- Weiterentwicklung einer Machine-Learning-Plattform im Cloud- und Edge-Backend.
- Entwicklung einer Edge-Software zur maschinennahen Ausführung von ML-Modellen, um Datenströme in Echtzeit zu überwachen
- Überführung einer instabilen und fehleranfälligen Microservice-Architektur in einen robusten und flexibel erweiterbaren modularen Monolithen
Technologien: Java 8, Spring, REST API, MQTT, mongoDB, Docker, Unix/Bash , UML, Microservices, Azure, AWS
Tools: JIRA, Jenkins, Sonar, Nexus, Swagger, GitLab, Enterprise Architect, draw.io, IntelliJ