22.04.2026 aktualisiert

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Cloud Engineer & Full-Stack Developer | Typescript · Java · Spring Boot · AWS | Zypern (Nearshore)

Paphos, Zypern
Deutschland +2
info: Deutschland, Österreich, Schweiz
Bachelor of Science - BS, Informatik
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Profilanlagen

bojatschkin_cloud_software_deutsch.pdf

Über mich

Ich entwickle cloud-native Systeme und AI-Lösungen auf AWS – für Mittelständler die konkrete Ergebnisse brauchen, keine Experimente. Mit über 5 Jahren Enterprise-Erfahrung (Java, Spring Boot, AWS) bringe ich sowohl technische Tiefe als auch den Blick, was in der Praxis wirklich funktioniert.

Skills

FlutterClean CodeJavaAPIsAmazon Elastic Compute CloudAmazon S3TransaktionsmanagementAcceptance Test-Driven DevelopmentAtlassian ConfluenceAtlassian JiraAuthenticationsCode-ReviewDatenmodellDebuggingDevOpsDistributed ComputingExperimentierenGradleInfrastrukturIntellij IDEAPythonApache MavenMongoDBNode.jsLeistungssteigerungRedisAnsiblePrometheusSwaggerSonarqubeTypeScriptVisual Studio OnlineWorkflowsDatadogAWS CDKS3 BucketAutomatisierung von DokumentenprozessenTest-Driven DevelopmentReact.jsLarge Language ModelsGrafanaAWS LambdaAWS VPCBackendAWS ECSCloudformationKotlinAmazon RdsGitlab-CiAWS AuroraKubernetesAWS FargateFront EndCloud IntegrationDomain Driven DevelopmentApi DesignInteractive WhiteboardsCloudwatchApi-GatewayAmazon Simple Queue ServicesTerraformDomain Driven DesignSplunkAWS EKSJenkinsGolang
Ich entwickle cloud-native AI-Lösungen und Backend-Systeme auf AWS – für Mittelständler und Enterprise-Unternehmen, die konkrete Ergebnisse brauchen, keine Experimente.
Mit über 5 Jahren Erfahrung in Java/Spring Boot und AWS sowie aktiver Arbeit mit AWS Bedrock und Dokumenten-AI bringe ich technische Tiefe und den Blick dafür, was in der Praxis wirklich funktioniert. Ich baue Systeme, die dein Team versteht, wartet und selbst weiterentwickeln kann – keine Abhängigkeit von externen Dienstleistern.
Was mich unterscheidet: Ich denke nicht in Features, sondern in Problemen. Bevor ich eine Zeile Code schreibe, kläre ich was wirklich gebraucht wird – und was nicht.


──────────────────────────
AI & Cloud (AWS) → AWS Bedrock (LLM-Integration, AI Workflows, Sprachanalyse) → Dokumentenverarbeitung & PDF-Extraktion (AWS Textract) → AWS CDK v2, ECS/Fargate, Lambda, API Gateway → Event-driven Architecture (SNS/SQS/EventBridge) → CloudWatch, OpenSearch, Monitoring & Alerting
Java Backend & Microservices → Java (8–21), Spring Boot, Quarkus → REST API Design, OpenAPI/Swagger → Domain-Driven Design, Clean Architecture → Test Driven Development (JUnit, Integrationstests) → Asynchrone & Event-Driven Verarbeitung
Datenbanken & Persistenz → PostgreSQL, Aurora, DynamoDB, MySQL → Hibernate/JPA, Flyway/Liquibase → Performance-Tuning & Index-Optimierung
Security → OAuth2 / OpenID Connect, JWT → Keycloak, RBAC → Absicherung verteilter Systeme
CI/CD & DevOps → GitHub Actions, AWS CodePipeline, Jenkins → Docker, IaC mit AWS CDK v2 / Terraform → SonarQube Quality Gates, Blue/Green Deployments
Frontend (Kontext) → Angular, TypeScript, Flutter
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Arbeitsweise → Agile Entwicklung (Scrum, SAFe) → Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Entscheidern → Hohe Eigenverantwortung im Produktivbetrieb → Fokus auf Stabilität, Wartbarkeit und klare Architektur

Sprachen

GermanMutterspracheEnglishverhandlungssicherRussianMuttersprache

Projekthistorie

Cloud & AI Engineer - AI-gestützte Dokumentenplattform

Icando GmbH
• Architektur und Entwicklung einer cloud-nativen Plattform für automatisierte Dokumentenverarbeitung
und Sprachanalyse auf vollständig serverloser AWS-Infrastruktur

• Integration von AWS Bedrock (Claude, Titan) für LLM-basierte Workflows: automatisierte Textanalyse,
semantische Klassifikation und kontextbezogene Zusammenfassungen – Verarbeitungskapazität von
100.000+ Dokumenten/Monat

• PDF-Extraktion mit AWS Textract und intelligente Weiterverarbeitung – manuelle Prüfzeit um ca. 60%
reduziert durch KI-gestützte Vorklassifikation

• Serverless Backend-Architektur auf AWS Amplify Gen 2: Lambda-Funktionen, API Gateway,
DynamoDB, S3 – vollständig eventgetrieben mit automatischer Skalierung

• Infrastructure as Code mit AWS CDK v2: reproduzierbare Multi-Environment-Deployments
(Dev/Staging/Prod) mit wiederverwendbaren Constructs

• Multiplatform Frontend mit Flutter (iOS, Android, Web) und Dart – einheitliche Codebase für alle
Plattformen mit nativer Performance

Ergebnis: Produktionsreife AI-Plattform mit vollständig automatisierter Dokumentenverarbeitung, serverloser
Skalierung und Cross-Platform-Frontend

Tech: Flutter, Dart, AWS Bedrock (Claude/Titan), AWS Textract, Amplify Gen 2, Lambda, API Gateway,
DynamoDB, S3, CDK v2, Generative AI, LLM, Serverless, REST APIs, IaC

Cloud Platform Engineer

amplimind (Jointventure by Audi & Lufthansa Industry)

Automobil und Fahrzeugbau

50-250 Mitarbeiter

• Verantwortung für die Cloud-Infrastruktur einer Enterprise-Plattform mit 10+ Produktteams: Architektur,
Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung der gesamten AWS-Landschaft
• AI-Integration: AWS Bedrock und LLM-Services für automatisierte
Dokumentenverarbeitung und intelligente Daten-Workflows abgesichert mit Enterprise-Security (VPC,
IAM, Encryption at Rest/Transit)
• Cloud-native Microservices: 10+ ECS Fargate Services (Java 17/21, Spring Boot, TypeScript, Node.js)
mit Event-Driven Architecture (SNS/SQS/EventBridge), Domain-Driven Design und REST APIs
• Serverless ETL-Pipelines: Python-basierte Lambda-Funktionen mit S3-Event-Triggers, SQS/SNS-
Messaging, DynamoDB Streams, Serverless Notification Service (Lambda/Node.js)
• Infrastructure as Code: AWS CDK v2 mit wiederverwendbaren Constructs
• CI/CD-Pipeline-Architektur: GitHub Actions + AWS CodePipeline/CodeBuild mit Blue/Green
Deployments, Quality Gates (SonarQube), automatisierten Tests und Zero-Downtime-Releases
• Monitoring & Observability: CloudWatch Dashboards, OpenSearch/Kibana für Log-Analyse, X-Ray für
Distributed Tracing, Alerting und Incident-Readiness
• Enterprise Security: OAuth2/Keycloak-Integration, AWS Secrets Manager,
RBAC, VPC-Segmentierung, IAM-Policies – Compliance-konform
• Frontend-Integration: Angular- und React-Frontends angepasst, erweitert und in
CI/CD-Pipelines integriert

Ergebnis: Stabile Enterprise-Plattform, vollautomatisierten Releases,
beschleunigte Feature-Delivery für alle Teams

Dozent

Technische Hochschule Ingolstadt

Öffentlicher Dienst

250-500 Mitarbeiter

• Konzeption und technische Leitung einer cloud-basierten Webanwendung mit studentischem Team:
automatisierte Bewertung von Coding-Challenges mit Ergebnisverföffentlichung für Reviewer
• Cloud-Infrastruktur auf AWS mit Terraform: automatisierte Provisionierung, CI/CD-Pipelines mit GitHub
Actions, Infrastructure as Code als Lehrinhalt
• Full-Stack-Architektur: Angular/TypeScript Frontend, Kotlin/Python Backend, REST APIs – modularer
Aufbau mit Clean Architecture und TDD
• Agile Projektführung nach Scrum: Sprint-Planung, Code Reviews, technisches Mentoring,
Architekturentscheidungen und Qualitätsstandards
Ergebnis: Funktionsfähige Plattform in Produktion; Studenten mit praxisnahem Verständnis für Cloud-native
Entwicklung, CI/CD und Clean Code

Cloud Software Engineer

amplimind (Jointventure by Audi & Lufthansa Industry)

Automobil und Fahrzeugbau

50-250 Mitarbeiter

• Cross-funktionale End-to-End-Entwicklung in einem Feature-Team: Backend-Services, Frontend-
Komponenten und Cloud-Infrastruktur aus einer Hand
• Backend: Java/Kotlin Microservices mit Spring Boot, REST API Design (OpenAPI/Swagger), Domain-
Driven Design, Test-Driven Development – Performance-optimiert mit Datenbanktuning
• Frontend: Angular-Frontends gebaut, erweitert und in bestehende Plattform-UI integriert – TypeScript,
komponentenbasierte Architektur, State Management
• Cloud-Infrastruktur: ECS/Fargate für Containerized Deployments, Aurora/RDS für skalierbare
Datenschichten, Docker/Docker Compose für lokale Entwicklung
• Security: Amazon Cognito (OIDC) für zentrale Authentifizierung, HashiCorp Vault für Secret
Management (Policies, Injection, Rotation)
• Datenbankmodellierung & Performance: PostgreSQL/Aurora mit Hibernate/JPA, Index-Optimierung,
Query-Analyse, Flyway-Migrationen

Ergebnis: Stabile, wartbare Cloud-Services mit hoher Testabdeckung und nahtloser Integration in die
Plattform

Cloud Platform Developer

Lufthansa Industry Solutions

Transport und Logistik

1000-5000 Mitarbeiter

• Migration des gesamten CI/CD-Stacks von Jenkins auf GitHub Actions + AWS CodePipeline –
Deployment-Frequenz von monatlich auf mehrmals täglich gesteigert, Fehlerrate in Production deutlich
reduziert
• Backend-Services: Java/Spring Boot und Kotlin Microservices mit Event-Driven Processing
(SNS/SQS), ergänzt durch Python/Node.js für spezialisierte Workloads
• Serverless ETL: AWS Lambda-Anwendungen mit Node.js für Datentransformation und -aggregation,
S3-Event-Triggers, automatisierte Deployment-Pipelines
• Infrastructure as Code: AWS CDK und Terraform für reproduzierbare, versionskontrollierte Multi-
Account-Infrastruktur
• Frontend-Unterstützung: React-Frontends angepasst und erweitert; CloudFront/S3 für performante
Web-Distribution mit Edge-Caching
• Monitoring & Observability: CloudWatch, Kibana/Elastic Stack, Splunk, OpenSearch, Grafana,
Prometheus – End-to-End-Sichtbarkeit über alle Services

Ergebnis: 60% schnellere Deployments, weniger Incidents in Production, Teams können sich auf Feature-
Entwicklung konzentrieren statt auf Deployment-Probleme

Cloud Software Developer

Capgemini Engineering

Sonstiges

50-250 Mitarbeiter

• Architektur und Full-Stack-Entwicklung einer Web-Anwendung für OBD-II Fahrzeugdatenanalyse: von
der Datenbankmodellierung über containerisierte Microservices bis zum Frontend
• Backend: Java Quarkus Microservices in Docker-Containern, REST API Design mit sauberer
Schnittstellentrennung und hoher Testabdeckung
• Frontend: Angular 10 für responsive, komponentenbasierte Dashboards und Datenvisualisierungen –
intuitive UX für komplexe Fahrzeugdaten
• Security & Authentication: Keycloak mit OAuth2/OpenID Connect – sichere, standards-basierte
Authentifizierung und rollenbasierte Autorisierung (RBAC)
• Datenbank: PostgreSQL 13 mit Hibernate ORM, optimierte Queries, durchdachtes Index-Design,
Performance-Tuning für hohe Datenvolumina
• DevOps: Docker & Docker Compose für lokale und Produktionsumgebungen, CI/CD-Pipelines für
automatisierte Builds, Tests und Deployments

Ergebnis: Produktionsreife, benutzerfreundliche Fahrzeugdaten-Plattform; Team konnte eigenständig
weiterentwickeln dank sauberer Architektur und Dokumentation

Full-Stack Developer

IT Dienstleister

Sonstiges

50-250 Mitarbeiter

• Full-Stack-Entwicklung containerisierter Microservices: Java (OpenLiberty) Backend mit JPA/Hibernate, Angular/TypeScript Frontend, PostgreSQL-Datenbank

• REST API Development mit klarem API Design, Schnittstellendokumentation und Integration in bestehende Enterprise-Systeme

• DevOps: Docker-basierte Entwicklungs- und Deployment-Umgebungen, agile Zusammenarbeit mit Stakeholdern

Tech: Java, OpenLiberty, Angular, TypeScript, PostgreSQL, Hibernate, JPA, Docker, REST APIs, Microservices

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