-Prozessplattformen und mandantenfähigen Lösungen
AI Engineering / Agentic Software Engineering
- LLM-/Agenten-nahe Architekturen und AI-gestützte Entwicklungsprozesse
- Claude und OpenAI für Architektur, Implementierung, Reviews, Refactoring, Tests, Doku
- On-Premise-LLM-Infrastruktur (LiteLLM, Ollama), MCP, KI-Enablement und Coaching
Methoden: Scrum, Kanban, Domain Driven Development, Model/Test Driven Development, Clean Code, arc42, Pair Programming.
Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (verhandlungssicher).
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Projekt: AI-Enablement, Claude-Schulung und On-Premise-LLM-Infrastruktur PoCs
Rolle: AI Enablement Consultant / Claude Coach / LLM Infrastructure Advisor
Teamgröße: 14
Projektbeschreibung: Konzeption und Durchführung von AI-Enablement-Maßnahmen für ein Team, inklusive Claude-Schulungen, Coaching-Formaten von Grundlagen bis Deep Dive sowie praxisnaher Einführung von Claude Code, Skills und Best Practices.
Erarbeitung von Setup-Empfehlungen für den Einsatz von Claude im Team- und Projektkontext, inklusive Teamkonfigurationen, Arbeitsweisen, Prompting-Standards und Governance-Aspekten.
Sichtung, Bewertung und Nutzung vorhandener On-Premise-Serverhardware für lokale LLM-Szenarien sowie Aufbau von Proofs of Concept zur Evaluierung verschiedener Open-Source-Modelle, Inferenz-Stacks und Integrationsszenarien.
Technologien: Claude Cowork, Claude Code, MCP, LiteLLM, Proxmox, Ollama, Open-Source-LLMs, OpenTelemetry, Jaeger, On-Premise-Serverhardware, Team-Konfigurationen, lokale LLM-Inferenz, OpenAI Codex für Schulungsmaterialerstellung
Methoden: AI-Enablement, Schulung und Coaching, Hands-on-Workshops, Best-Practice-Entwicklung, Anforderungsanalyse, technische Evaluierung, Architekturberatung, Proof of Concept, Tool- und Modellvergleich, Prototyping, Observability, Wissensaufbau im Team, Einführung standardisierter Arbeitsweisen
Projekt: KI-Agentenplattform
Rolle: Software & Solution Architect
Projektbeschreibung: Design, Konzeption und Umsetzung einer modularen KI-Agentenplattform mit Flutter-App, Next.js-Webfrontend und Spring-Boot-Backend.
Schwerpunkte waren Plattform-, Backend- und Cloud-Architektur, REST-API-Design, Authentifizierung, Datei- und Bundle-Verarbeitung, S3/PostgreSQL-Integration, AWS-Deployment, Security-Hardening und automatisierte Tests.
Fachlich umfasste die Lösung Voice-/Text-Interaktion, mehrere LLM-Provider, lokale KI-Ausführung auf dem Gerät, NLU-Pipeline, Skill-Ausführung, interaktive Chat-Karten, Marketplace-Katalog sowie Admin- und Moderationsfunktionen.
Die Umsetzung erfolgte mit Agentic-Engineering-Workflows auf Basis von Claude und OpenAI für Architektur, Implementierung, Reviews, Refactoring, Tests und Dokumentation.
Technologien: Flutter/Dart, Next.js, Java Spring Boot, Spring Security, Spring Data JPA, Lombok, Mockito, PostgreSQL, AWS, S3, REST/OpenAPI, LLM-Provider-Abstraktion (OpenAI, Mistral, OpenRouter, Langdock), Generative AI, ElevenLabs, NLP/NLU, Agentic Engineering, GitHub, Docker, Visual Studio Code, GitHub Copilot, Claude Code, OpenAI Codex, LiteLLM, lokale LLM-Inferenz
Methoden: Kanban, Agentic Engineering, AI Spec-Driven Development (SDD), Test Driven Development, Clean Code, arc42
Projekt: ASOC- und Vulnerability-Management-Testumgebung
Rolle: DevSecOps Engineer
Teamgröße: 2
Projektbeschreibung: Aufbau einer AWS-basierten DevSecOps-/ASOC-Testumgebung mit OWASP DefectDojo als zentralem Vulnerability-Management-System, umgesetzt als Pilot mit 1 angebundenen Repository und 6 Tool-Integrationen.
Schwerpunkte waren Cloud-Setup, DefectDojo-Konfiguration, SonarQube-Integration, Jira-Remediation-Workflows, Grafana-Dashboards sowie ein Java-Spring-Microservice mit OpenAPI zur kundenspezifischen KPI-Berechnung.
Abgebildet wurden Security- und Delivery-Kennzahlen wie offene Findings, Severity-Verteilung, Risk Burndown, MTTR, SLA-Einhaltung, Trendverläufe sowie Produkt- und Team-Auswertungen.
Technologien: AWS, OWASP DefectDojo, SonarQube, Jira, Grafana, Java Spring Boot, Spring Security, Spring Data JPA, Lombok, OpenAPI, GitHub, Docker, Visual Studio Code, GitHub Copilot
Methoden: Kanban, Domain Driven Development, Test Driven Development, Clean Code
Zertifikate
AWS Certified Solutions Architect
AWS2025
AWS Certified Developer - Associate
AWS2024