• Durch konsequentes Weiterentwicklung der Anwendung zusammen mit den Stakeholdern und Key-Usern konnte die Anwendung global im Konzern positioniert werden
• Umbau der Anwendung für einen globalen, länderübergreifenden Einsatz (multi-region, multi-language)
• vollständiges Refactoring der Codebase (clean code)
• Migration der Altdaten in eine moderne Struktur (Cleanup; Transformation; Enrichment)
• Oracle Performance Tuning (Partitioning; Table Statistics; Query Optimization; Datenmodell optimieren; Oracle spezifische Tuning-Mechanismen; Schema-Migrationen)
• Aufbei einer Monitoring-Umgebung (ELK stack / filebeat) für Logging / Analysis
• Aufbau eines zeitbasiertes, revisionssicheres Datenmodells (für Auditing / historische Abfragen / Vergleich verschiedener Zeitpunkt)
• Integration der Identity Provider (Microfocus, Microsoft Azure) 

• erfolgreiche Dekommisionierung der Altanwendung
• Wegfall von Lizenzkosten und Wartungsvertrag
• vollständige Kontrolle über die Betriebsabläufe
• Wettbewerbsvorteil durch reduzierte Produktionskosten und bessere Time-To-Market
• Aufbau einer Service-Broker Architektur auf Basis von Webservices
• Apache Kafka als Event Streaming Hub zur Koordination von Microservices
• Handling von verteilten Datenbanken und Transaktionen
• Anbindung neuer Microservices mit geringstmöglichen Aufwand
• dynamischer UI-Client zur Bearbeitung neuer Daten ohne Anpassungsaufwand
• Integration des Produkt Information System (PIM)
• Integration des Online-Shops
• Anbindung an die Produktionsfläche
• Nutzung von Container-Services 

• Dekommisionierung von Oracle Identity Management (end of life)
• Entwicklung einer modernen Ersatzlösung (green field)
• Beseitigung von Altlasten (technical debt durch OIM)
• Synchronisation der Personaldaten aus SAP HR
• Erkennung und Bereinigung von Datenfehlern bei der Erfassung und Bearbeitung
• Provisionierung von LDAP / Active Directory
• Provisionierung des Zugangsssystems für Gebäudesicherung (Siemens SIPORT)
• Provisionierung der Betriebsdatenbank (BDB)
• Provisionierung des Core Banking (Kordoba CORE24)
• Provisionierung des Document Management Systems (DOXIS)
• inkrementieller Sync mit geringer Latenz durch Verwendung eines Push-Modells
• regelmässiger Full-Sync für zusätzlichen Konsistenz und Recovery (= Auto-Repair)
• Synchronisation in Hin- und Rückrichtung (Soll / Ist-Abgleich) 

• Für das Identity-Management einer Direktbank wurde ein Service zur Provisionierung der Infrastruktur entwickelt - dieser löst eine proprietäre Schnittstelle ab
• Anbindung und Provisionierung von Active Directory (LDAP)
• Abgleich von SQL-Datenbanken mit Benutzerdaten
• Anbindung an Datenlieferanten (Import-Batches, IAM-Webanwendung)
• Kommunikation mit asynchronem Messaging
• Fokus auf hohe Zuverlässigkeit und Durchsatz 

• Planung und technische Umsetzung
• Management von APIs (Lifecycle, Security, Subscriptions, Publishing, Versioning, etc.)
• Verarbeitung von Backend-Calls über API Processor (Security, Traffic Monitoring, Hig Availability, Security, Load Balancing)
• Definition der APIs per OpenAPI v3 Spezifikat
• flexible Backend-Anbindung (Authentication, Connection Pooling, Request / Respons Streaming, Failover Handling)
• Anbindung der Firmen-Infrastruktur (Services, Users, Mainframe System)
• Horizontale Skalierung und Ausfallsicherheit (No Single Point of Failure, Shared State)
• Seamless migration von WSO2 API Identity Provider auf Eigenimplementierung (schrittweise im laufenden Betrieb)
• Testen in Container Images mit Docker Compose
• Deployment auf Windows / Cent OS (linux)
  

• Evaluieren von existierenden Lösungen (Ergebnis: Eigenimplementierung)
• Management von Clients (OAuth2, Single Sign On, Subscriptions, Permissions)
• Token Management (Access tokens, Refresh Tokens, Json Web Tokens (JWT), Consent Management, Token Revocations, Monitoring)
• Anbindung von PSD2 TPP Clients (AIS / PIS / PIIS) mit X.509 Client Certificates
• Ablösung des bestehenden WSO2 Identity Providers im laufenden Betrieb
• Deployment auf Windows und Cent OS (Linux)
• Einführen von Kotlin als Programmiersprache und Migration von Java Code
• Testen in Container Images mit Docker Compose
• Deployment auf Windows / Cent OS (linux)

• termintreue Umsetzung der PSD2-Schnittstelle
• Einhaltung der hohen Sicherheitsanforderungen
• Einhaltung der strengen Compliance-Regeln
• Umsetzen einer Identity Management Infrastruktur (OAuth2, OpenID Connect)
• Anbindung der Third Party Provider (TPP)
• Schaffung von robusten und hochsicheren Services (Verfügbarkeit 24/7)
• Integration der bestehenden Infrastruktur in die Abläufe (API-Endpunkte, IBM CICS)
• Versorgung der firmeninternen API-Schnittstellen
• Kommunikation mit Mainframe-Team zur Behebung von Problemen (IBM Z, zSeries)

• Beseitigung von Performance-Bottlenecks (insbesondere in Hibernate)
• Erweiterung des Systems zur Verwaltung von automatisierten Systemkonten
• Umsetzung interner Banken-Prozesse
• Migration von Wicket 7 auf Wicket 8
• Verbesserung der Test-Coverage und Testability

• erfolgreiches Klassifizieren von Transaktionen
• Aggregation von Informationen für den Kunden (z.B. Budget, Prognose)
• Anbindung eines Fintech-Service zur Klassifizierung der Transaktionen
• DSGVO-konforme Speicherung der Kundendaten
• Verwendung von Spring Boot 2 zur Bereitstellung von RESTful Services
• Anbindung an Core-Banking System per Apache Kafka
• Speicherung und Aggregation in Oracle Database 

• Bereitstellung einer Multibanking-Oberfläche für alle Konten
• Erweiterung der bankinternen Schnittstelle zu den Fremdkonten
• DSGVO-konforme Speicherung der Kundendaten
• Klassifizierung von Transaktionen
• Migration Spring Boot von 1.x auf 2.x; Clean Code; Refactoring

• gesteigerter Mehrwert und Attraktivität für Online-Kunden
• Steigerung der Usability
• Anbindung neuer Schnittstellen per REST
• Berücksichtigung von Lastverhältnissen (z.B. bei Zugriff auf Umgebungs-Systeme)
• Anwenden von Best Practices (clean code, test driven development, refactoring)

• Erarbeitung einer Lösung mit den Stakeholdern, hohe Zufriedenheit des Auftraggebers
• optimierte Suchergebnisse die den Umsatz deutlich verbessern, z.B. durch Promotion für die Hausmarke oder Artikeln mit mehr Rendite, besserer Verfügbarkeit
• Echtzeit-Suche ohne spürbare Wartezeit, beste User-Experience
• Echt-Aggregationen für die Darstellung von Produktdaten im Shop unter Berücksichtung von Verfügbarkeit, dadurch werden niemals leere Kategorien angezeit
• unscharfe Suche liefert auch bei Schreibfehlern gute Ergebnisse
• mehrsprachige Suche unter Berücksichtigung von Sprach-Eigenheiten
• teilweise weglassen von SQL-Abfragen weil die Elastic-Suche viel schneller ist, dadurch weniger Cloud-Kosten für die Datenbank
• sematische Optimierung für den Besuch durch Suchmaschinen
• sehr schnelle Antwortzeiten, dadurch ein hervorragendes Google-Ranking

technische Details:

• Findung der geeigneten Mechanismen zur Umsetzung (Score, Relevanz, Latenz bei LiveSuche, Aggregationen über Gruppen, Facetten, usw.), hohe Leistungsfähigkeit
• Unterstützung von Mehrsprachigkeit (Texte, Attribute, Währungen, Formattierungen, language fallback, natural language processing (NLP), word stemming)
• Synchronisation der SQL-Daten und des Suchindex mit geringer Latenz (inkrementielles Update); Full-Resync (periodisch, zum Vollabgleich), low-level change detection auf SQLEbene (trigger-based; inkl. Löschungen); Full-Rebuild (z.B. bei Schema-Änderungen)
• schnelle Antwortzeiten (ca. 2-40 ms für die Suche über ca. 1 Million Artikel und 40 Millionen Attribute, anhängig von den Suchparametern); deutliche positive Auswirkingen auf Ladezeiten und Google Page Speed Index
• Ähnlichkeitssuche (n-Gram, edge-Gram, prefix, fuzzy, Levenshtein-Damerau, Keyword Aggregations, Boosting, Mehrsprachigkeit, Stemming, TF-IDF vs. BM25; EnsembleTechniken)
• schnelle Autovervollständigung (auf Basis von Kategorie, Fahrzeug, Produkt) mit unscharfer Eingabe
• rasante Filterung über alle Artikel, Ermittlung aktiver Kategorien unter Berücksichtigung von Verfügbarkeit + aktueller Fahrzeugauswahl (5-40ms)
• Modifikation des Suchranking nach Auftraggeberkriterien (Top-Seller, Umsatzbringer, Produkte mit kurzer Lieferzeit) dadurch höherer Umsatz
• zahlreiche Filtermethoden + Aggregationen (Benachbarte Werte mit Proximity-Score; vonbis Abfragen; Unterelement von; z.B. Anzahl der Produkte je Kategorie unter Berücksichtigung von Kindkategorien, Alle Fahrzeuge einer bestimmen Gruppe, z.B. Model oder Antriebsart, und vieles mehr), viel Komfort für den Kunden
• Optimierung der Suchrelevanz entsprechend den Wünschen der Geschäftsleitung um die hauseigenen Produkte zu favorisieren 

• Beratung der Stakeholder und Erarbeitung der Features
• Definition der KPI Metriken / Zieldefinition
• datenschutzkonforme Analyse des Live-Traffic
• Echtzeitdarstellung der Analytics-Daten mit Elasticsearch + Kibana
• Provisionierung der Systemen (Data Warehouse, ERP, etc.)
• Logging von firmenweiten Events auf einem Event Bus (z.b. add to cart, exit site, convert to checkout, place order, ship packet, cancel order, etc.)
• Aggregation von User-Sessions / Conversions / cross-device tracking
• Verarbeitung großer Datenmengen als Event Streams
• Verarbeitung der Geo-Lokation (Tracking + Anwendungsverhalten + DoS-Erkennung

• Sicherstellen und Optimieren der Crawlability der Seite (geringer Seitentiefe, Berücksichtigung diverser Filterkriterien, etc.)
• Analyse von Analytics-Daten zur Verbesserung des Shops
• Vermeidung von Duplicate Content bei mehrsprachigen Seiten resp. Domains

• Findung der idealen Lösung in enger Kommunikation mit Fachseite
• Findung der geeigneten Mechanismen zur Umsetzung (Score, Relevanz, Latenz bei Live-Suche, Aggregationen über Gruppen, Facetten, usw.)
• Unterstützung von Mehrsprachigkeit (Texte, language fallback, natural language processing (NLP), word stemming)
• Synchronisation der SQL-Daten mit dem Suchindex in ca. 2 Sekunden (lambda-Architektur); Full-Resync (periodisch), Delta-Sync (je SQL change, row-based); Full-Rebuild (z.B. bei Schema-Änderungen)
• Suche wird explizit durch Besucher verwendet aber auch intern für den Seitenaufbau (schneller + kostengünstiger als die SQL-Datenbank (SAAS) in der Cloud)
• schnelle Antwortzeiten (meist 2-40 ms für die Suche über ca. 1.000.000+ Artikel, anhängig von den jeweiligen Parametern der Suche); dadurch zufriedene Kunden und
  gutes Ranking in Suchmaschinen
• Ähnlichkeitssuche (n-Gram, edge-Gram, prefix, fuzzy, Levenshtein-Damerau, Keyword Aggregations, Boosting, Mehrsprachigkeit, Stemming, TF-IDF vs. BM25)
• Autosuggest (auf Basis von Kategorie, Fahrzeug, Produkt)
• Filterung über alle Artikel, Ermittlung aktiver Kategorien unter Berücksichtigung von Verfügbarkeit + aktueller Fahrzeugauswahl (ganz und teilweise)
• Priorisierung der Suchergebnisse (Top-Seller, Umsatzbringer, Produkte mit kurzer Lieferzeit) ohne dabei die Suchkriterien zu ignorieren
• zahlreiche Filtermethoden + Aggregationen (Benachbarte Werte mit Proximity-Score; vonbis Abfragen; Unterelement von; , z.B. Anzahl der Produkte je Kategorie unter
  Berücksichtigung von Kindkategorien, Alle Fahrzeuge einer bestimmen Gruppe, z.B. Model oder Antriebsart, und vieles mehr)
• Optimierung der Suchrelevanz entsprechend den Wünschen der Geschäftsleitung

• Implementierung der Anwendungslogik (Data-Layer, Service, App); modularer, wartbarer Code; hohes Maß an Typsicherheit (auch in den Views); TypeScript (Codegenerierung für typsichere API-XHR-Calls von JavaScript an den Shop; hohe Refactoring-Sicherheit für
  schneller Anpassungen)
• Anbindung an die Suche (eigenes Unterprojekt)
• Mehrsprachigkeit des Shops auf allen Ebenen (Oberflächentexte HTML / JavaScript, Berücksichtigung der Browsersprache incl. Fallback, mehrsprachige Produktdaten und Suche); Unterstützung von verschiedenen Shop-Layouts für verschiedene Brands
• Caching-Layer (1st level in memory, 2nd level in NoSQL-Store; JSON-Serialisierung)
• massives Caching der gerenderten Views und Resourcen durch Frontend-Proxy (nginx); optimale Antwortzeiten, auch um DDoS-Attacken besser zu bewältigen
• Share nothing Architektur; no single point of failure; Horizontale Skalierung aller Komponenten (scale out)
• SQL Datenbank: In Production Code durch SQL Prozeduren (hohes Maß an Optimierung), Unit Testing mit Entity Framework (viele Freiheiten, geringer Testaufwand); viel Erfahrung mit Datenbank-Bottlenecks, Optimierung, Execution Plans
• Bundling der Anwendung erst mit gulp, später mit Webpack (obfuscation, optimization, SCSS to CSS, JavaScript Bundles, TypeScript to JavaScript, multi-layout CSS)
• Umsetzung der Views (Responsive Design, Semantic Markup wg. SEO, Rich Snippets, typesafe Razor Views); Integrieren von Designs von Medien-Agenturen
• Testing (Unit + Integration Testing, Continuous Integration + Test + Delivery mit Teamcity) ASP.NET MVC, ASP.NET Web API, C#, Redis, SQL Server, hand-crafted SQL

Neuimplementierung eines Synchronisationsdienst zum Abgleich der Shop-Daten in der Cloud mit den Stammdaten der Firma im lokalen Rechenzentrum

• Vorhalten und Abgleichen von operativen Daten in der Cloud (Microsoft Azure)
• automatisiertes Recovery & Installation neuerder Cloud-Daten aus den Firmendaten möglich
• effiziente Erkennung von Datenbankänderungen (Zeitstempel, trigger / event-based, Master-Master-Replikationskonflikte, Entities mit Abhängigkeiten auflösen, Race- Conditions, etc.)
• Datensynchronisation auf logischer Ebene (master-slave, master-master-Szenarien)
• Verteilen der multi-channel Daten auf die jeweiligen Synchronisationspartner (= Channel)
• Low-Level Implementierung auf TCP/IP-Ebene mit eigenem Serialisierungscode und ereignisbasiert System um maximale Performance zu erzielen
• Auto-Discovery der Peers und robustes, fehlertolerantes Verhalten
• Minimierung der benötigten Bandbreite / Maximierung des Durchsatzes
• fehlerresistentes Verhalten (Recovery / Replay)

• Refactoring des Code (Clean Code, Einführung einer Layer-Architektur); Erhöhung des Durchsatzes (über 1 Million eBay API-Calls pro Tag); Optimierung der ERP-Anbindung, Fehlertoleranz
• Schnittstellen: Orders von eBay abholen, Auktionen aktualisieren mit kurzer Latenz ( bei über 100.000 gleichzeitig laufenden Auktionen), Wettbewerbsanalyse, periodische
  Integritätsprüfungund Abgleich von Firmen-Stammdaten und laufenden eBay-Auktionen

• Aktualisierung der Verfügbarkeit von Set-Artikeln unter Berücksichtigung von Gewinnmarge, Kombinationsmöglichkeiten, technischen Einschränkungen, Abverkaufsreihenfolge zur Gewinnmaximierung und Sicherstellen kurzer Lieferzeiten
• Artikelanzahl ca. 800.000+ (auf Lager bzw. kurzfristig lieferbar)

• Refactoring der Codebasis (bessere Wartbarkeit, leichtere Migration zum neuen Shop); Performance Tuning (wg. schlecher Conversion Rate); Extraktion von Funktionalität in
  Microservices, Libraries + neuere Systeme; Fehlerbehebung; bessere Anbindung an externen Datenprovider (+ Caching)
• Ablösung / Neuimplementierung von Fremdmodulen (closed-source, 3rd party) im Rahmen der bevorstehenden Ablösung

Beratung zu und Weiterentwicklung an einer Intranet-Webanwendung zum Identy-Management der Mitarbeiter

• Zur firmeninternen Verwaltung von Rollen, Berechtigungen und Zugehörigkeit der Mitarbeiter wird eine datenbankgestützte Intranet-Anwendung eingesetzt. Neben der Provisionierung und dem Abgleich von Rechten auf die Umsysteme (Domain-Controller, LDAP, SAP, Datenbanken, usw.) wird Wert auf Reporting und Monitoring gelegt wie es insbesondere bei börsennotierten Unternehmen üblich ist
• Optimierung der Performance aufgrund der zahlreichen Berechtigungen und Anbindung der Umsysteme stellten besondere Herausforderungen dar. Auch eine hohe Codequalität war sehr wichtig da es eine offizielle Aufgabe der Abteilung darstellt, Best Practices an andere Abteilungen als Referenz herauszugeben und selbst vorzuleben.

• Telekommunikationsdienstleister: diverse Java-Adapter zur Anbindung an Message Queues (message driven middleware) + ABAP Application Server (business logic) per JCo zur Integration von SAP-Prozessen, Anbindung von Datenlieferanten, Qualitätsauswertungen

• Entwicklung und Änderung von ABAP-Bausteinen, Integration mit Java

• Die Besonderheiten der SAP-Umgebung müssen im Web benutzerfreundlich präsentiert werden. Die Verwaltung der User entspricht den SOXRichtlinien und erlaubt jederzeit eine Kontrolle der Abläufe durch externe SOX-Prüfer.
• Rollenbasierte Rechteverwaltung steuert den Zugriff auf die Funktionalität

z.B. Erstellen von Reports zur Migration von SM-Aufträgen, wegen fehlender BAPIFunktionalität auch unter Verwendung von Batch-Input, Erstellen von Auswertungen, Datenanalyse

Technologie: Eclipse, Java, SAP R3, ABAP, SAPGUI, SAP JCo, UML