PROFIL
- Senior Engineer und Cloud-Architekt mit über 15 Jahren Erfahrung in unternehmenskritischen Java- und AWS-Plattformen: Banken- und Versicherungsnähe, Zahlungs- und Abrechnungsprozesse, Logistik. Seit 2018 auf AWS zu Hause: serverlose Architekturen mit Lambda, DynamoDB, S3, Kinesis und SQS, Infrastructure-as-Code mit CDK in TypeScript und CloudFormation, IAM-Konzepte, ECS-Rollouts. Verbindet bestehende Spring-Services mit neuen cloud-nativen Services, bewertet Architekturentscheidungen im Team und sichert Codequalität, Skalierbarkeit und Performance ab.
- Zuletzt Lead-Architekt einer Mainframe-Ablösung in einem regulierten Finanzkonzern (Kafka, Azure, drei Teams); davor Architekt und Betreiber einer serverlosen AWS-Eventplattform mit über 2.000 Events pro Sekunde und fünf Jahren ohne Prio-1/2-Incident. Entwicklerpersönlichkeit: entscheidet auf Architekturebene, bleibt im Code sprechfähig, und misst Ergebnisse statt sie zu behaupten. Einstieg kurzfristig, Wiesbaden ist vom Wohnort Mainz aus ohne Reisekosten erreichbar.
KERNKOMPETENZEN
- Führung & Organisation: Fachliche und disziplinarische Führung verteilter Entwicklungsteams (onshore/offshore/remote), Hiring und Onboarding, 1:1s, Performance- und Code-Reviews, Team-Enablement, Standardisierung von Technologien und Entwicklungsprozessen, Steuerung von Qualität, Ressourcen und Lieferung, Stakeholder-Management bis C-Level, Aufwands- und Risikoschätzung
- Architektur: Event-Driven Architecture (EDA), Domain-Driven Design, Microservices, CQRS, hexagonale Architektur, Strangler-Fig-Migration, Zielarchitektur & Referenzarchitektur, arc42, C4, Architecture Decision Records (ADR), IT-Governance & Architekturstandards
- Streaming & Messaging: Apache Kafka (Topic-/Contract-Design, Exactly-Once-Semantik, Idempotenz, Producer/Consumer mit Java-SDK), AWS Kinesis, RabbitMQ, SQS/SNS, Azure Event Hubs, Dead-Letter-/Retry-Strategien
- Entwicklung, Cloud & DevOps: AWS (Lambda, DynamoDB, S3, ECS/EKS, IAM, Kinesis, SQS, CDK in TypeScript, CloudFormation), Java, Spring / Spring Boot, REST, Microservices, TypeScript (CDK, Backend), Serverless, Docker, Kubernetes, Infrastructure-as-Code, CI/CD (Bitbucket Pipelines, Jenkins, GitLab CI), Git/GitHub, JUnit, SonarQube, Dependency Track, FinOps, 24/7-Betrieb, Grafana/Prometheus
- KI / GenAI: LLM-gestützte Legacy-Analyse, Agentic Coding, Rapid Prototyping (Claude Code, OpenAI Codex, ChatGPT), Prompt Engineering, Cross-Model-Verifikation als Qualitätsgate, lokale LLM-Inferenz (MLX, llama .cpp, Ollama), AWS Bedrock, Model Context Protocol (MCP), LLM-Evaluation (LLM-as-Judge)
- Daten & Fachdomäne: Data Governance, Data Ownership / Data Stewardship, Stammdaten, Datenmodellierung, Enterprise-Architecture-Management (LeanIX); Provisions-/Vergütungsabrechnung, E-Rechnung (XRechnung/ZUGFeRD/Peppol), GoBD, Revisorik, Finanzvertrieb
- Methodik: Scrum, Kanban, Architektur-Reviews, Migrations- und Cutover-Planung, 3rd-Level-Support-Organisation, Knowledge Management, Coaching von Junior-Entwicklern
KI- / R&D-PROJEKTE
Praktische Vertiefung von AI-Engineering und agentischer Entwicklung auf eigener Hardware (auf Anfrage); mit voller Engineering-Disziplin: Specs, ADRs, arc42, automatisierte Tests, Benchmarks.
- Lokale Vision-LLM-Pipeline mit Modell-Eskalation: OCR/Klassifikation auf lokalem Vision-Modell (auf Anfrage), schwierige Fälle automatisch an die Cloud-API eskaliert; robuster Dauerbetrieb (Watchdog, Recycling, Resume).
- Eigener Evaluations-Harness mit LLM-as-Judge: stratifizierte Stichprobe, Blindvergleich zweier Modelle, maschinenlesbarer Audit-Trail und Report; als Grundlage für eine faktenbasierte, gegen den ersten Eindruck getroffene Modellentscheidung.
- Statistik-Testbench für (Quanten-)Zufallszahlen: NIST-SP-800-22-Batterie, SP-800-90B-Min-Entropie, Anbindung von ent/dieharder/TestU01 inkl. eigenem C-Treiber.
- AWS Bedrock in eigener R&D (Modelle bereitgestellt und trainiert), Schwerpunkt seither auf lokaler Inferenz großer Modelle (auf Anfrage): Kosten-, Datenschutz- und Latenzkontrolle ohne Cloud-Abhängigkeit.
QUALIFIKATION
- Softwarearchitektur
- Java / Spring Boot
- Legacy-/Mainframe-Modernisierung
- AWS (Serverless, Lambda, DynamoDB, S3, IAM)
- Microservices / DDD
- Technische Führung / Tech Lead
- DevOps / CI/CD
- KI-/LLM-gestützte Entwicklung
- Agentic Coding
- TypeScript (AWS CDK, Backend)
- LeanIX / EAM
- Event-Driven Architecture
- Apache Kafka
- Messaging (Kinesis, SQS/SNS, RabbitMQ)
- Kubernetes
- Infrastructure-as-Code (CDK/CloudFormation)
- Disziplinarische Führung
- Docker / Container
- Prompt Engineering
- AWS Bedrock / lokale LLM-Inferenz
- Data Governance / Stewardship
- Microsoft Azure