Experte in der Architektur von Cloud Projekten, insb. GCP
Aktualisiert am 29.06.2026
Profil
Mitarbeiter eines Dienstleisters
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.07.2026
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Skill-Profil eines fest angestellten Mitarbeiters des Dienstleisters
Deutsch
Muttersprache
Englisch
fließend

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+500km)
Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

5 Jahre 10 Monate
2020-09 - heute

Migration eines on-premise Applikationsserver

Cloud Migration Azure
Cloud Migration Azure
  • Migration eines on-premise Applikationsserver Azure mit dem Zielen Hochverfügbarkeit und Kostenminimierung
  • Provisionieren von virtuellen Maschinen in Azure
  • Provisionieren von managed Azure PaaS services (z.B. Azure Databases for MySQL)
  • Einführen von Monitor-Lösungen in Azure (Azure Monitor, Audit Logs, Log Analytics)
  • Erstellen einer dev, staging und prod Umgebung
Azure / Azure VMs / Azure SQL / Azure Monitoring
3D Visualisierungsfirma
3 Jahre
2023-08 - 2026-07

Optimierung und Erweiterung einer bestehenden Infrastruktur

Software Engineer Cloud: Google Cloud Run functions Google Cloud SQL Google Identity Platform ...
Software Engineer
Project Overview
Wartung, Optimierung und Erweiterung einer existierenden Cloud-Infrastrukturlandschaft. Sowie die Entwicklung einer Management UI, um alle maßgeschneiderten Lösungen vereint und vereinfacht dem Team zur Verfügung zu stellen.

Software Engineer
  • Pflege mehrer Cloudprojekte mittels Terraform
  • Analyse der bestehenden Infrastruktur und des Terraforms, Optimierungsvorschläge wurden dann per Jira mit dem Kunden abgesprochen und umgesetzt
  • Entwicklung und Wartung eigener Terraform-Modul um die verschiedenen Deployments zu vereinfachen und vereinheitlichen
  • Erweiterung der offiziellen internen Gitlab CI/CD Pipeline
  • Monitoring der Projekte über Splunk
  • Einbau des bereits existierenden Terraform-Moduls um die Daten aus der GCP nach Splunk zu transferieren
  • Splunk Dashboards entwickeln um alle benötigten Informationen zum Status der aktuellen Infrastruktur übersichtlich bereitzustellen (E-Mail Alerting inklusive)
  • Entwicklung von maßgeschneiderten Lösungen für die Thematiken Backup und Restore (in Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google BigQuery), sowie das steuern und verwalten des Google Dataproc Clusters inklusive der darin befindlichen Apps
  • Es wurden mehrere Cloud Run functions (ehem. Cloud Functions (gen2)) entwickelt und in gebündelte Module ausgelagert um die Funktionalitäten vereinfacht bereitzustellen
  • Die bereitgestellten Cloud Run functions beinhalteten Python Code der wiederum mit den API Endpoints der GCP kommunizierte um deren Funktionen zu erweitern
  • Eine Management UI um alle Funktionen möglichst leicht und vereinheitlicht zu nutzen wurde mit Angular entwickelt und in einem Cloud Run Service deployed
  • Das Login in die UI erfolgte über eine Azure Registered App (OAuth 2.0) und einem Check auf eine explizite Azure Gruppe (Microsoft Entra / ehem. AAD)
Cloud: Google Cloud Run functions Google Cloud SQL Google Identity Platform Google Cloud Storage Google Cloud Dataproc Google BigQuery Google Compute Engine Google Secret Manage Cloud: Azure Registered Apps Angular 18-19 Python 3.12 Jasmine Karma Nginx OAuth 2.0 REST Gitlab CI/CD Pipeline Docker Terraform Grafana Splunk CheckMK Jira JFrog
Banking
5 Monate
2023-03 - 2023-07

Neues Microservice-Modul für skalierbares Backend in der GCP

Software Engineer Cloud: Google Artifact Registry Google Cloud Function Google Cloud Run ...
Software Engineer
Project Overview
Es wurde ein neues, skalierbares Microservice-Modul mit NestJS für die Verwaltung von Versicherungsdaten entwickelt. Zudem wurde das bestehende Frontend mit Vue.js angepasst und durch umfassende Tests, Migrationsskripte und die Integration von Google Secret Manager und IAM Sicherheitsrichtlinien optimiert, um die Datenintegrität und den Betrieb langfristig zu gewährleisten.

Software Engineer
  • Entwicklung eines neuen separaten Backend-Moduls mit NestJS (TypeScript) zur Verwaltung von Versicherungen für Profile (Studenten) als Microservices
  • Als Vorbild sollte der bestehende Monolith (NestJS - TypeScript) genutzt werden, allerdings war das bestehende Datenmodell fehleranfällig und ineffizient, da die meisten Attribute nullable sein durften
  • Zum Aufbau und der Verwaltung des Datenbank Schemas wurde TypeORM verwendet
  • Aufbau eines neuen Repositorys für das Backend mit einer GitLab CI/CD Pipeline
  • Provisionierung der benötigten Infrastruktur (Google Cloud Run, Google Cloud Function) mittels Terraform
  • Versionsverwaltung mittels Git in GitLab, Branching nach dem GitLab Flow Modell, Konfiguration einer CI/CD Pipeline zum automatisierten ausrollen der Infrastruktur via Terraform 
  • Containerisieren des Backends via Docker, Speicherung der Artefakte in der Google Artifact Registry 
  • Verwaltung von Datenbank Secrets im Google Secret Manager über Terraform
  • Implementierung von automatisierten Tests mit dem Jest Framework
  • Entwicklung eines Migrationsskripts mit Go zum extrahieren von Personendaten aus der bestehenden Google Cloud SQL (PostgreSQL) in mehreren Batches und Überführung in die neue Datenstruktur und Datenbank
  • Deployment des Migrationsskripts als temporäre Google Cloud Function mit Berechtigungen auf die bestehende Datenbank und den neuen Google Cloud Run über einen Service Account (Google Identity and Access Management (GCP IAM))
  • Überprüfung der Datenintegrität und Konsistenz nach jeder Neuanlage, Protokollierung fehlerhafter Daten in einer temporären Tabelle in der Google Cloud SQL (PostgreSQL)
  • Anpassung und Erweiterung des bestehenden Vue.js (JavaScript) Frontends
  • Agiles Arbeiten nach Scrum, schreiben der Stories in Jira, Dokumentation in Confluence

Scrum
Cloud: Google Artifact Registry Google Cloud Function Google Cloud Run Google Cloud SQL Google Identity and Access Management (GCP IAM) Google Secret Manager TypeORM 0.3 TypeScript 5 Vue.js 3 NestJS 9 Go CICD Gitlab + Gitlab-Pipelines Docker Terraform Confluence Scrum
Bildungswesen
2 Monate
2023-01 - 2023-02

Optimierung eines veralteten Frontends

Software Engineer Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Run Google Cloud SQL ...
Software Engineer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der veralteten Frontend-Technologie, indem es das React-basierte Frontend auf Angular umstellte und die Bereitstellung über eine Bitbucket CI/CD-Pipeline automatisierte. Durch den Einsatz von Google Cloud Run, Docker und Nginx konnte die Anwendung effizient in der Cloud betrieben werden, während OAuth 2.0 und Google Identity Platform eine sichere Benutzerauthentifizierung für den Zugriff auf sensible Daten gewährleisteten.

Software Engineer
  • Altes React Frontend neu konzipieren mit Angular
  • Eine passende Bitbucket Pipeline zum deployen in die GCP als Google Cloud Run mittels Docker und für das lokale ausführen einen Nginx
  • Per REST Endpoints der jeweiligen Microervices können die Daten manipuliert und aus der Cloud SQL (PostgreSQL) abgerufen werden
  • Ebenfalls sollte die Applikation nur mit einem gültigen und freigeschalteten Google Account verwenden werden, da dort sensible Daten abgerufen sowie verwaltet werden können (mittels Google Identity Platform - OAuth 2.0) 
  • Provisionierung der Infrastruktur (Cloud Run, Service Account und Berechtigungen) auf verschiedenen Stages via Terraform
  • Anbinden an das Grafana Dashboard zur übersichtlichen Visualisierung des Monitorings
  • Implementierung der Unit Tests mit Karma und Jasmine, sowie E2E Tests mit Protractor
Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Run Google Cloud SQL Google Identity Platform Google Secret Manager Google SSO PostgreSQL 14 Angular 14 TypeScript 5 Go (16-19) Jasmine Karma Nginx OAuth 2.0 Protractor React 16 REST Bitbucket Pipeline Docker Terraform Grafana
Logistik
10 Monate
2022-03 - 2022-12

Optimierte Microservices-Architektur auf Google Cloud

Software Engineer Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Pub/Sub Google Cloud SQL ...
Software Engineer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Flexibilität einer bestehenden monolithischen Architektur, indem es Java (Spring Boot) Microservices optimierte und in eine Cloud-native Infrastruktur migrierte. Durch die Integration von Google Cloud Technologien wie Cloud Functions, Cloud Run und Pub/Sub sowie die Automatisierung von Berechtigungs- und Infrastrukturmanagement mit Terraform, konnte eine leistungsfähigere, skalierbare und effizientere Systemlandschaft geschaffen werden.

Software Engineer
  • Pflege und Verbesserung bestehender Java (Spring Boot) Microservices: Hierbei wurde die Funktionsfähigkeit der Services sichergestellt, deren Leistung optimiert und an neue Anforderungen angepasst
  • Integration von REST-APIs für die Kommunikation zwischen den Microservices
  • Dekomposition monolithischer Architekturen durch Migration in Google Cloud Functions (Golang)
  • Verwaltung von Berechtigungen durch Terraform
  • Anlegen der Service Accounts, einzelne Infrastrukturelemente (wie z.B.: Google Cloud Runs, Google Cloud Functions, Google Cloud Pub/Sub), CMEKs, Secret Verwaltung
  • Verwendung von Queueing-Systemen Pub/Sub Topics für asynchrone Verarbeitung und Skalierbarkeit
  • Entwicklung und Implementierung neuer Funktionen in den Anwendungen, um die Benutzerfreundlichkeit und die Gesamtleistung zu verbessern
  • Nutzung von GCP-Technologien wie Google Cloud Run, Google Cloud Function, und Google Cloud Scheduler, um ein effizienteres und skalierbares System zu schaffen
  • Konfiguration von Grafana Dashboards zur übersichtlichen Visualisierung des Monitorings, sowie Alerting in Problemsituationen
  • Datenbanksysteme Google Cloud SQL für die Verwaltung und Speicherung von Daten 
  • Verwendung von CI/CD Pipelines mittels Bitbucket für die automatisierte Überprüfung und Bereitstellung von Codeänderungen
Scrum
Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Pub/Sub Google Cloud SQL Google Scheduler Google Secret Manager Google SSO CMEK Java (8-17) Spring Boot 5 Go (16-19) Bitbucket Pipeline Docker Terraform Grafana Scrum
Logistik
9 Monate
2021-06 - 2022-02

Erstellung einer Infrastruktur für effizientes Onboarding neuer Projekte

Azure Cloud & DevOps Engineer Cloud: Azure Azure Active Directory (AAD) Azure App Registration ...
Azure Cloud & DevOps Engineer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der komplexen und zeitintensiven Verwaltung von Azure-Infrastrukturen, indem es Azure Landing Zones implementierte und die Erstellung sowie Verwaltung von Abonnements automatisierte. Durch die Entwicklung einer Web-Anwendung zur Generierung von Konfigurationsdateien und die Integration von Terraform, Azure Active Directory sowie Azure Key Vault wurde der Onboarding-Prozess für neue Projekte optimiert und eine sichere, skalierbare Infrastruktur bereitgestellt.

Azure Cloud & DevOps Engineer
  • Implementierung und Gestaltung von Azure Landing Zones
  • Automatisierung von Abonnements (Erstellung, Verwaltung) und Projekt-Onboarding mit Hilfe von Terraform
  • Entwicklung einer Web-Anwendung mit Angular und C# zur Erstellung von Konfigurationsdateien (JSON) für neue Azure Landing Zones
  • Gestaltung und Implementierung der REST APIs
  • Entwicklung von Zugriffsverwaltung mit Hilfe von Azure Active Directory, JSON Web Tokens und OAuth 2.0
  • Integration von Azure Registration mit Azure Key Vault für Secret Management
  • Entwicklung von Azure DevOps CI/CD Pipelines zum bauen von Docker Images
  • Deployment der Anwendung auf Azure App Service mit Hilfe von Docker Compose
  • Verwendung von Git für Code-Versionierung
  • Entwicklung von Terraform-Skripten für die grundlegende Konfiguration (Policies, IAM, Kostenmanagement) neuer Abonnements

Cloud: Azure Azure Active Directory (AAD) Azure App Registration Azure AppService Azure AppService Plan Azure Container Registration Azure DevOps Azure Key Vault Angular 12-13 C# 9 JSON Web Tokens Nginx Node.js 10 OAuth 2.0 REST Docker Docker Compose Terraform
Automobilindustrie - DAX Konzern
5 Monate
2021-01 - 2021-05

Entwicklung einer Webanwendung inklusive des Deployments

GCP Developer Cloud: Google Cloud Logging Google Cloud Platform Google Cloud Run ...
GCP Developer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der ineffizienten und fehleranfälligen Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur, indem es eine automatisierte CI/CD-Pipeline auf der Google Cloud Platform (GCP) implementierte. Durch den Einsatz von Terraform-Skripten und GitLab CI/CD für die Infrastruktur- und Anwendungsbereitstellung, einschließlich Docker-Images und Google Cloud Run, konnte die Bereitstellung erheblich beschleunigt und die Wartung vereinfacht werden.

GCP Developer
  • Entwicklung einer Webanwendung auf der Google Cloud Platform mit Angular und Python
  • Bereitstellung von Terraform-Skripten mit Hilfe von GitLab CI/CD für die Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur in Entwicklungs- und Produktionsprojekten in der GCP
  • Entwicklung einer GitLab CI/CD-Pipeline für die Bereitstellung des Angular Frontends in ein Google Cloud Storage (Bucket)
  • Entwicklung einer GitLab CI/CD-Pipeline zum Erstellen von Docker Images, zur Persistierung im Google Container Registry und zur Bereitstellung auf Google Cloud Run
  • Verwendung von Google Cloud Logging zur Protokollierung und Überwachung der Anwendung

Cloud: Google Cloud Logging Google Cloud Platform Google Cloud Run Google Cloud Storage (Bucket) Google Container Registry Google Load Balancer Angular 11 Python 3.7 Gitlab CI/CD Docker Terraform
Automobilindustrie - DAX Konzern
10 Monate
2020-03 - 2020-12

Entwicklung einer Microservice-Landschaft mit Frontend

Full Stack Developer - Java Developer Cloud: Azure Azure DevOps Angular 8 Java 11 Ansible ...
Full Stack Developer - Java Developer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der manuellen und fehleranfälligen Bereitstellung sowie der unzureichenden Skalierbarkeit, indem es eine moderne Microservice-Architektur mit Java (SpringBoot) und Angular entwickelte und die CI/CD-Prozesse mit Azure DevOps automatisierte. Durch die Integration von Azure Cloud-Diensten wie Azure Container Registry, Azure VMs und Azure SQL Database sowie der Automatisierung der Infrastruktur mit Kubernetes, Terraform und Ansible konnte die Infrastruktur effizient skaliert, die Bereitstellung beschleunigt und der operative Aufwand minimiert werden.

Java Developer
  • Entwicklung von Java (SpringBoot) Microservices und Frontend-Anwendungen mit Angular
  • Automatisierung der CI/CD - und DevOps-Prozesse mit Azure DevOps unter Anwendung von Build-, Test- und Deployment-Stufen
  • Einrichtung von Cloud-Infrastrukturen in Azure: Azure Container Registry, Azure Virtual Machines (VMs), Azure Container Instances, Azure SQL Database
  • Automatisierte Infrastruktureinrichtung mit Infrastructure as Code (IaC) mit Kubernetes, Terraform und Ansible

Cloud: Azure Azure DevOps Angular 8 Java 11 Ansible Docker Kubernetes Terraform
Automotive
8 Monate
2019-07 - 2020-02

Azure-Migration einer On-Premise-Anwendung

Azure Architect Cloud: Azure Azure Database for MySQL Azure PaaS ...
Azure Architect
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der unzureichenden Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und hohen Betriebskosten eines On-Premise-Anwendungsservers, indem es eine Migration nach Azure durchführte. Durch den Einsatz von Azure Virtual Machines, Azure Scale Sets und Platform-as-a-Service (PaaS)-Diensten wie Azure Database for MySQL konnten nicht nur die Betriebskosten optimiert, sondern auch die Verfügbarkeit und Flexibilität der Anwendung deutlich erhöht werden. Dies ermöglichte eine bessere Skalierung und reduzierte den betrieblichen Aufwand für die Infrastrukturverwaltung.

Azure Architect
  • Die Migration eines On-Premise-Anwendungsservers nach Azure mit dem Ziel, eine hohe Verfügbarkeit und Kostenoptimierung zu gewährleisten
  • Bereitstellung von virtuellen Maschinen unter Verwendung von Technologien wie Azure Virtual Machines und Azure Scale Sets - dadurch kann die Anwendung in der Cloud ausgeführt werden, sowie von der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Azure profitieren
  • Bereitstellung von verwalteten Azure Platform-as-a-Service (PaaS)-Diensten, wie Azure Database for MySQL - dadurch entfällt die Notwendigkeit, die Infrastruktur zu verwalten, und der mit dem Betrieb von Datenbanken verbundene betriebliche Aufwand wird reduziert
  • Die Migration des On-Premise-Anwendungsservers zu Azure soll Unternehmen dabei helfen, ihre Ziele hinsichtlich Hochverfügbarkeit, Kostenoptimierung und verbessertem Anwendungsmanagement zu erreichen

Cloud: Azure Azure Database for MySQL Azure PaaS Azure Scale Sets Azure Virtual Machines (VMs)
Software
1 Jahr 1 Monat
2018-06 - 2019-06

Rollenbasiertes Zugriffssystem mit JWT und REST

Azure Architect Cloud: Azure Active Directory (AAD) Azure DevOps Angular 6-8 Java 11 ...
Azure Architect
Project Overview
Das Projekt entwickelte ein sicheres und skalierbares Back-End-System mit JWT-Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle für interne Anwendungen. Durch die Integration von Azure Active Directory (AAD) und Automatisierung von REST-APIs und Infrastruktur wurde eine effiziente Benutzerverwaltung erreicht, die die Sicherheit und Flexibilität des Systems erhöht.

Azure Architect
  • Entwicklung eines Java Back-End-Systems für den internen Login und die Benutzerverwaltung
  • Verwendung eines JWT in einem HTTP-only Cookie für die Authentifizierung
  • Entwicklung des Frontends mit Angular und Angular Material
  • Design und Implementierung der Rollenverwaltung mittels Azure Active Directory (AAD)
  • Schnittstelle zu einer Datenbank zur Abfrage der Benutzerrollen - jede Rolle hat unterschiedliche Rechte und Zugriffsberechtigungen im System
  • Entwicklung von REST-APIs und Schnittstellen für die Backend-Kommunikation
  • SQL-Datenbankentwicklung von verschiedenen Tabellen zur Speicherung von Benutzerdaten
  • JUnit-Tests für die Testabdeckung der gesamten Anwendung
  • Git-Code-Management und CI/CD mit Azure DevOps zur Automatisierung der Bereitstellung der Anwendung in verschiedenen Zielumgebungen
  • Automatisierte Infrastruktureinrichtung mit Terraform und Ansible



Java Java Swing SQLite Full Stack Development
Cloud: Azure Active Directory (AAD) Azure DevOps Angular 6-8 Java 11 JUnit REST-APIs SQL Git Ansible Terraform
Bahnzulieferer

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung, GPB Berlin

Schwerpunkte

  • Anwendungsentwicklung mit Java
  • Datenbanksysteme

ZERTIFIKATE

  • Azure Developer Certificate (in Arbeit)
  • 98-366: Microsoft Technology Associate: Networking Fundamentals
  • Open HPI - IPv6 in modernen Netzwerken
  • 98-364: Microsoft Technology Associate: Database Fundamentals
  • Open HPI - IT-Recht für Software-Entwickler

Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Angular
Azure
CICD
Datenbanken
Full Stack Development
Java
Linux
Python

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Angular
Azure
C#
Docker
Git
Java
JavaScript
Linux
MariaDB
MySQL
PHP
SQLite

Entwicklung eines eigenen open-source Projektmanagement Tools

  • Implementierung eines Zeitmanagementsystems für Mitarbeiter
  • Organisation und Tracking der Tasks von Mitarbeiter und Teams
  • Backend entwickelt mit PHP Laravel und SQLite

Einsatzorte

Einsatzorte

Berlin (+500km)
Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

5 Jahre 10 Monate
2020-09 - heute

Migration eines on-premise Applikationsserver

Cloud Migration Azure
Cloud Migration Azure
  • Migration eines on-premise Applikationsserver Azure mit dem Zielen Hochverfügbarkeit und Kostenminimierung
  • Provisionieren von virtuellen Maschinen in Azure
  • Provisionieren von managed Azure PaaS services (z.B. Azure Databases for MySQL)
  • Einführen von Monitor-Lösungen in Azure (Azure Monitor, Audit Logs, Log Analytics)
  • Erstellen einer dev, staging und prod Umgebung
Azure / Azure VMs / Azure SQL / Azure Monitoring
3D Visualisierungsfirma
3 Jahre
2023-08 - 2026-07

Optimierung und Erweiterung einer bestehenden Infrastruktur

Software Engineer Cloud: Google Cloud Run functions Google Cloud SQL Google Identity Platform ...
Software Engineer
Project Overview
Wartung, Optimierung und Erweiterung einer existierenden Cloud-Infrastrukturlandschaft. Sowie die Entwicklung einer Management UI, um alle maßgeschneiderten Lösungen vereint und vereinfacht dem Team zur Verfügung zu stellen.

Software Engineer
  • Pflege mehrer Cloudprojekte mittels Terraform
  • Analyse der bestehenden Infrastruktur und des Terraforms, Optimierungsvorschläge wurden dann per Jira mit dem Kunden abgesprochen und umgesetzt
  • Entwicklung und Wartung eigener Terraform-Modul um die verschiedenen Deployments zu vereinfachen und vereinheitlichen
  • Erweiterung der offiziellen internen Gitlab CI/CD Pipeline
  • Monitoring der Projekte über Splunk
  • Einbau des bereits existierenden Terraform-Moduls um die Daten aus der GCP nach Splunk zu transferieren
  • Splunk Dashboards entwickeln um alle benötigten Informationen zum Status der aktuellen Infrastruktur übersichtlich bereitzustellen (E-Mail Alerting inklusive)
  • Entwicklung von maßgeschneiderten Lösungen für die Thematiken Backup und Restore (in Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google BigQuery), sowie das steuern und verwalten des Google Dataproc Clusters inklusive der darin befindlichen Apps
  • Es wurden mehrere Cloud Run functions (ehem. Cloud Functions (gen2)) entwickelt und in gebündelte Module ausgelagert um die Funktionalitäten vereinfacht bereitzustellen
  • Die bereitgestellten Cloud Run functions beinhalteten Python Code der wiederum mit den API Endpoints der GCP kommunizierte um deren Funktionen zu erweitern
  • Eine Management UI um alle Funktionen möglichst leicht und vereinheitlicht zu nutzen wurde mit Angular entwickelt und in einem Cloud Run Service deployed
  • Das Login in die UI erfolgte über eine Azure Registered App (OAuth 2.0) und einem Check auf eine explizite Azure Gruppe (Microsoft Entra / ehem. AAD)
Cloud: Google Cloud Run functions Google Cloud SQL Google Identity Platform Google Cloud Storage Google Cloud Dataproc Google BigQuery Google Compute Engine Google Secret Manage Cloud: Azure Registered Apps Angular 18-19 Python 3.12 Jasmine Karma Nginx OAuth 2.0 REST Gitlab CI/CD Pipeline Docker Terraform Grafana Splunk CheckMK Jira JFrog
Banking
5 Monate
2023-03 - 2023-07

Neues Microservice-Modul für skalierbares Backend in der GCP

Software Engineer Cloud: Google Artifact Registry Google Cloud Function Google Cloud Run ...
Software Engineer
Project Overview
Es wurde ein neues, skalierbares Microservice-Modul mit NestJS für die Verwaltung von Versicherungsdaten entwickelt. Zudem wurde das bestehende Frontend mit Vue.js angepasst und durch umfassende Tests, Migrationsskripte und die Integration von Google Secret Manager und IAM Sicherheitsrichtlinien optimiert, um die Datenintegrität und den Betrieb langfristig zu gewährleisten.

Software Engineer
  • Entwicklung eines neuen separaten Backend-Moduls mit NestJS (TypeScript) zur Verwaltung von Versicherungen für Profile (Studenten) als Microservices
  • Als Vorbild sollte der bestehende Monolith (NestJS - TypeScript) genutzt werden, allerdings war das bestehende Datenmodell fehleranfällig und ineffizient, da die meisten Attribute nullable sein durften
  • Zum Aufbau und der Verwaltung des Datenbank Schemas wurde TypeORM verwendet
  • Aufbau eines neuen Repositorys für das Backend mit einer GitLab CI/CD Pipeline
  • Provisionierung der benötigten Infrastruktur (Google Cloud Run, Google Cloud Function) mittels Terraform
  • Versionsverwaltung mittels Git in GitLab, Branching nach dem GitLab Flow Modell, Konfiguration einer CI/CD Pipeline zum automatisierten ausrollen der Infrastruktur via Terraform 
  • Containerisieren des Backends via Docker, Speicherung der Artefakte in der Google Artifact Registry 
  • Verwaltung von Datenbank Secrets im Google Secret Manager über Terraform
  • Implementierung von automatisierten Tests mit dem Jest Framework
  • Entwicklung eines Migrationsskripts mit Go zum extrahieren von Personendaten aus der bestehenden Google Cloud SQL (PostgreSQL) in mehreren Batches und Überführung in die neue Datenstruktur und Datenbank
  • Deployment des Migrationsskripts als temporäre Google Cloud Function mit Berechtigungen auf die bestehende Datenbank und den neuen Google Cloud Run über einen Service Account (Google Identity and Access Management (GCP IAM))
  • Überprüfung der Datenintegrität und Konsistenz nach jeder Neuanlage, Protokollierung fehlerhafter Daten in einer temporären Tabelle in der Google Cloud SQL (PostgreSQL)
  • Anpassung und Erweiterung des bestehenden Vue.js (JavaScript) Frontends
  • Agiles Arbeiten nach Scrum, schreiben der Stories in Jira, Dokumentation in Confluence

Scrum
Cloud: Google Artifact Registry Google Cloud Function Google Cloud Run Google Cloud SQL Google Identity and Access Management (GCP IAM) Google Secret Manager TypeORM 0.3 TypeScript 5 Vue.js 3 NestJS 9 Go CICD Gitlab + Gitlab-Pipelines Docker Terraform Confluence Scrum
Bildungswesen
2 Monate
2023-01 - 2023-02

Optimierung eines veralteten Frontends

Software Engineer Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Run Google Cloud SQL ...
Software Engineer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der veralteten Frontend-Technologie, indem es das React-basierte Frontend auf Angular umstellte und die Bereitstellung über eine Bitbucket CI/CD-Pipeline automatisierte. Durch den Einsatz von Google Cloud Run, Docker und Nginx konnte die Anwendung effizient in der Cloud betrieben werden, während OAuth 2.0 und Google Identity Platform eine sichere Benutzerauthentifizierung für den Zugriff auf sensible Daten gewährleisteten.

Software Engineer
  • Altes React Frontend neu konzipieren mit Angular
  • Eine passende Bitbucket Pipeline zum deployen in die GCP als Google Cloud Run mittels Docker und für das lokale ausführen einen Nginx
  • Per REST Endpoints der jeweiligen Microervices können die Daten manipuliert und aus der Cloud SQL (PostgreSQL) abgerufen werden
  • Ebenfalls sollte die Applikation nur mit einem gültigen und freigeschalteten Google Account verwenden werden, da dort sensible Daten abgerufen sowie verwaltet werden können (mittels Google Identity Platform - OAuth 2.0) 
  • Provisionierung der Infrastruktur (Cloud Run, Service Account und Berechtigungen) auf verschiedenen Stages via Terraform
  • Anbinden an das Grafana Dashboard zur übersichtlichen Visualisierung des Monitorings
  • Implementierung der Unit Tests mit Karma und Jasmine, sowie E2E Tests mit Protractor
Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Run Google Cloud SQL Google Identity Platform Google Secret Manager Google SSO PostgreSQL 14 Angular 14 TypeScript 5 Go (16-19) Jasmine Karma Nginx OAuth 2.0 Protractor React 16 REST Bitbucket Pipeline Docker Terraform Grafana
Logistik
10 Monate
2022-03 - 2022-12

Optimierte Microservices-Architektur auf Google Cloud

Software Engineer Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Pub/Sub Google Cloud SQL ...
Software Engineer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Flexibilität einer bestehenden monolithischen Architektur, indem es Java (Spring Boot) Microservices optimierte und in eine Cloud-native Infrastruktur migrierte. Durch die Integration von Google Cloud Technologien wie Cloud Functions, Cloud Run und Pub/Sub sowie die Automatisierung von Berechtigungs- und Infrastrukturmanagement mit Terraform, konnte eine leistungsfähigere, skalierbare und effizientere Systemlandschaft geschaffen werden.

Software Engineer
  • Pflege und Verbesserung bestehender Java (Spring Boot) Microservices: Hierbei wurde die Funktionsfähigkeit der Services sichergestellt, deren Leistung optimiert und an neue Anforderungen angepasst
  • Integration von REST-APIs für die Kommunikation zwischen den Microservices
  • Dekomposition monolithischer Architekturen durch Migration in Google Cloud Functions (Golang)
  • Verwaltung von Berechtigungen durch Terraform
  • Anlegen der Service Accounts, einzelne Infrastrukturelemente (wie z.B.: Google Cloud Runs, Google Cloud Functions, Google Cloud Pub/Sub), CMEKs, Secret Verwaltung
  • Verwendung von Queueing-Systemen Pub/Sub Topics für asynchrone Verarbeitung und Skalierbarkeit
  • Entwicklung und Implementierung neuer Funktionen in den Anwendungen, um die Benutzerfreundlichkeit und die Gesamtleistung zu verbessern
  • Nutzung von GCP-Technologien wie Google Cloud Run, Google Cloud Function, und Google Cloud Scheduler, um ein effizienteres und skalierbares System zu schaffen
  • Konfiguration von Grafana Dashboards zur übersichtlichen Visualisierung des Monitorings, sowie Alerting in Problemsituationen
  • Datenbanksysteme Google Cloud SQL für die Verwaltung und Speicherung von Daten 
  • Verwendung von CI/CD Pipelines mittels Bitbucket für die automatisierte Überprüfung und Bereitstellung von Codeänderungen
Scrum
Cloud: Google Cloud Function Google Cloud Pub/Sub Google Cloud SQL Google Scheduler Google Secret Manager Google SSO CMEK Java (8-17) Spring Boot 5 Go (16-19) Bitbucket Pipeline Docker Terraform Grafana Scrum
Logistik
9 Monate
2021-06 - 2022-02

Erstellung einer Infrastruktur für effizientes Onboarding neuer Projekte

Azure Cloud & DevOps Engineer Cloud: Azure Azure Active Directory (AAD) Azure App Registration ...
Azure Cloud & DevOps Engineer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der komplexen und zeitintensiven Verwaltung von Azure-Infrastrukturen, indem es Azure Landing Zones implementierte und die Erstellung sowie Verwaltung von Abonnements automatisierte. Durch die Entwicklung einer Web-Anwendung zur Generierung von Konfigurationsdateien und die Integration von Terraform, Azure Active Directory sowie Azure Key Vault wurde der Onboarding-Prozess für neue Projekte optimiert und eine sichere, skalierbare Infrastruktur bereitgestellt.

Azure Cloud & DevOps Engineer
  • Implementierung und Gestaltung von Azure Landing Zones
  • Automatisierung von Abonnements (Erstellung, Verwaltung) und Projekt-Onboarding mit Hilfe von Terraform
  • Entwicklung einer Web-Anwendung mit Angular und C# zur Erstellung von Konfigurationsdateien (JSON) für neue Azure Landing Zones
  • Gestaltung und Implementierung der REST APIs
  • Entwicklung von Zugriffsverwaltung mit Hilfe von Azure Active Directory, JSON Web Tokens und OAuth 2.0
  • Integration von Azure Registration mit Azure Key Vault für Secret Management
  • Entwicklung von Azure DevOps CI/CD Pipelines zum bauen von Docker Images
  • Deployment der Anwendung auf Azure App Service mit Hilfe von Docker Compose
  • Verwendung von Git für Code-Versionierung
  • Entwicklung von Terraform-Skripten für die grundlegende Konfiguration (Policies, IAM, Kostenmanagement) neuer Abonnements

Cloud: Azure Azure Active Directory (AAD) Azure App Registration Azure AppService Azure AppService Plan Azure Container Registration Azure DevOps Azure Key Vault Angular 12-13 C# 9 JSON Web Tokens Nginx Node.js 10 OAuth 2.0 REST Docker Docker Compose Terraform
Automobilindustrie - DAX Konzern
5 Monate
2021-01 - 2021-05

Entwicklung einer Webanwendung inklusive des Deployments

GCP Developer Cloud: Google Cloud Logging Google Cloud Platform Google Cloud Run ...
GCP Developer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der ineffizienten und fehleranfälligen Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur, indem es eine automatisierte CI/CD-Pipeline auf der Google Cloud Platform (GCP) implementierte. Durch den Einsatz von Terraform-Skripten und GitLab CI/CD für die Infrastruktur- und Anwendungsbereitstellung, einschließlich Docker-Images und Google Cloud Run, konnte die Bereitstellung erheblich beschleunigt und die Wartung vereinfacht werden.

GCP Developer
  • Entwicklung einer Webanwendung auf der Google Cloud Platform mit Angular und Python
  • Bereitstellung von Terraform-Skripten mit Hilfe von GitLab CI/CD für die Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur in Entwicklungs- und Produktionsprojekten in der GCP
  • Entwicklung einer GitLab CI/CD-Pipeline für die Bereitstellung des Angular Frontends in ein Google Cloud Storage (Bucket)
  • Entwicklung einer GitLab CI/CD-Pipeline zum Erstellen von Docker Images, zur Persistierung im Google Container Registry und zur Bereitstellung auf Google Cloud Run
  • Verwendung von Google Cloud Logging zur Protokollierung und Überwachung der Anwendung

Cloud: Google Cloud Logging Google Cloud Platform Google Cloud Run Google Cloud Storage (Bucket) Google Container Registry Google Load Balancer Angular 11 Python 3.7 Gitlab CI/CD Docker Terraform
Automobilindustrie - DAX Konzern
10 Monate
2020-03 - 2020-12

Entwicklung einer Microservice-Landschaft mit Frontend

Full Stack Developer - Java Developer Cloud: Azure Azure DevOps Angular 8 Java 11 Ansible ...
Full Stack Developer - Java Developer
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der manuellen und fehleranfälligen Bereitstellung sowie der unzureichenden Skalierbarkeit, indem es eine moderne Microservice-Architektur mit Java (SpringBoot) und Angular entwickelte und die CI/CD-Prozesse mit Azure DevOps automatisierte. Durch die Integration von Azure Cloud-Diensten wie Azure Container Registry, Azure VMs und Azure SQL Database sowie der Automatisierung der Infrastruktur mit Kubernetes, Terraform und Ansible konnte die Infrastruktur effizient skaliert, die Bereitstellung beschleunigt und der operative Aufwand minimiert werden.

Java Developer
  • Entwicklung von Java (SpringBoot) Microservices und Frontend-Anwendungen mit Angular
  • Automatisierung der CI/CD - und DevOps-Prozesse mit Azure DevOps unter Anwendung von Build-, Test- und Deployment-Stufen
  • Einrichtung von Cloud-Infrastrukturen in Azure: Azure Container Registry, Azure Virtual Machines (VMs), Azure Container Instances, Azure SQL Database
  • Automatisierte Infrastruktureinrichtung mit Infrastructure as Code (IaC) mit Kubernetes, Terraform und Ansible

Cloud: Azure Azure DevOps Angular 8 Java 11 Ansible Docker Kubernetes Terraform
Automotive
8 Monate
2019-07 - 2020-02

Azure-Migration einer On-Premise-Anwendung

Azure Architect Cloud: Azure Azure Database for MySQL Azure PaaS ...
Azure Architect
Project Overview
Das Projekt löste das Problem der unzureichenden Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und hohen Betriebskosten eines On-Premise-Anwendungsservers, indem es eine Migration nach Azure durchführte. Durch den Einsatz von Azure Virtual Machines, Azure Scale Sets und Platform-as-a-Service (PaaS)-Diensten wie Azure Database for MySQL konnten nicht nur die Betriebskosten optimiert, sondern auch die Verfügbarkeit und Flexibilität der Anwendung deutlich erhöht werden. Dies ermöglichte eine bessere Skalierung und reduzierte den betrieblichen Aufwand für die Infrastrukturverwaltung.

Azure Architect
  • Die Migration eines On-Premise-Anwendungsservers nach Azure mit dem Ziel, eine hohe Verfügbarkeit und Kostenoptimierung zu gewährleisten
  • Bereitstellung von virtuellen Maschinen unter Verwendung von Technologien wie Azure Virtual Machines und Azure Scale Sets - dadurch kann die Anwendung in der Cloud ausgeführt werden, sowie von der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Azure profitieren
  • Bereitstellung von verwalteten Azure Platform-as-a-Service (PaaS)-Diensten, wie Azure Database for MySQL - dadurch entfällt die Notwendigkeit, die Infrastruktur zu verwalten, und der mit dem Betrieb von Datenbanken verbundene betriebliche Aufwand wird reduziert
  • Die Migration des On-Premise-Anwendungsservers zu Azure soll Unternehmen dabei helfen, ihre Ziele hinsichtlich Hochverfügbarkeit, Kostenoptimierung und verbessertem Anwendungsmanagement zu erreichen

Cloud: Azure Azure Database for MySQL Azure PaaS Azure Scale Sets Azure Virtual Machines (VMs)
Software
1 Jahr 1 Monat
2018-06 - 2019-06

Rollenbasiertes Zugriffssystem mit JWT und REST

Azure Architect Cloud: Azure Active Directory (AAD) Azure DevOps Angular 6-8 Java 11 ...
Azure Architect
Project Overview
Das Projekt entwickelte ein sicheres und skalierbares Back-End-System mit JWT-Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle für interne Anwendungen. Durch die Integration von Azure Active Directory (AAD) und Automatisierung von REST-APIs und Infrastruktur wurde eine effiziente Benutzerverwaltung erreicht, die die Sicherheit und Flexibilität des Systems erhöht.

Azure Architect
  • Entwicklung eines Java Back-End-Systems für den internen Login und die Benutzerverwaltung
  • Verwendung eines JWT in einem HTTP-only Cookie für die Authentifizierung
  • Entwicklung des Frontends mit Angular und Angular Material
  • Design und Implementierung der Rollenverwaltung mittels Azure Active Directory (AAD)
  • Schnittstelle zu einer Datenbank zur Abfrage der Benutzerrollen - jede Rolle hat unterschiedliche Rechte und Zugriffsberechtigungen im System
  • Entwicklung von REST-APIs und Schnittstellen für die Backend-Kommunikation
  • SQL-Datenbankentwicklung von verschiedenen Tabellen zur Speicherung von Benutzerdaten
  • JUnit-Tests für die Testabdeckung der gesamten Anwendung
  • Git-Code-Management und CI/CD mit Azure DevOps zur Automatisierung der Bereitstellung der Anwendung in verschiedenen Zielumgebungen
  • Automatisierte Infrastruktureinrichtung mit Terraform und Ansible



Java Java Swing SQLite Full Stack Development
Cloud: Azure Active Directory (AAD) Azure DevOps Angular 6-8 Java 11 JUnit REST-APIs SQL Git Ansible Terraform
Bahnzulieferer

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung, GPB Berlin

Schwerpunkte

  • Anwendungsentwicklung mit Java
  • Datenbanksysteme

ZERTIFIKATE

  • Azure Developer Certificate (in Arbeit)
  • 98-366: Microsoft Technology Associate: Networking Fundamentals
  • Open HPI - IPv6 in modernen Netzwerken
  • 98-364: Microsoft Technology Associate: Database Fundamentals
  • Open HPI - IT-Recht für Software-Entwickler

Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Angular
Azure
CICD
Datenbanken
Full Stack Development
Java
Linux
Python

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Angular
Azure
C#
Docker
Git
Java
JavaScript
Linux
MariaDB
MySQL
PHP
SQLite

Entwicklung eines eigenen open-source Projektmanagement Tools

  • Implementierung eines Zeitmanagementsystems für Mitarbeiter
  • Organisation und Tracking der Tasks von Mitarbeiter und Teams
  • Backend entwickelt mit PHP Laravel und SQLite

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