04.06.2026 aktualisiert
100 % verfügbar
Senior Software & Data Engineer | Python, SQL & Integration | Quant
Hohenlinden, Deutschland
Weltweit
B.Sc in Wirtschaftsmathematik/Aktuarwissenschaften, FachinformatikerÜber mich
Senior Python Software & Data Engineer mit über zehn Jahren Berufserfahrung und seit 2020 selbstständig. Mein Schwerpunkt liegt auf Python/Django/FastAPI, SQL, Datenintegration, REST APIs und Quant.
Skills
.Net FrameworkAPIsDjangoPythonSoftware DesignReact.jsBackendFastAPIFull Stack EntwicklungFront EndDocker
Frontend: React, TypeScript, JavaScript, komponentenbasierte Architekturen, responsive Webanwendungen, Vitest
Backend: Python, FastAPI, Django, Pydantic, REST APIs, C#/.NET, VB.NET
AI und LLM: OpenAI API, Responses API, Structured Outputs, Pydantic-Validierung, LLM-Integration, Validierung AI-generierter Ergebnisse, Provider- und Fehlerbehandlung
DevOps: Docker, Docker Compose, Linux, CI/CD, GitHub Actions, Nginx, Health Checks, Deployment und Produktionsbetrieb
Testing und Qualität: pytest, unittest, Vitest, Unit Tests, API-Tests, Regressionstests, Mocking, Code Reviews, Refactoring, Logging, Monitoring
Daten und Messaging: PostgreSQL, SQL Server, Oracle, SAP HANA, SQL, Celery, RabbitMQ, Redis
Enterprise-Integration: SAP BW, REST APIs, SharePoint API, Confluence API, Azure, OpenLDAP, Microsoft Office, Enterprise Architect
Weitere Kompetenzen: Softwarearchitektur, technische Projektleitung, Requirements Engineering, Performanceoptimierung, Security, technische Dokumentation, Mentoring
Branchen: Fertigungsindustrie, Halbleiterindustrie, Versicherungen, Risikomanagement
Erfahrung
Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2020
Sprachen
ChinesischGrundkenntnisseDeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Rolle: Senior Software & Data Engineer / Technical Owner | Fertigungsindustrie
Eigenständige Konzeption und Entwicklung einer produktiven Datenplattform für mehr als 10 Werke und 100 Anwender. Die Plattform verarbeitet täglich rund 10.000 Datenpunkte aus REST APIs, Datenbanken, Dateien und manuellen Eingaben und stellt aufbereitete Daten für nachgelagerte SAP-Prozesse bereit.
Aufgaben und Umfang:
- Architektur, Datenmodell und technische Umsetzung vollständig eigenständig verantwortet
- Modellierung und Verwaltung von über 5.000 Parametern und rund 500 Dimensionen
- Integration von 15 API-Endpunkten, 10 Datenbankschnittstellen und 5 Dateischnittstellen
- Aufbau konfigurierbarer ETL-/Datenpipelines mit Mapping, Validierung und inkrementeller Verarbeitung
- Verarbeitung von rund 10.000 Datenpunkten pro Tag
- Formelbasierte Berechnungen, Planversionen und Freigabeprozesse
- Rollen- und standortbezogene Berechtigungen für >100 Anwender
- Asynchrone Verarbeitung mit Celery, RabbitMQ und Redis
- SQL-basierte Schnittstellen und Views für SAP sowie Integration von SAP BW
- Automatisierte Regressionstests, CI/CD und Betrieb der Linux-/Docker-Umgebungen
- Abstimmung mit Fachanwendern und Product Ownern
Technologien: Python, Django, PostgreSQL, SQLite, SQL, REST APIs, Celery, RabbitMQ, Redis, SAP BW, Docker, Linux, React, CI/CD
Rolle: Technical Lead / Senior Software Engineer | Halbleiterindustrie
Technische Leitung der Modernisierung einer gewachsenen Enterprise-Anwendung sowie Migration auf eine neue SharePoint-Umgebung.
Aufgaben:
- Migration von VB.NET zu C#/.NET
- Überarbeitung der Anwendungsarchitektur
- Refactoring und Performanceoptimierung
- Verbesserung sicherheitsrelevanter Komponenten
- Integration von SharePoint, Excel, Word, Azure und Enterprise Architect
- Automatisierte Tests, Deployment und technische Dokumentation
- Beratung der Fachbereiche und Durchführung von Code Reviews
Technologien: C#/.NET, VB.NET, SharePoint API, Azure API, Microsoft Office, Enterprise Architect
Ziel war die Entwicklung eines Python-basierten Tools mit dem PyQt-Framework, das Daten von Laborgeräten aus verschiedenen europäischen Standorten importiert, analysiert und visualisiert. Die Standalone-Anwendung kommuniziert direkt mit Laborgeräten über serielle Anschlüsse, um Messwerte auszulesen, diese zu verarbeiten und in einer zentralen Datenbank zu speichern. Eine API-Integration mit Confluence erstellt automatisch tägliche Seiten mit Visualisierungen und Vergleichen der analysierten Daten, um eine einfache Bewertung zu ermöglichen.