
Senior Software Architekt
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- 05.02.2025
Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (3)
"O. war drei Jahre für einen unserer Kunden als DevOps Consultant / Architekt im Einsatz. Er macht im Projekt DEN Unterschied. Wärmste Empfehlung!"
3/2020 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
E2E INSIS-Installation (Monolithic Insurance Core Application) automatisiert von 3 Monaten auf 2,5 Stunden mittels Ansible-Modules und AWX.
Rancher-Cluster Architecture Design and Deployment
Planung und Umsetzung der DMS-Architektur und Stages von der Pipeline bis zu Benutzerrollen
Erweiterungen der Golang API für die Dokumentenerstellung
Aufbau von Instanzen der VMs basierend auf RHEL für die Insurance Software INSIS basierend auf Weblogic mittels Ansible und AWX
CI/CD Design und Umsetzung mittels Azure DevOps On-premise
Lösungskonzept und Aufbau der Docker-Umgebung basierend auf Vanilla Docker und Rancher
Entwicklung von Ansible-Modulen und Ansible-Inventory mittels Python
Entwicklung von Node.js Client für das AMQP
Implemented Camunda Workflows and Plugins
Planung und Umsetzung der MariaDB-Migration auf MSSQL
Trainings und Workshops zu folgenden Themen: RabbitMQ, AMQP, Camunda, Azure DevOps, Ansible
Konzept und Einführung des Ansible-Tower (AWX)
Implementierung von Ansible Playbooks zu diversen Automatisierungszwecken rund um App Deployment und Azure-DevOps
Tags:
Java, Maven, Node.js, NPM, OpenShift, Kubernetes, ArgoCD, Helm, Kustomize, k9s, Ansible, TerraformOpenShift, Oracle DB, MSSQL, Rancher, Microsoft AD; Ansible Tower, AWX, Terraform, Python, Nexus, SQL, MSSQL, RabbitMQ, Workflow (Camunda), Elasticsearch, Kibana, Grafana, Prometheus, Nest.js, Azure-CI/CD, Linux-OS: CentOS, Ubuntu-Server, RHEL
Oracle Database, DevOps, Continuous Integration, Netzwerk-Sicherheit, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Software Architecture, Java (allg.), Software engineering / -technik, Elasticsearch, Kubernetes, Openshift, Business Process Model and Notation, Architekturinformatik
"Die Kompetenz von O. R. zu KI und Informatik ist stets überzeugend. Es bleiben selbst bei schwierigen Fragen keine Antworten offen."
9/2019 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Logistics & Supply Chain, Decision Trees
● Linear-Regression, Supervised Learning, Unsupervised Learning
● Neuronen
● Domain Driven Design Konzept nach CRISP-DM
● Neuronale Netzwerke
● Aktivierungsfunktion
● Typische CNN Architektur
● Input & Output von unstrukturierten Daten in Textform
● KI-Übersicht und Einsatzbereiche
● Change-Management und Logistics & Supply Chain
● Management-Prozesse
● Data Modell, CRISP-DM
Tags:
BigML, TensorFlow, Python, PyTorch, NumPy, Redis, Pandas, scikit-learn, Linux-OS: CentOS, Ubuntu-Server, Rancher, Kubernetes, Longhorn, ArgoCD, Helm, Kustomize, k9s, Ansible, Terraform, GitLab-CI/CD
Big Data, Data Science, Datenmodelierung, Lektorat, Maschinelles Lernen
"O. hat die gesamte Konzeption und Umsetzung der Software-Architektur übernommen, welche seit dem Launch weder Störungen noch Unterbrechungen hatte"
12/2017 – 5/2023
Tätigkeitsbeschreibung
I developed a highly scalable and reliable domain-driven microservices architecture that supports efficient processing of data. To achieve this, I implemented an ETL- and Batch-Processing-Component to streamline data processing and improve system efficiency.
To make the project even more valuable, I created a high-performance WebSocket API capable of handling large geojson data. This feature ensures that users can work with complex data without experiencing performance issues.
Furthermore, I designed and implemented a machine learning model that can predict potential customers based on historical data. This functionality provides businesses with valuable insights to help them make informed decisions and improve their customer acquisition.
In addition, I developed a mobile map solution, an address lookup solution, and a tile server solution without relying on external tools like Google Maps or Mapbox. This feature ensures that the project is secure and offers more flexibility.
Finally, I created a Flutter mobile app with continuous integration and delivery for both iOS and Android. This feature makes the project more accessible to users and provides a smooth and seamless experience.
Overall, my domain-driven microservices architecture with ETL- and Batch-Processing, WebSocket API, machine learning model, mobile map, and address lookup solution, combined with the Flutter mobile app with continuous integration and delivery for both iOS and Android, is a remarkable achievement that I'm proud of.
ETL, Mongodb, DevOps, Maschinelles Lernen, Software Quality, Software Architecture, Software Design, Flutter, Java (allg.), Python, Software engineering / -technik, Application Packaging, Kubernetes, Business Process Model and Notation
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
3/2020 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
E2E INSIS-Installation (Monolithic Insurance Core Application) automatisiert von 3 Monaten auf 2,5 Stunden mittels Ansible-Modules und AWX.
Rancher-Cluster Architecture Design and Deployment
Planung und Umsetzung der DMS-Architektur und Stages von der Pipeline bis zu Benutzerrollen
Erweiterungen der Golang API für die Dokumentenerstellung
Aufbau von Instanzen der VMs basierend auf RHEL für die Insurance Software INSIS basierend auf Weblogic mittels Ansible und AWX
CI/CD Design und Umsetzung mittels Azure DevOps On-premise
Lösungskonzept und Aufbau der Docker-Umgebung basierend auf Vanilla Docker und Rancher
Entwicklung von Ansible-Modulen und Ansible-Inventory mittels Python
Entwicklung von Node.js Client für das AMQP
Implemented Camunda Workflows and Plugins
Planung und Umsetzung der MariaDB-Migration auf MSSQL
Trainings und Workshops zu folgenden Themen: RabbitMQ, AMQP, Camunda, Azure DevOps, Ansible
Konzept und Einführung des Ansible-Tower (AWX)
Implementierung von Ansible Playbooks zu diversen Automatisierungszwecken rund um App Deployment und Azure-DevOps
Tags:
Java, Maven, Node.js, NPM, OpenShift, Kubernetes, ArgoCD, Helm, Kustomize, k9s, Ansible, TerraformOpenShift, Oracle DB, MSSQL, Rancher, Microsoft AD; Ansible Tower, AWX, Terraform, Python, Nexus, SQL, MSSQL, RabbitMQ, Workflow (Camunda), Elasticsearch, Kibana, Grafana, Prometheus, Nest.js, Azure-CI/CD, Linux-OS: CentOS, Ubuntu-Server, RHEL
Oracle Database, DevOps, Continuous Integration, Netzwerk-Sicherheit, Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Software Architecture, Java (allg.), Software engineering / -technik, Elasticsearch, Kubernetes, Openshift, Business Process Model and Notation, Architekturinformatik
9/2019 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Logistics & Supply Chain, Decision Trees
● Linear-Regression, Supervised Learning, Unsupervised Learning
● Neuronen
● Domain Driven Design Konzept nach CRISP-DM
● Neuronale Netzwerke
● Aktivierungsfunktion
● Typische CNN Architektur
● Input & Output von unstrukturierten Daten in Textform
● KI-Übersicht und Einsatzbereiche
● Change-Management und Logistics & Supply Chain
● Management-Prozesse
● Data Modell, CRISP-DM
Tags:
BigML, TensorFlow, Python, PyTorch, NumPy, Redis, Pandas, scikit-learn, Linux-OS: CentOS, Ubuntu-Server, Rancher, Kubernetes, Longhorn, ArgoCD, Helm, Kustomize, k9s, Ansible, Terraform, GitLab-CI/CD
Big Data, Data Science, Datenmodelierung, Lektorat, Maschinelles Lernen
12/2017 – 5/2023
Tätigkeitsbeschreibung
I developed a highly scalable and reliable domain-driven microservices architecture that supports efficient processing of data. To achieve this, I implemented an ETL- and Batch-Processing-Component to streamline data processing and improve system efficiency.
To make the project even more valuable, I created a high-performance WebSocket API capable of handling large geojson data. This feature ensures that users can work with complex data without experiencing performance issues.
Furthermore, I designed and implemented a machine learning model that can predict potential customers based on historical data. This functionality provides businesses with valuable insights to help them make informed decisions and improve their customer acquisition.
In addition, I developed a mobile map solution, an address lookup solution, and a tile server solution without relying on external tools like Google Maps or Mapbox. This feature ensures that the project is secure and offers more flexibility.
Finally, I created a Flutter mobile app with continuous integration and delivery for both iOS and Android. This feature makes the project more accessible to users and provides a smooth and seamless experience.
Overall, my domain-driven microservices architecture with ETL- and Batch-Processing, WebSocket API, machine learning model, mobile map, and address lookup solution, combined with the Flutter mobile app with continuous integration and delivery for both iOS and Android, is a remarkable achievement that I'm proud of.
ETL, Mongodb, DevOps, Maschinelles Lernen, Software Quality, Software Architecture, Software Design, Flutter, Java (allg.), Python, Software engineering / -technik, Application Packaging, Kubernetes, Business Process Model and Notation
Ausbildung
TUWIEN
Höhere Technische Schule TGM
Berufsschule für Elektrotechnik und Mechatronik
Über mich
Weitere Kenntnisse
Bitte CV samt Projektliste anfragen via email:[...]
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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