Ziel des Projekts war die Migration eines alten Monolithen zu einer Micro-Service-Architektur. Das System bereicherte juristisch relevante Dokumente mit Metadaten, um sie für Endkunden wie Kanzleien und staatliche Organe durchsuchbar zu machen. Im Team Backoffice war ich für die Vorbereitung der Dokumente zuständig, insbesondere für die Verknüpfung von Rechtsprechungen mit relevanten Gesetzen und anderen Dokumenten.
? Umsetzen von kundenspezifischen Anforderungen
? Qualitätssicherung durch automatische Unit und Integrationstests (80% Testabdeckung)
? Durchführen von Code Reviews
? Abstimmung zur Projektumsetzung mit internem und externem Team
? Durchführen von Scrum Meetings
? Durchführen von Build Pipelines über Jenkins
? Dokumentation des Altsystems mit Hilfe von Confluence
? Dokumentation der neuen Funktionalitäten
? Code Qualitätssicherung über SonarQube
Ziel des Projekts war es, den Lieferprozess eines Reifen-Lieferanten zu digitalisieren. Wir entwickelten eine Android-App für Tablets, mit der Fahrer Routen, Produkte und Kunden verwalten konnten. Die App ermöglichte die Statusaktualisierung von Lieferungen und die Dokumentation von Stornierungen oder Ablageorten. In der Anfangsphase des Projekts wurden erforderliche Informationen gesammelt, die Umsetzung verlief danach schnell. Vorteile der Digitalisierung umfassten die Verfolgung der Fahrer über ein Portal, keinen Papierverkehr mehr und bessere Nachvollziehbarkeit von Lieferungen und Stornierungen.
? Implementierung kundenspezifischer Anforderungen
? Bereitstellung von Rest APIs für das Frontend
? Erstellung und Umsetzung des Datenbankmodels
? Manuelles Testen der Anwendung
? Schreiben von CI/CD Pipelines über GItLab
? Monitoring und Alerting des Projekts
? Durchführen von Code Reviews
Das Projekt war ein Preis-Reporting-Tool für Reifenhersteller. CSV-Dateien mit Preislisten von Groß- und Einzelhändlern (5-7 Millionen Datensätze pro Stunde) wurden in die Datenbank importiert und mit Stammdaten abgeglichen und erweitert. Die Daten wurden täglich, wöchentlich und monatlich aggregiert, wobei tägliche Daten gelöscht wurden. Kunden erhielten Preis-Reporting-Dateien gefiltert nach Reifenmarken, Profil, Größe, Speed-Index und Saison. Ein Angular-Frontend ermöglichte dem Kunden die Ansicht von Preisverlaufsdaten, benutzerdefinierte Filterungen und das Erstellen von Dateien sowie benutzerdefinierte Graphen Ansichten.
? Bereitstellung von Rest-Apis für das Frontend
? Analyse von Preisdaten
? Manuelles Fixen der Datenbestände (fehlerhafte Einträge entstanden durch manuelle Kundeneinträge, die dann später händisch verbessert werden mussten)
? Erstellen von CI/CD Pipelines über GitLab
? Monitoring und Alerting des Projektes
? Migration des Projektes von einer monolithischen Architektur zur Microservice Architektur
? Migration des Projektes von VM zu Docker und dann zur Kubernetes
? Manuelles Testen des Projektes
? Manuelles Erstellen von Custom Reports für den Kunden (manchmal kamen sehr spezifische Anforderungen für die Reports, die wir mit unserem Code nicht direkt abdecken konnten)
? Migration des alten Datenbestandes in das neuere Microservice System
? Design und Umsetzung der Microservice Architektur mit Absprache mit dem Product Owner
? Durchführen von Code Reviews
? Schreiben von Crawlern für Reifenpreise von Webseiten
Einbau von Druck-, Temperatur- und GPS-Sensoren in LKWs, die kontinuierlich Reifendaten sendeten. Diese Daten dienten zur Überwachung von Schwellwerten. Bei Überschreitung wurde Servicepartner benachrichtigt, um größere Kosten zu vermeiden. Ein Angular-Frontend ermöglichte zudem das Live-Monitoring der Fahrzeuge. Am Ende des Projekts waren etwa 1000 LKWs im System.
? Konzeption, Implementierung und Bereitstellung von Rest API Schnittstelle für das Frontend
? Verstehen kundenspezifischer Anforderungen und Umsetzung
? Build und Deployments des Systems mithilfe von GitLab CI/CD Pipelines
? Manuelles testen der Software
? Übersetzen der Sensordaten in menschlich lesbare Werte
? Schreiben eines automatischen Reporting Tools, das den Kunden die monatlichen Incidents anzeigt
? Migration des Projektes von einer VM zu Docker und danach zur Kubernetes
? Monitoring der Applikation
? Einbau von Alerts über Grafana (ging erst nach der Migration zur Kubernetes)
? Migration der Datenbank von Postgres zu Influxdb
? Schreiben eines Mailing Services für die Benachrichtigung der Flotten Servicepartner
? Durchführung von Code Reviews
Ziel des Projekts war die Migration eines alten Monolithen zu einer Micro-Service-Architektur. Das System bereicherte juristisch relevante Dokumente mit Metadaten, um sie für Endkunden wie Kanzleien und staatliche Organe durchsuchbar zu machen. Im Team Backoffice war ich für die Vorbereitung der Dokumente zuständig, insbesondere für die Verknüpfung von Rechtsprechungen mit relevanten Gesetzen und anderen Dokumenten.
? Umsetzen von kundenspezifischen Anforderungen
? Qualitätssicherung durch automatische Unit und Integrationstests (80% Testabdeckung)
? Durchführen von Code Reviews
? Abstimmung zur Projektumsetzung mit internem und externem Team
? Durchführen von Scrum Meetings
? Durchführen von Build Pipelines über Jenkins
? Dokumentation des Altsystems mit Hilfe von Confluence
? Dokumentation der neuen Funktionalitäten
? Code Qualitätssicherung über SonarQube
Ziel des Projekts war es, den Lieferprozess eines Reifen-Lieferanten zu digitalisieren. Wir entwickelten eine Android-App für Tablets, mit der Fahrer Routen, Produkte und Kunden verwalten konnten. Die App ermöglichte die Statusaktualisierung von Lieferungen und die Dokumentation von Stornierungen oder Ablageorten. In der Anfangsphase des Projekts wurden erforderliche Informationen gesammelt, die Umsetzung verlief danach schnell. Vorteile der Digitalisierung umfassten die Verfolgung der Fahrer über ein Portal, keinen Papierverkehr mehr und bessere Nachvollziehbarkeit von Lieferungen und Stornierungen.
? Implementierung kundenspezifischer Anforderungen
? Bereitstellung von Rest APIs für das Frontend
? Erstellung und Umsetzung des Datenbankmodels
? Manuelles Testen der Anwendung
? Schreiben von CI/CD Pipelines über GItLab
? Monitoring und Alerting des Projekts
? Durchführen von Code Reviews
Das Projekt war ein Preis-Reporting-Tool für Reifenhersteller. CSV-Dateien mit Preislisten von Groß- und Einzelhändlern (5-7 Millionen Datensätze pro Stunde) wurden in die Datenbank importiert und mit Stammdaten abgeglichen und erweitert. Die Daten wurden täglich, wöchentlich und monatlich aggregiert, wobei tägliche Daten gelöscht wurden. Kunden erhielten Preis-Reporting-Dateien gefiltert nach Reifenmarken, Profil, Größe, Speed-Index und Saison. Ein Angular-Frontend ermöglichte dem Kunden die Ansicht von Preisverlaufsdaten, benutzerdefinierte Filterungen und das Erstellen von Dateien sowie benutzerdefinierte Graphen Ansichten.
? Bereitstellung von Rest-Apis für das Frontend
? Analyse von Preisdaten
? Manuelles Fixen der Datenbestände (fehlerhafte Einträge entstanden durch manuelle Kundeneinträge, die dann später händisch verbessert werden mussten)
? Erstellen von CI/CD Pipelines über GitLab
? Monitoring und Alerting des Projektes
? Migration des Projektes von einer monolithischen Architektur zur Microservice Architektur
? Migration des Projektes von VM zu Docker und dann zur Kubernetes
? Manuelles Testen des Projektes
? Manuelles Erstellen von Custom Reports für den Kunden (manchmal kamen sehr spezifische Anforderungen für die Reports, die wir mit unserem Code nicht direkt abdecken konnten)
? Migration des alten Datenbestandes in das neuere Microservice System
? Design und Umsetzung der Microservice Architektur mit Absprache mit dem Product Owner
? Durchführen von Code Reviews
? Schreiben von Crawlern für Reifenpreise von Webseiten
Einbau von Druck-, Temperatur- und GPS-Sensoren in LKWs, die kontinuierlich Reifendaten sendeten. Diese Daten dienten zur Überwachung von Schwellwerten. Bei Überschreitung wurde Servicepartner benachrichtigt, um größere Kosten zu vermeiden. Ein Angular-Frontend ermöglichte zudem das Live-Monitoring der Fahrzeuge. Am Ende des Projekts waren etwa 1000 LKWs im System.
? Konzeption, Implementierung und Bereitstellung von Rest API Schnittstelle für das Frontend
? Verstehen kundenspezifischer Anforderungen und Umsetzung
? Build und Deployments des Systems mithilfe von GitLab CI/CD Pipelines
? Manuelles testen der Software
? Übersetzen der Sensordaten in menschlich lesbare Werte
? Schreiben eines automatischen Reporting Tools, das den Kunden die monatlichen Incidents anzeigt
? Migration des Projektes von einer VM zu Docker und danach zur Kubernetes
? Monitoring der Applikation
? Einbau von Alerts über Grafana (ging erst nach der Migration zur Kubernetes)
? Migration der Datenbank von Postgres zu Influxdb
? Schreiben eines Mailing Services für die Benachrichtigung der Flotten Servicepartner
? Durchführung von Code Reviews