Senior Java Engineer • Java Spring Beiträger • Auftragnehmer • Freelancer • Ich helfe Unternehmen bei der Entwicklung robuster...

3/2019 – 4/2020

Der Kunde, ein führendes Unternehmen in der Musikindustrie, riskierte, in Zukunft an
Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren, da er Informationen über Songs, die in
Synchronisationsprojekten verwendet werden, für seine Kunden nicht offenlegte.
• Ermöglichte einen erwarteten Zuwachs von 30% an neuen Benutzern im Jahr 2021,
indem wir als erster auf dem Markt detaillierte Analysen über Synchronisationsprojekte auf
der Website veröffentlichten.
• Erreichte eine Leistungssteigerung von 95% und reduzierte den Verarbeitungsaufwand
der externen Services um 30%, gemessen durch kontinuierliche Leistungstests, durch die
Implementierung von Caching-Strategien.

Amazon Web Services (AWS), Docker, Elasticsearch, Java (allg.), Software Architecture, Spring Framework

9/2016 – 3/2019

Der Kunde, ein führendes Unternehmen der Musikindustrie, hatte ein veraltetes Royalty-
Portal, das mit den Anforderungen des Kunden nicht mithalten konnte. Der Datenabruf
hatte erhebliche Performance-Probleme, da man eine veraltete Datenbank aufrief
und komplexe Datenanalysen nicht mal möglich waren.
• Stellte einen schnellen Datenabruf über 1,5 Milliarden Datensätze bereit durch den
Entwurf und Implementierung eines hoch skalierbaren ETL-Prozesses, das Daten aus einer
veralteten Datenbank ins AWS ElasticSearch Service migrierte.
• Veröffentlichte erfolgreich eine marktführende Plattform, die mehr als 2 Mio.
Seitenaufrufe und über 60.000 Benutzerregistrierungen erreicht hat, indem ich Songwritern
reichhaltige Informationseinblicke und schnelle Analysen über ihre Urheberrechtsdaten bot.
• Verkürzte die Datenabrufzeit von 1 Stunde auf weniger als 5 Sekunden durch Nutzung
der blitzschnellen Suchfähigkeiten und der leistungsstarken Analysefunktionen von
ElasticSearch.
• Erzielte eine vollständige Datenaktualisierung ohne Ausfallzeit durch Verwendung einer
Index-Rollover-Strategie.

Amazon Web Services (AWS), Docker, Elasticsearch, ETL, Java (allg.), Mysql, Software Architecture, Spring Framework

1/2016 – 9/2016

Der Kunde, tätig in der Cybersecurity-Branche, konnte mit der Analyse der ständig
wachsenden Daten des Netzwerkverkehrs nicht Schritt halten, was zu einer erheblichen
Beeinträchtigung des Geschäfts führte, da die frühzeitige Erkennung von Bedrohungen für die
Sicherheit der Kunden entscheidend war.
• Erzielte eine 10-fache Beschleunigung der Bedrohungserkennung im Vergleich zum
vorherigen System durch den Aufbau einer performanten Big-Data-Engine, die einen
Datenverkehr von 15 GB/min echtzeitnah verarbeiten kann.
• Erzielte echtzeitnahe TCP-Verkehrsverarbeitung mit einer maximalen Verzögerung von 10
Minuten bei Spitzenverkehr, indem die Daten über einen Apache Spark Cluster mit mehreren
Knoten verteilt wurden, was eine parallele Verarbeitung ermöglichte.
• Verbesserte der Abfrageleistung um 40 %, gemessen durch Leistungstests, durch
Erstellung eines täglichen Dateikompaktierungsjobs, der viele kleine Dateien in weniger größere
zusammenführte.

Apache Spark, Python, Software Architecture

2/2015 – 1/2016

Der Kunde, tätig in der Data-Science-Branche, verlor Geld und Wettbewerbsfähigkeit durch viele
manuelle Datenverarbeitungs- und Transferaufgaben, die viel Zeit in Anspruch
nahmen und fehleranfällig waren.
• Senkte die Kosten um 50% und vereinfachte die Datenübertragungs- und -
Transformationsaufgaben der Datenwissenschaftler stark, indem ich alle langsame und
fehleranfällige manuelle Prozesse mit einer Big-Data-Lösung automatisierte.
• Erhöhte um mehr als 100 % die Produktivität der Datenwissenschaftler, indem ich
einen benutzerfreundlichen Datentransformationsprozess bereitgestellt habe, der den
Datenwissenschaftlern mehr Zeit für die geschäftsspezifische Datenanalyse bot.

Apache Spark, Big Data, Elasticsearch, Scala